El rehabilitasyon dış iskelet robotunun veri güdümlü öngörülü kontrolü

Abstract

EL REHABİLİTASYON DIŞ İSKELET ROBOTUNUN VERİ GÜDÜMLÜ ÖNGÖRÜLÜ KONTROLÜBu tez çalışmasında mekanik tasarımını önceki çalışmalarda gerçekleştirdiğimiz olan el rehabilitasyon dış iskelet robotunun veri güdümlü öngörülü kontrolü amaçlanmıştır. Ayrıca dış iskelet robotu rehabilitasyon amaçlı aktif ve pasif egzersiz süreçlerinde empedans kontrol algoritması ile kontrol edilmiştir. Her iki kontrol yöntemi benzer süreçlerde çalıştırılarak sonuçlar karşılaştırılmıştır.Robotik temelli terapatik egzersizlerde robotik sistemin, hastanın eline uyumlu çalışması ve ani tepkilere uygun cevaplar vererek hastanın uzvuna zarar vermemesi beklenmektedir. Ayrıca çok kullanıcılı olarak tasarlanan robotik sistemin, giyen her hastanın eline en iyi uyum ile çalışması istenmektedir. Her hastanın elinin biyo-dinamik ve kinematik karakteristiği farklıdır. Bu nedenle, her hastanın robotu giydiğinde robotla oluşturduğu model benzersizdir. Hedeflenmiş olan uyuma ulaşmak için bu özgün modellerin kestirilmesi gerekmektedir. Bu çalışmada model kestirimi için çıkış hata metodu ve alt uzay kestirim metodu kullanılmıştır. Dış iskelet robotunun rehabilitasyon amaçlı aktif ve pasif egzersiz süreçlerini yönetebilmesi için adaptif model referans kontrol yöntemi empedans kontrol kuralı ile birlikte kullanılmıştır. Bu sayede robotun, hastanın eline uyumlu çalışması sağlanmıştır. Ayrıca fizyoterapistin referans modelinin mekanik parametrelerini belirleyerek egzersiz modunu pasiften aktif-dirençliye doğru ayarlayabilmesini sağlayan kontrol kuralları önerilmiştir. Alt uzay kestirim metodu ile bulunan parametreler sistemin veri güdümlü öngörülü kontrolü için kullanılmıştır. Kontrol cevapları empedans kontrol cevapları ile karşılaştırılmıştır. EL REHABİLİTASYON DIŞ İSKELET ROBOTUNUN VERİ GÜDÜMLÜ ÖNGÖRÜLÜ KONTROLÜBu tez çalışmasında mekanik tasarımını önceki çalışmalarda gerçekleştirdiğimiz olan el rehabilitasyon dış iskelet robotunun veri güdümlü öngörülü kontrolü amaçlanmıştır. Ayrıca dış iskelet robotu rehabilitasyon amaçlı aktif ve pasif egzersiz süreçlerinde empedans kontrol algoritması ile kontrol edilmiştir. Her iki kontrol yöntemi benzer süreçlerde çalıştırılarak sonuçlar karşılaştırılmıştır.Robotik temelli terapatik egzersizlerde robotik sistemin, hastanın eline uyumlu çalışması ve ani tepkilere uygun cevaplar vererek hastanın uzvuna zarar vermemesi beklenmektedir. Ayrıca çok kullanıcılı olarak tasarlanan robotik sistemin, giyen her hastanın eline en iyi uyum ile çalışması istenmektedir. Her hastanın elinin biyo-dinamik ve kinematik karakteristiği farklıdır. Bu nedenle, her hastanın robotu giydiğinde robotla oluşturduğu model benzersizdir. Hedeflenmiş olan uyuma ulaşmak için bu özgün modellerin kestirilmesi gerekmektedir. Bu çalışmada model kestirimi için çıkış hata metodu ve alt uzay kestirim metodu kullanılmıştır. Dış iskelet robotunun rehabilitasyon amaçlı aktif ve pasif egzersiz süreçlerini yönetebilmesi için adaptif model referans kontrol yöntemi empedans kontrol kuralı ile birlikte kullanılmıştır. Bu sayede robotun, hastanın eline uyumlu çalışması sağlanmıştır. Ayrıca fizyoterapistin referans modelinin mekanik parametrelerini belirleyerek egzersiz modunu pasiften aktif-dirençliye doğru ayarlayabilmesini sağlayan kontrol kuralları önerilmiştir. Alt uzay kestirim metodu ile bulunan parametreler sistemin veri güdümlü öngörülü kontrolü için kullanılmıştır. Kontrol cevapları empedans kontrol cevapları ile karşılaştırılmıştır.DATA DRIVEN PREDICTIVE CONTROL OF EXOSKELETON FOR HAND REHABILITATIONIn this thesis, it is aimed to control a hand rehabilitation exoskeleton robot with data driven predictive control algorithm. In addition, the exoskeleton robot has been controlled by an impedance control algorithm in active and passive exercises for rehabilitation processes. Both control methods were run in similar processes and the results were compared. In robotic-based therapeutic exercises, it is expected that the robotic system works adaptively with the patient's hand and does not harm the patient's hand by providing appropriate responses to the sudden reactions. The robotic system, which is intended to be used by multiusers is required to work with optimum fit to the hands of each individual patient wearing it. Each patient's hand has different biodynamic and kinematic properties. Therefore, the model that each patient creates with the robot when he/ she wears the robot is unique. These specific models need to be predicted in order to achieve the targeted fit. In this study, output error method and subspace prediction method are used for model estimation.In order to manage the active and passive exercises for rehabilitation processes, adaptive model reference control method is used together with the impedance control rule. In this way, adaptive operation to patient's hand is provided. In addition, control rules have been proposed to allow the physiotherapist to adjust the rehabilitation mode from passive to active-resistive by adjusting the mechanical parameters of the reference model.The parameters estimated by the subspace prediction method has been used for data driven predictive control of the system. Control responses have been compared with impedance control responses.