IMU tabanlı ters kinematik model ile yürüme emülatörü

İnsan yürüme hareketinin modellenmesine günümüzde birçok alanda ihtiyaç duyulmaktadır. İnsansı yürüme modelinin ihtiyaç duyulduğu alanlara insansı robotların yürüme hareketinin insana benzetilmesi, yaşlı insanlarda düşme algılama, yürüme sırasında toplanan parametreleri kullanarak medikal alanda hastalık teşhis ve tedavi analizi, insanların yürüyüş şekillerinin biyometrik kimlik olarak kullanılması örnek olarak verilebilir. Bahsedilen alanlarda insansı yürüme modelinin oluşturulması ve kullanılabilmesi için insansı yürüme hareketini takip eden sistemlere ihtiyaç duyulmaktadır. İnsan yürüme hareketinin takibi için günümüzde genel anlamda üç farklı yöntem kullanılmaktadır. Bunlar optik, elektromanyetik ve eylemsizlik tabanlı yöntemlerdir. Bu yöntemlerin birbirleri arasında çeşitli avantaj ve dezavantajları mevcuttur. Bu yüzden kullanılacak uygulamanın özelliklerine göre kullanılması gereken yöntem seçilmelidir. Günümüzde MEMS (Microelectromechanical Systems) tabanlı eylemsizlik sensörleri düşük fiyatlı ve kolay bulunur hale gelmişlerdir. Ayrıca MEMS sensörlerinin çok küçük boyutlarda olmaları içerisinde birçok MEMS sensörü barındıran IMU (Inertial Measurement Unit) tasarımı yapılmasını mümkün hale getirmiştir. MEMS tabanlı sensörleri içerisinde barındıran IMU' lar kullanılarak insan hareketinin takip edilmesi eylemsizlik tabanlı yöntemler sınıfına girmektedir. IMU' ların taşınabilirlik, erişilebilirlik ve maliyet anlamında diğer sensör ve yöntemlere karşı avantajlı olması bu yöntemi öne çıkartmaktadır. Yürüme hareketinin analizinin ve emüle edilmesinin literatürdeki diğer çalışmalardan farklı bir yöntem kullanılarak gerçekleştirilmesi bu çalışmanın asıl motivasyonudur. Literatürde genel olarak gövde altındaki tüm eklemlere IMU veya diğer algılayıcılar monte edilerek yürüme emülatörü gerçekleştirilmektedir. Bahsedilen yöntemlerde daha çok sensör kullanılmasından ötürü ana sisteme daha fazla veri aktarımı olmakta ve bu verilerin her birinin filtrelerden geçirilip kullanılabilir hale getirilmesi için gerekli olan işlem yükü artmaktadır. Ayrıca çok sayıda sensör kullanmanın maliyet dezavantajı da mevcuttur. Bu çalışmada önerilen yöntemde ise her iki ayak üzerine ve bele birer adet IMU olmak üzere toplam üç IMU' nun kullanılması ile iki boyutlu (planar) yürüme hareketi emüle edilmiştir. Bu işlemi gerçekleştirebilmek için hesaplamalara çalışma kapsamında önerilen gövde altı ters kinematik model dâhil edilmiştir. Ters kinematik model sayesinde sadece üç noktadan hız girişleri alınarak insan gövde altı modelinde bulunan tüm eklemlerin açıları hesaplanabilir hale gelmiştir. Bahsedilen gövde altı kinematik model uzaysal vektör cebri (UVC) yöntemi kullanılarak elde edilmiştir. Bu tezde yapılmakta olan çalışma özetle, IMU tabanlı bir yapı kullanarak insan yürüme hareketinden veriler toplamak, toplanan bu verileri kablolu/kablosuz bir protokol kullanarak ana sisteme (bilgisayara) aktarmak ve aktarılan bu verileri ve ters kinematik yöntemini kullanarak insanın bel altı iki boyutlu (planar) yürüyüş modelini çıkararak ana sistem üzerinde MATLAB ortamında görsel bir animasyon (yürüme emülatörü) koşturmaktır. Çalışmanın ilk kısmında günümüzde yaygın olarak kullanılan insan hareketi takip yöntemlerinden bahsedilmiş, avantajları ve dezavantajları anlatılmıştır. Sonrasında IMU tabanlı insan hareketi takip sistemleri hakkında bilgi verilmiştir. Literatürdeki benzer sistemlerde kullanılan donanım, yazılım ve veri işleme algoritmaları incelenmiştir. İkinci kısımda çalışmamızda kullanılacak iki boyutlu gövde altı kinematik modelden bahsedilmiştir. Gövde altı kinematik modelin, uzaysal vektör cebri yöntemi kullanılarak elde edilişi açıklanmıştır. Sonrasında elde edilen kinematik model üzerinden ters kinematik çözüme geçilerek IMU' lardan gelen verilerin kullanılması ile gövde altındaki eklemlerin (joint) açısal hızlarının elde edilişi açıklanmıştır. Üçüncü kısımda tez çalışmasında kullanılan deney düzeneğinin elde edilmesi ve bu süreçte karşılaşılan problemler ve çözümleri anlatılmıştır. İlk olarak veri toplama amacıyla kullanılan IMU' ların donanımsal ve yazılımsal yapıları incelenmiştir. Sonrasında bu sensörlerden kablolu/kablosuz olarak toplanan verileri bilgisayar üzerinde anlamlı hale getirmek üzere MATLAB ve PYTHON ortamlarında geliştirilen terminal yazılımlarından bahsedilmiştir. Bölümün sonraki alt başlığında terminal yazılımlarından alınan ham verilerin filtrelenmesi ve işlenmesiyle alakalı kullanılan çeşitli algoritmalar ve sonuçlarından bahsedilmiştir. Son olarak da seçilen sensör ünitesi ve filtreleme yöntemi ile deney düzeneğinin oluşturulması ve yürüme verisinin toplanmasından bahsedilmiştir. Dördüncü kısımda, elde edilen yürüme verisinin MATLAB ortamında geliştirilen gövde altı kinematik modelinin ters kinematik çözümüne giriş olarak uygulanması ve elde edilen sonuçların değerlendirilmesine yer verilmiştir. Son kısımda ise deneyler sonucu elde edilen sonuçların yorumlanması ve tezin geleceği ile ilgili konulara yer verilmiştir.