El protezlerinde kullanılabilecek bir duyusal geri besleme sisteminin psikofiziksel açıdan incelenmesi

Bu çalışmada, ayrık olaya dayalı duyusal geribesleme kontrol yaklaşımına uygun şekilde bir titreşim uyaranlı duyusal geri besleme sistemi tasarlandı ve test edildi. Veri işleme ve psikofiziksel karakterizasyon konusunda özgün yaklaşımlar uygulandı. İlk kısımda, algılama ve işaret işleme sistemi tasarlandı. Bu sebeple, bir robotik el insan elindeki reseptörleri taklit ederek kuvvet ve bükülme sensörleri ile donatıldı. Silindirik kavrama hareketi sırasında sensör verisi kaydedildi ve nesne tipi ile hareket tipi için sınıflandırıldı. Üç makine öğrenmesi algoritması arasından (k-En Yakın Komşu, Çoksınıflı Lojistik Regresyon, Destek Vektör Makineleri), en yüksek doğruluk k-en yakın komşu sınıflayıcısı ile elde edildi ve sonuçlar sonraki çalışma için umut vericiydi. İkinci kısımda, iki titreşim uyaranlı eyleyici kullanılarak duyusal geri besleme sistemi tasarlandı ve kullanıcıya özel bir kalibrasyon yöntemi sunuldu. Eyleyiciler 10 sağlıklı katılımcının üst kollarına yerleştirildi. Her katılımcı için uyaran genliklerini özel olarak belirlemek için bir psikofiziksel karakterizasyon protokolü uygulandı. Daha sonra, değişen parametrelere sahip uyaranın ayırt edilmesi ve kapalı-set içerisinden tanınması için aynı-farklı ayırt etme ve örüntü tanıma deneyleri gerçekleştirildi. Son olarak, uyaranların parametreleri nesne/hareket tipini temsil eden sınıf etiketleriyle ilişkili olaylarla eşleştirilerek ayrık olaya dayalı geri besleme deneyleri gerçekleştirildi. Sonuçlara göre, uygulanan psikofiziksel karakterizasyon prosedürü güvenilirdi. Diğer bir yandan, karmaşık görevlerdeki performans katılımcılar arasındaki psikofiziksel farklılıklardan etkilenmedi. Deneysel sonuçlar gösterdi ki bu sistem protezlerin günlük kullanımında obje tipi ve hareket tipine ilişkin bilgi sağlamak için kullanılabilir.