Gelişmiş Özellikler ve Teknik Detaylar

1. 5G ve IoT Destekli Protez

Amaç: Protezin bulut tabanlı AI modelleri ile sürekli öğrenmesini sağlamak ve gerçek zamanlı veri analizi yapmak.

• ESP32 veya Raspberry Pi 4G/5G Modülü kullanılarak protez, internete bağlanabilir.
• Yürüyüş verileri buluta gönderilir ve AI modeli sürekli olarak güncellenir.
• Kullanıcı, bir mobil uygulama veya web arayüzü üzerinden protez hareketlerini özelleştirebilir.

Yapılacak İşlemler:
✅ ESP32’ye Wi-Fi & 5G modülü eklenmeli.
✅ Google Firebase veya AWS IoT ile veri analizi altyapısı kurulmalı.
✅ AI modeli, mobil uygulama ile senkronize çalışmalı.

---

2. Beyin Dalgaları ile Kontrol (BCI – Brain Computer Interface)

Amaç: Kullanıcının düşünce gücüyle protezi kontrol etmesini sağlamak.

• OpenBCI veya Neurosky Mindwave EEG Sensörü kullanarak beyin dalgaları okunur.
• AI modeli, belirli beyin dalgalarını (odaklanma, gevşeme, hareket komutları) analiz eder ve hareketi başlatır.
• Kullanıcı, kas sinyali (EMG) yerine doğrudan düşünce gücüyle protezi hareket ettirebilir.

Yapılacak İşlemler:
✅ OpenBCI sensörleri ile EEG verisi toplanmalı.
✅ TensorFlow AI modeli ile beyin sinyalleri sınıflandırılmalı.
✅ Arduino/Raspberry Pi, EEG’den gelen komutları motorlara aktarmalı.

Kod Örneği (Python + OpenBCI)

pythonKopyalaDüzenleimport numpy as np
from brainflow.board_shim import BoardShim, BrainFlowInputParams

params = BrainFlowInputParams()
board = BoardShim(2, params)  # OpenBCI Cyton Board
board.prepare_session()
board.start_stream()

while True:
    data = board.get_board_data()
    alpha_waves = np.mean(data[1])  # Alpha dalgalarını analiz et
    if alpha_waves > threshold:
        print("Protezi hareket ettir!")

---

3. Yapay Zeka Destekli Adaptif Hareket Algoritması

Amaç: Protezin zemin eğimine, hızına ve kullanıcının yürüme alışkanlıklarına uyum sağlaması.

• IMU sensörleri (MPU6050 + LIDAR) ile zemin eğimi ve engeller algılanır.
• Yapay zeka modeli, kullanıcının yürüme stilini öğrenir ve motor hareketlerini optimize eder.
• TensorFlow Lite kullanarak protez, kullanıcıya özel yürüyüş analizi yapar.

Yapılacak İşlemler:
✅ LIDAR/IMU ile zemin analizi yapılmalı.
✅ TensorFlow Lite ile hareket öğrenme modeli eğitilmeli.
✅ Protezin hareketi dinamik olarak ayarlanmalı.

Kod Örneği (TensorFlow Lite AI Modeli)

pythonKopyalaDüzenleimport tensorflow as tf
import numpy as np

# Eğitilmiş modeli yükle
model = tf.lite.Interpreter(model_path="prosthetic_ai_model.tflite")
input_details = model.get_input_details()
output_details = model.get_output_details()

# Sensör verileri al
input_data = np.array([[imu_x, imu_y, imu_z, emg_signal]], dtype=np.float32)
model.set_tensor(input_details[0]['index'], input_data)
model.invoke()

# Protezin hareket açısını belirle
angle = model.get_tensor(output_details[0]['index'])

---

4. Geri Bildirim Sensörleri ve Haptik Motorlar

Amaç: Kullanıcının zemin hissiyatını almasını sağlamak.

• Basınç sensörleri protezin tabanına yerleştirilir.
• Kullanıcının bacağına haptik motorlar eklenerek, farklı zemin türlerinde farklı titreşimler verilir.
• Gerçek zamanlı titreşim geri bildirimi ile kullanıcı dengeyi daha iyi sağlar.

Yapılacak İşlemler:
✅ FSR sensörleri ile basınç ölçümü yapılmalı.
✅ Haptik motorlar, basınç değerine göre titreşim vermeli.
✅ Yapay zeka, geri bildirimi optimize etmeli.

Kod Örneği (Arduino + Haptik Motor)

cppKopyalaDüzenleint pressurePin = A1;
int hapticMotor = 6;
int pressureValue;

void loop() {
  pressureValue = analogRead(pressurePin);
  int vibrationIntensity = map(pressureValue, 0, 1023, 0, 255);
  analogWrite(hapticMotor, vibrationIntensity);
}

---

Sonuç: Gelişmiş Protez Sistemi

Bu sistem, adaptif yapay zeka, 5G bağlantısı, beyin sinyalleri ile kontrol ve haptik geri bildirim özellikleri ile geleneksel protezlerden çok daha ileri bir noktada olacak.

Proje Aşamaları:
📌 Donanım Prototipi: Arduino, motorlar, IMU, EMG ve OpenBCI sensörleri birleştirilecek.
📌 Yapay Zeka Modeli: TensorFlow Lite ile protezin adaptif AI modeli eğitilecek.
📌 Mobil Uygulama: Kullanıcı ayarları yapabilecek bir app geliştirilecek.
📌 Gerçek Dünya Testleri: Kullanıcılar ile deneme yapılıp geri bildirimler alınacak.