admin
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.
