Akıllı veri alım eldiveni prototipi

Abstract

El ve parmak hareketlerinden veri toplama biyomedikal bilimlerde ve bir çok mühendislik uygulamasında kullanılır. Bu hareketlerden veri toplanırken farklı sensörler ve yöntemler kullanılır. Uygulamalarda kullanılan sensör sayısı, tipi ve yerleşim yerleri farklılık göstermektedir. Seçilen sensör tipine bağlı olarak doğruluk, hassasiyet ve esneklik değişmektedir. Günümüzde bu anlamda el ve parmak hareketlerinden veri alınmasında IMU(ivme+jiroskop) sensörlerin kullanımı daha çok tercih edilmektedir. Bu tez çalışmasında el üstüne ve parmaklara yerleştirilen IMU sensörleri sayesinde parmakların açısal konum, açısal hız ve ivme bilgileri elde edilmiştir. Sensörler 3 eksen ivme 3 eksen jiroskop olmak üzere 6 serbestlik derecesine sahiptir. Her bir parmak ucuna ve el üzerine yerleştirilen toplam 6 adet sensör Raspberry Pi 4 kartına bağlanmıştır. Sensörlerden elde edilen ivme ve jiroskop verileri SPI haberleşme yöntemi kullanılarak Raspberry Pi kartına aktarılmıştır. Sensörlerden gelen veriler Python programla dili ile işlenerek gerekli hesaplamalar ve grafikler elde edilmiştir. Parmak uclarına ve el üstüne yerleştirilen IMU sensörlerinden elde edilen ivme ve jiroskop verileri Kalman filtresi ile füzyon yapılarak açısal konum, ivme ve açısal hız bilgileri elde edilmiştir. Gelen verilerin görselleştirilmesi ve grafik kullanıcı arayüzü için PyQt5 kütüphanesi tercih edilmiştir. Hazırlanan kullanıcı arayüzünde her bir parmak için açı, ivme ve açısal hız bilgilerinden istenen veriler gerçek zamanlı olarak sayısal ve grafiksel olarak gösterilmektedir. Aynı zamanda seçilen parmak için açı, ivme ve açısal hız verisinin tamamı gerçek zamanlı sayısal ve grafiksel olarak gösterilmektedir. Elde edilen bütün veriler istenirse kayıt altına alınabilmekte tekrar incelenebilmesi için görseleştirilmekte ve dışarıya aktarılabilmektedir. Kullanıcı arayüzünde her bir sensörün veri alınmadan önce offset ayarı, ivme, jiroskop ölçüm hassasiyet aralığı ve örneklem oranı seçimine imkan verecek şekilde tasarlanmıştır. Sensörlerin parmak uçlarına düzgün yerleşmesi, parmak hareketlerinin rahat olabilmesi ve kolay giyilebilmesi için esnek kumaştan eldiven tasarımı yapılmıştır

Data collection from hand and finger movements is used in biomedical sciences and many engineering applications. Different sensors and methods are used when collecting data from these movements. The number, type and location of sensors used vary. Accuracy, sensitivity and flexibility vary depending on the sensor type chosen. Today, in this sense, the use of IMU (acceleration + gyroscope) sensors is more preferred in obtaining data from hand and finger movements. In this thesis study, the fingers' angle, speed and position information were obtained using IMU sensors placed on the hand and fingers. The sensors have 6 degrees of freedom, three-axis acceleration and three-a axis gyroscope. A total of 6 sensors placed on each finger tip and hand are connected to the Raspberry Pi 4 board. The acceleration and gyroscope data obtained from the sensors were transferred to the Raspberry Pi board using the SPI communication method. The data coming from the sensors were processed with Python programming language and necessary calculations and graphics were obtained. Angular position, acceleration and angular velocity information were obtained by fusing the acceleration and gyroscope data obtained from the IMU sensors placed on the fingertips and the hand with the Kalman filter. PyQt5 library is preferred for visualization of incoming data and graphical user interface. In the prepared user interface, the data requested from each finger's angle, acceleration and gyroscope information are displayed numerically and graphically in real-time. At the same time, all the angle, acceleration and gyroscope data for the selected finger are displayed numerically and graphically in real real-time the data obtained can be recorded, visualized and exported for re-examination if desired. It is designed in the user interface to allow the selection of offset adjustment, acceleration, gyroscope measurement sensitivity range and sample rate before data is received for each sensor. Gloves made of flexible fabric are designed for the sensors to be placed on the fingertips properly, for the finger movements to be comfortable and easy wearing