İnsan-makine etkileşimli robotik sistemler, biyomekatronik alanında yapılan araştırma ve ürünleştirme çalışmalarının odak noktasını oluşturmaktadır. Sağlık alanında kullanılmakta olan ortez, protez ve rehabilitasyon sistemleri ile askeri dış iskelet sistemleri biyomekatronik çalışmaların en bilinen ve yaygın çıktılarıdır.
Son yıllardaki donanımsal ve yazılımsal teknolojik atılımlara paralel olarak, biyomekatronik sistem geliştirme çalışmaları da hız kazanmıştır. Yüksek efor gerektiren tekrarlı işlemler için uzun ömürlü, hafif, kullanımı rahat ve yüksek kuvvet ile tork iletimi sağlayan mekanik altyapıların geliştirilmesine yönelik ileri malzeme çalışmaları; kinetik, kinematik ve biyosinyal verilerinin yüksek çözünürlük ile gerçek zamanlı ölçümüne yönelik sensör çalışmaları; makine öğrenmesi ve yapay zekâ tabanlı algoritmaların geliştirilmesi ile bunların gömülü sistemlere aktarımı çerçevesinde yapılan çalışmalar yüksek öneme sahip faaliyetlerdir. Bu çalışmalar, özellikle insan-makine etkileşimli sistemlerin geliştirilmesi süreçlerindeki ihtiyaçların giderilmesi noktasında kritik çözümler sunmaktadır. Sıklıkla karşılaşılan gereksinimlerden biri, yüksek doğruluk ve verimlilik ile kullanıcının yapmak istediği hareketi anlayabilen veya önceden tahmin edebilen altyapılara olan ihtiyaçtır. Bu ihtiyacı karşılamak adına, vücut yüzeyinden toplanabilen biyosinyaller üzerinden, hareket türü algılama (Örneğin; merdiven inme-çıkma, farklı hızlarda düz zeminde yürüme, bir objeyi tutma vb.) ve ilgili hareket için eklemlerdeki kinetik ve kinematik değişimleri tahmin etme çalışmaları günümüzde devam etmektedir. Mevcut ileri araştırma ve geliştirme çalışmalarında, yaygın kullanıma sahip biyosinyaller ise elektromiyografi (EMG) ve elektroensefalografi (EEG) sinyalleridir.
EMG sinyali, istemli ve istemsiz kas hareketleri sırasında merkezi sinir sistemi tarafından motor nöronlar aracılığıyla uyarılan kaslarda oluşan elektriksel potansiyelin kümülatif toplamıdır ve ilgili kasa yakın deri yüzeyinden kaydedilebilmektedir.
Eklem hareketleri ile ilgili eklemlerin hareketinden sorumlu kasların EMG verileri arasındaki ilişkiyi incelemeye yönelik çalışmalar günümüzde halen devam etmektedir. Alt ve üst uzuvda yer alan kasların EMG sinyallerinin, farklı hareket türleri için farklı sinyal desenlerine sahip olduğu görülmüş ve hareket türlerinin EMG sinyalleri üzerinden ayrıştırılabileceği gözlemlenmiştir. Ek olarak, hareket türü özelinde EMG sinyal desenlerinin tekrarlı olduğu ve yüksek korelasyona sahip oldukları belirlenmiştir. Bu çerçevede, alt ve üst uzuv eklemlerindeki kinetik ve kinematik değişim verilerine ait sinyal desenlerinin de benzer davranışlar gösterdiği tespit edilmiştir. Bu veriler üzerinden, kullanıcının yapmakta olduğu hareket türünün algılanması ve ilgili hareket türü için eklemlerdeki kinetik ve kinematik değişimlerin tahmin edilmesine yönelik, EMG sinyallerinin girdi olarak kullanıldığı altyapıların geliştirilmesine yönelik çalışmalar günümüzde devam etmektedir. Ancak, ürünleştirilmiş bir çözüm bulunmamaktadır. Bunun en önemli sebeplerinden bir tanesi de EMG sinyallerinin gerçek zamanlı uygulamalar için anlamlandırılması zor biyosinyaller olmasıdır. Temiz ve yüksek genliğe sahip EMG sinyalleri, hedef kasın yüzeyinden veya iğne uçlu elektrotlar yardımıyla invaziv yöntemler ile toplanabilmektedir. İnvaziv yöntemlerin en önemli ve bilinen dezavantajı, deri altı EMG sensörlerinin yerleştirilmesi için cerrahi operasyona ihtiyaç duyulmasıdır. EMG sinyallerinin deri yüzeyinden kaydedilmesine olanak sağlayan yüzey elektrotlarının kullanımında ise cerrahi operasyona gereksinim yoktur. Ancak yüzey elektrotları kullanılarak toplanan sinyaller, deri altı sensörler kullanılarak kaydedilen sinyaller kadar temiz ve yüksek genlikli olamamaktadır. Bunun başlıca sebepleri, deri ile kas yüzeyi arasında kalan canlı tabakaların EMG sinyallerinin genliklerini düşürerek bozması ve kas hareketliliklerinin sinyalde gürültülere neden olmasıdır. Bu kapsamda, yüzey elektrotları kullanılarak toplanan sinyallerin, yüksek doğruluk ile anlamlandırılabilmesine yönelik çalışmalar devam etmektedir.
EEG sinyali, beyindeki elektriksel aktivitelerin gözlemlenebildiği ve kafatası üzerine yerleştirilen sensörler yardımıyla kaydedilebilen biyosinyallerdir. Nöronların uyarımı ve ilgili uyarımın aktarımı sırasında elektriksel potansiyel farkları meydana gelir ve bunların kümülatif toplamı EEG sinyalini oluşturur. Kas-iskelet sistemi üzerindeki istemli ve istemsiz hareketler sırasında ise, beynin ilgili bölgesindeki nöronların aktivitesi sonucu aktiviteye bağlı sinyal değişiklikleri gözlemlenebilmektedir. Bu niteliğiyle, EEG sinyali üzerinden alt ve üst uzuvda meydana gelen biyomekanik değişimler sınıflandırılabilmektedir.
EEG sinyallerinin mikrovolt ölçeğinde genliğe sahip olması, beyin ile kafatası yüzeyi arasındaki dokuların filtre görevi görerek genlik azalmasına ve/veya sinyal bozukluklarına neden olması, yüzeysel elektrotlar kullanılarak EEG sinyallerin anlamlandırılmasını oldukça zorlaştırmaktadır. Bu nedenle, invazif yöntemler kullanılarak, sinyal kaynağına yakın, daha yüksek genlikliğe sahip bozulmamış sinyallerin toplanabilmesine ve bu sinyaller üzerinde yüksek doğruluğa sahip anlamlandırma ve sınıflandırma yapılabilmesine yönelik çalışmalar devam etmektedir. Bu konu üzerinde çalışan Neuralink firması, 2016 yılında San Francisco’da Elon Musk ve sekiz nörolog tarafından, implante edilebilir beyinmakine arayüzü geliştirmek amacıyla kurulmuştur. Firma, "Link" olarak isimlendirdiği, beyin yüzeyine yerleştirilebilecek cihaz ile EEG sinyallerinin gerçek zamanlı anlamlandırılması üzerine çalışmalar yürütmektedir (Şekil 4). Kas-iskelet sistemi üzerindeki yeteneklerini belirli bir derecede ya da tamamen kaybetmiş felçli hastaların günlük yaşamlarını devam ettirebilmesine olanak sağlayacak dış iskelet sistemlerinin, üst ve alt uzuvlarının belirli bir kısmını ya da tamamını kaybetmiş ampüte bireylerin kullanabileceği akıllı protez sistemlerinin, "Link" üzerinden kontrol edilebileceği teknolojinin geliştirme çalışmaları devam etmektedir.
Sivil, sağlık ve askeri alanlarda kullanılmakta olan sistemlerin daha yüksek verimlilik ve doğruluk ile çalışabilmesine yönelik biyosinyal temelli ileri araştırma çalışmaları günümüzde devam etmesine karşın, bu kapsamda ticarileştirilmiş bir ürün henüz bulunmamaktadır. Bu amaçla, ASELSAN Araştırma Merkezi bünyesinde, biyosinyallerin anlamlandırılmasına ve insan-makine etkileşimli sistemlere entegre edilmesine yönelik teknolojinin geliştirilmesi kritik öneme sahiptir.
Son yıllardaki donanımsal ve yazılımsal teknolojik atılımlara paralel olarak, biyomekatronik sistem geliştirme çalışmaları da hız kazanmıştır. Yüksek efor gerektiren tekrarlı işlemler için uzun ömürlü, hafif, kullanımı rahat ve yüksek kuvvet ile tork iletimi sağlayan mekanik altyapıların geliştirilmesine yönelik ileri malzeme çalışmaları; kinetik, kinematik ve biyosinyal verilerinin yüksek çözünürlük ile gerçek zamanlı ölçümüne yönelik sensör çalışmaları; makine öğrenmesi ve yapay zekâ tabanlı algoritmaların geliştirilmesi ile bunların gömülü sistemlere aktarımı çerçevesinde yapılan çalışmalar yüksek öneme sahip faaliyetlerdir. Bu çalışmalar, özellikle insan-makine etkileşimli sistemlerin geliştirilmesi süreçlerindeki ihtiyaçların giderilmesi noktasında kritik çözümler sunmaktadır. Sıklıkla karşılaşılan gereksinimlerden biri, yüksek doğruluk ve verimlilik ile kullanıcının yapmak istediği hareketi anlayabilen veya önceden tahmin edebilen altyapılara olan ihtiyaçtır. Bu ihtiyacı karşılamak adına, vücut yüzeyinden toplanabilen biyosinyaller üzerinden, hareket türü algılama (Örneğin; merdiven inme-çıkma, farklı hızlarda düz zeminde yürüme, bir objeyi tutma vb.) ve ilgili hareket için eklemlerdeki kinetik ve kinematik değişimleri tahmin etme çalışmaları günümüzde devam etmektedir. Mevcut ileri araştırma ve geliştirme çalışmalarında, yaygın kullanıma sahip biyosinyaller ise elektromiyografi (EMG) ve elektroensefalografi (EEG) sinyalleridir.
EMG sinyali, istemli ve istemsiz kas hareketleri sırasında merkezi sinir sistemi tarafından motor nöronlar aracılığıyla uyarılan kaslarda oluşan elektriksel potansiyelin kümülatif toplamıdır ve ilgili kasa yakın deri yüzeyinden kaydedilebilmektedir.
Eklem hareketleri ile ilgili eklemlerin hareketinden sorumlu kasların EMG verileri arasındaki ilişkiyi incelemeye yönelik çalışmalar günümüzde halen devam etmektedir. Alt ve üst uzuvda yer alan kasların EMG sinyallerinin, farklı hareket türleri için farklı sinyal desenlerine sahip olduğu görülmüş ve hareket türlerinin EMG sinyalleri üzerinden ayrıştırılabileceği gözlemlenmiştir. Ek olarak, hareket türü özelinde EMG sinyal desenlerinin tekrarlı olduğu ve yüksek korelasyona sahip oldukları belirlenmiştir. Bu çerçevede, alt ve üst uzuv eklemlerindeki kinetik ve kinematik değişim verilerine ait sinyal desenlerinin de benzer davranışlar gösterdiği tespit edilmiştir. Bu veriler üzerinden, kullanıcının yapmakta olduğu hareket türünün algılanması ve ilgili hareket türü için eklemlerdeki kinetik ve kinematik değişimlerin tahmin edilmesine yönelik, EMG sinyallerinin girdi olarak kullanıldığı altyapıların geliştirilmesine yönelik çalışmalar günümüzde devam etmektedir. Ancak, ürünleştirilmiş bir çözüm bulunmamaktadır. Bunun en önemli sebeplerinden bir tanesi de EMG sinyallerinin gerçek zamanlı uygulamalar için anlamlandırılması zor biyosinyaller olmasıdır. Temiz ve yüksek genliğe sahip EMG sinyalleri, hedef kasın yüzeyinden veya iğne uçlu elektrotlar yardımıyla invaziv yöntemler ile toplanabilmektedir. İnvaziv yöntemlerin en önemli ve bilinen dezavantajı, deri altı EMG sensörlerinin yerleştirilmesi için cerrahi operasyona ihtiyaç duyulmasıdır. EMG sinyallerinin deri yüzeyinden kaydedilmesine olanak sağlayan yüzey elektrotlarının kullanımında ise cerrahi operasyona gereksinim yoktur. Ancak yüzey elektrotları kullanılarak toplanan sinyaller, deri altı sensörler kullanılarak kaydedilen sinyaller kadar temiz ve yüksek genlikli olamamaktadır. Bunun başlıca sebepleri, deri ile kas yüzeyi arasında kalan canlı tabakaların EMG sinyallerinin genliklerini düşürerek bozması ve kas hareketliliklerinin sinyalde gürültülere neden olmasıdır. Bu kapsamda, yüzey elektrotları kullanılarak toplanan sinyallerin, yüksek doğruluk ile anlamlandırılabilmesine yönelik çalışmalar devam etmektedir.
EEG sinyali, beyindeki elektriksel aktivitelerin gözlemlenebildiği ve kafatası üzerine yerleştirilen sensörler yardımıyla kaydedilebilen biyosinyallerdir. Nöronların uyarımı ve ilgili uyarımın aktarımı sırasında elektriksel potansiyel farkları meydana gelir ve bunların kümülatif toplamı EEG sinyalini oluşturur. Kas-iskelet sistemi üzerindeki istemli ve istemsiz hareketler sırasında ise, beynin ilgili bölgesindeki nöronların aktivitesi sonucu aktiviteye bağlı sinyal değişiklikleri gözlemlenebilmektedir. Bu niteliğiyle, EEG sinyali üzerinden alt ve üst uzuvda meydana gelen biyomekanik değişimler sınıflandırılabilmektedir.
EEG sinyallerinin mikrovolt ölçeğinde genliğe sahip olması, beyin ile kafatası yüzeyi arasındaki dokuların filtre görevi görerek genlik azalmasına ve/veya sinyal bozukluklarına neden olması, yüzeysel elektrotlar kullanılarak EEG sinyallerin anlamlandırılmasını oldukça zorlaştırmaktadır. Bu nedenle, invazif yöntemler kullanılarak, sinyal kaynağına yakın, daha yüksek genlikliğe sahip bozulmamış sinyallerin toplanabilmesine ve bu sinyaller üzerinde yüksek doğruluğa sahip anlamlandırma ve sınıflandırma yapılabilmesine yönelik çalışmalar devam etmektedir. Bu konu üzerinde çalışan Neuralink firması, 2016 yılında San Francisco’da Elon Musk ve sekiz nörolog tarafından, implante edilebilir beyinmakine arayüzü geliştirmek amacıyla kurulmuştur. Firma, "Link" olarak isimlendirdiği, beyin yüzeyine yerleştirilebilecek cihaz ile EEG sinyallerinin gerçek zamanlı anlamlandırılması üzerine çalışmalar yürütmektedir (Şekil 4). Kas-iskelet sistemi üzerindeki yeteneklerini belirli bir derecede ya da tamamen kaybetmiş felçli hastaların günlük yaşamlarını devam ettirebilmesine olanak sağlayacak dış iskelet sistemlerinin, üst ve alt uzuvlarının belirli bir kısmını ya da tamamını kaybetmiş ampüte bireylerin kullanabileceği akıllı protez sistemlerinin, "Link" üzerinden kontrol edilebileceği teknolojinin geliştirme çalışmaları devam etmektedir.
Sivil, sağlık ve askeri alanlarda kullanılmakta olan sistemlerin daha yüksek verimlilik ve doğruluk ile çalışabilmesine yönelik biyosinyal temelli ileri araştırma çalışmaları günümüzde devam etmesine karşın, bu kapsamda ticarileştirilmiş bir ürün henüz bulunmamaktadır. Bu amaçla, ASELSAN Araştırma Merkezi bünyesinde, biyosinyallerin anlamlandırılmasına ve insan-makine etkileşimli sistemlere entegre edilmesine yönelik teknolojinin geliştirilmesi kritik öneme sahiptir.
