OptiGap sensör sisteminin geliştirilmesine dair bir Ar-Ge vaka çalışması
- Bu yazı, yazarın doktora tez araştırmasının temel unsurlarından biri olan yeni sensör sistemi OptiGap’in araştırma ve geliştirme sürecini inceliyor
- Hikâye anlatımı biçiminde karar alma süreci ve nihai uygulamaya kadar yaşanan evrim hakkında içgörü sunmayı amaçlıyor
- Doktora araştırmasının zaman zaman gizli kalan dünyasına kısa bir bakış sunuyor ve bu sürece merakı olanların ilgisini çekebilir
- Bu konunun teknik ayrıntıları, simülasyonlar ve mevcut araştırmalar hakkında daha fazla bilgi edinmek isteyenler yazarın tezine çevrimiçi olarak erişebilir
OptiGap sensör sisteminin işlevi
- Çok genel ifadeyle bu sensör, büküldüğünde uzunluğu boyunca tam olarak nerede büküldüğünü söyleyebilen bir halat gibi çalışıyor
- Buna "bükülme konumunu belirleme (bend localization)" deniyor
- OptiGap’in kullanım alanı ağırlıklı olarak, geleneksel sensörlerin çoğu zaman pratik olmadığı esnek (veya 'yumuşak') sistemleri içeren yumuşak robotik alanında yer alıyor
- OptiGap adı, bükülme konumunu belirlemek için kritik olan kodlanmış desenleri üretmek üzere esnek ışık kılavuzları içindeki hava boşluklarını kullanan temel ilkeyi yansıtacak şekilde "optical" ve "gap" sözcüklerinin birleşiminden geliyor
OptiGap sensör sisteminin başlangıcı
- OptiGap fikri, yazarın bükülme algılama sensörü olarak kullanmak üzere çeşitli ışık kılavuzları (optik kablolar) üzerinden ışık iletimini denerken ortaya çıktı
- Başlangıçta amaç, ışığı optik fiber içinde etkili biçimde nasıl "yavaşlatabileceğini" görmekti
- Bu süreçte yazar, deney için şeffaf 3D yazıcı filamenti (1.75mm TPU) parçasını bir şerit metreye sabitledi ve elektrik bandının yapıştırıldığı noktada şerit metreyi (ve filamenti) büktüğünde ışık iletiminin önemli ölçüde azaldığını tesadüfen fark etti
- Bunun, elektrik bandından kalan yapışkan kalıntının filamenti gererek ışık iletimini azalttığı için olduğunu varsaydı
- Bu varsayımı doğrulamak için yazar, şerit metreye daha uzun bir TPU parçası sabitledi ve ışık iletiminin nasıl değiştiğini gözlemlemek amacıyla farklı noktalardan bükmeye başladı
OptiGap’in hayata geçirilmesi
- Yazar, optik zayıflamanın meydana geldiği yeri kontrol edebildiği için bunun sensörün bükülme konumuna dair bilgiyi kodlamakta kullanılabileceğini fark etti
- Elektrik bandı kullanmak pratik bir çözüm olmadığından, bu zayıflamayı oluşturmak için daha güvenilir ve tutarlı bir yöntem aramaya başladı
- Bu da filamenti kesip, küçük hava boşlukları bırakacak şekilde esnek kauçuk (silikon) kılıflarla yeniden birleştirme fikrine yol açtı
- Hava boşluklarının temel çalışma prensibi, bir ışık kılavuzunun yüzeyini diğerine göre kaydırıp ve/veya döndürdüğünüzde boşluk üzerinden iletilen ışık oranının değişmesidir
- Bükülme açısı büyüdükçe boşluk boyunca daha fazla ışık dışarı kaçar
- Ortaya çıkan optik sinyal şiddeti değişimi, sensör olarak kullanılabilmesi için bilinen desenlerle ilişkilendirilebilir
Büyük fikir
- Yazar, bu fikri art arda birden fazla hava boşluğu oluşturarak ve zayıflamayı ölçmek için filamenti bükerek test etti
- Işık şiddeti her hava boşluğunda azalıyor ve bükülme açısı arttıkça bu azalma daha belirgin hâle geliyor
- Bu ilk deney kavram kanıtı işlevi gördü ve fikrin uygulanabilirliğini gösterdi
- Bu da yazarın nihai hipotezine götürdü: sensörün bükülmesine dair bilgiyi kodlamak için bu hava boşluğu desenlerinden yararlanmak ve bir mikrodenetleyici üzerinde naive Bayes sınıflandırıcısı kullanarak bükülme konumunu çözmek
- Bu kavram, doğrusal bir enkoderin işlevine benziyor
- OptiGap sistemi, paralel ışık kılavuzları boyunca bükülmeye duyarlı hava boşluğu desenlerini kullanarak mutlak konumu kodlayan ve fiilen tek bir optik fiber sensör gibi davranan mutlak enkoder benzeri bir yapı sunuyor
Ters Gray kod kullanarak bükülme konumunu kodlama
- Ters Gray kod, ardışık iki değerin en fazla (n-1) bit kadar farklı olduğu bir ikili koddur
- Bunu uygulamak için yazar, ters Gray kod dizisinde "1" bulunan her noktada filament üzerinde kesik oluşturdu
- Bu yaklaşım her bit sayısına ölçeklenebilir
- Prototipte 3 bit kullanılarak 8 olası konum elde edildi
OptiGap sensör sisteminin görselleştirilmesi
- Şekilde, 3 optik fiber kullanılarak her bükülme konumu için OptiGap sensör sisteminin sinyal desenleri gösteriliyor
- Naive Bayes sınıflandırıcısı sayesinde sensör sistemi, sinyal desenlerine dayanarak bükülme konumunu belirleyebiliyor
- Üçüncü grafik ise prototip sistemden elde edilen gerçek sensör verilerini gösteriyor ve bu veriler mikrodenetleyici üzerindeki sınıflandırıcının eğitimi için kullanıldı
OptiGap prototipi
- Yazar, her biri kendine özgü hava boşluğu desenine sahip 3 adet şeffaf TPU 3D yazıcı filamenti kullanarak OptiGap sensör sisteminin bir prototipini üretti
- Ticari bir 3:1 optik fiber kuplörü kullanarak 3 ışık hattını tek bir optik fiber kabloda birleştirip sensör prototipini tamamladı
- Bu, OptiGap sensörünün arkasındaki hipotez ve çalışma teorisini doğrulayan son adımı işaret ediyordu
Fiziksel boyutun küçültülmesi
- İlk prototip, kullanılan 3D yazıcı filamentinin boyutu nedeniyle büyük ve hacimli çıktı
- Önceki deneyimlerinden yola çıkan yazar, PMMA (plastik) optik fiberin bu uygulama için daha küçük ve esnek bir alternatif sunduğunu fark etti
- Bunun sonucunda sensör şeritleri için Industrial Fiber Optics, Inc.’in 500, 750 ve 1000 mikron kaplamasız PMMA optik fiberlerini değerlendirerek sensör boyutunu önemli ölçüde küçülttü
- Işık iletimi ve esnekliği değerlendirmek için üç optik fiber tipi üzerinde testler yapıldı
- Bunlar arasında 500 mikron optik fiber genel olarak en iyi seçenek olarak öne çıktı; ancak üçünün de bu uygulama için yeterli esnekliği sunduğu görüldü
Optik transceiver karmaşıklığını azaltma
- Sistem karmaşıklığını azaltmak ve modülerliği artırmak için karmaşık VL53L0X ToF sensörü yerine basit bir fotodiyot ve IR LED düzeni kullanmaya karar verdi
- Bu sayede sensör verileri bir mikrodenetleyici ile okunabildi ve ilk prototipe kıyasla önemli bir iyileşme sağlandı
- Ardından STM32 mikrodenetleyici ile fotodiyot/IR LED düzeneğine dayalı bir demo sistemi oluşturdu
Mikrodenetleyici üzerinde gerçek zamanlı makine öğrenimi
- OptiGap sensör sisteminin geliştirilmesindeki son aşama, sensör verilerinden bükülme konumunu çözmek için STM32 mikrodenetleyiciye naive Bayes sınıflandırıcısının entegre edilmesini içeriyordu
- Naive Bayes sınıflandırıcısı; if ifadelerine veya lookup table kullanımına kıyasla daha verimli olduğu, yeni ya da daha önce görülmemiş verileri işleyebildiği ve çoklu giriş değişkenleri arasındaki ilişkileri dikkate alarak doğruluğu artırma potansiyeli taşıdığı için seçildi
- Naive Bayes sınıflandırıcısının uygulanması görece basit çıktı
- Bu sınıflandırıcı, ölçümlerin belirli bir sınıfa nasıl atanacağını belirlemek için Bayes teoremini kullanan olasılıksal bir modeldir; bu bağlamda sınıflar bükülme konumlarını temsil eder
- Sınıflandırıcının uygulanmasında Arm CMSIS-DSP kütüphanesinden yararlanıldı
Sensör verisinin eğrilere uydurulması
- Sınıflandırıcıyı entegre etmenin ilk adımı, her hava boşluğu deseni için sensör verisini Gaussian dağılımına uydurmaktı
- Bu süreci hızlandırmak için scikit-learn kütüphanesinin GNB (Gaussian Naive Bayes) aracını kullanarak verileri hızla etiketleyip uydurmak üzere Python tabanlı bir GUI geliştirdi
- Daha sonra bu arayüz daha genel olacak ve daha karmaşık veri uydurma işlemlerine izin verecek şekilde geliştirildi
- Her sınıf için olasılıklar hesaplanıp mikrodenetleyicide kullanılmak üzere header olarak kaydedildi
Sensör verisinin filtrelenmesi
- Sınıflandırıcının doğruluğunu artırmak için STM32 üzerinde iki aşamalı bir filtreleme süreci uygulandı
- İlk aşamada temel bir hareketli ortalama filtresi yer alırken, ikinci aşamada Kalman filtresi kullanıldı
OptiGap sensör sistemi demosu
- Sunulan GIF, montajı ve son sensör sisteminin çalışmasının gösterimini de içerecek şekilde OptiGap sensör sisteminin çeşitli aşamalarını gösteriyor
OptiGap tasarım özellikleri
- Temel nitelikler ve parametreler
- Malzeme önerileri
Sonraki adımlar
- OptiGap sistemi için burada belgelenenden daha fazla önemli ilerleme kaydedildi
- Bunlara, EneGate adlı modüler tahrik ve algılama sistemine entegrasyon çalışmaları da dahil
- Bu çalışmalar özel PCB tasarımı ve sistem entegrasyonuyla ilgili olup tezde ayrıntılı biçimde açıklanıyor
- Ayrıca EneGate sistemi için PCB ile arayüz kurmak amacıyla optik donanımın küçük bir PCB sürümünün de prototipi üretildi
- OptiGap’in gerçek bir yumuşak robot sistemindeki geçerliliği doğrulandı ve ayrıntılar " Bükülmüş kiriş yapılarında dinamik hareket izleme için gömülü optik dalga kılavuzu sensörleri " başlıklı RoboSoft makalesinde yayımlanacak
Ticarileştirme
- Bu araştırmanın ticarileştirme boyutu üzerinde de çalışılıyor
GN⁺ görüşü
- OptiGap sensör sistemi, yumuşak robotik alanında mevcut sensörlerle tespit edilmesi zor olan bükülme konumlarını algılayabilen yenilikçi bir teknoloji gibi görünüyor. Esneklik gerektiren çeşitli sistemlerde
1 yorum
Hacker News görüşleri
Hacker News yorumlarından öne çıkan noktalar, tarafsız ve bilgilendirici bir dille şöyle özetlenebilir:
Malzemeleri daha fazla "öz-farkındalığa" sahip ya da incelenebilir hale getirme fikri, genel olarak hoş ve bilim kurgu hissi veren bir konsept olarak beğeniliyor.
Bir yorumcunun önceki araştırmasında, bir optik fiberin iletim matrisini öğrenmek için karmaşık değerli sinir ağları kullanılmış; bu da bu çalışmayla ilişkili, çünkü fiber büküldüğünde yeni bir matrisin yeniden öğrenilmesi gerekiyor. Fiberin şeklini modellemek için parametreleştirilmiş bir karakterizasyonunu öğrenmek mümkün olabilir.
Araştırma kapsamlı ve iyi belgelenmiş görünüyor. Danışman Cindy Harnett'in, bunun zaman alanı yansıtmalı ölçümle olan kavramsal benzerliğinin muhtemelen farkında olduğu düşünülüyor.
Sensörün birden fazla bükülmeyi nasıl ele aldığı konusunda sorular var. Mevcut düzende, çoklu bükülmelerin log zayıflamaların toplamına yol açacağı ve belirsizliği gidermek için bükülme noktası sayısı kadar tel gerekebileceği anlaşılıyor. Bunun yalnızca tek bükülmeli durumlar için mi tasarlandığı konusunda açıklama gerekiyor.
Olası iyileştirmeler, bu teknolojiyi yüksek doğrulukla seri üretilebilir hale getirebilir. Uygulama alanları arasında robotlar için düşük maliyetli 2D veya 3D dokunma sensörleri, esnek tüpler için yön duyarlı propriyosepsiyon ve yerel sıcaklık farklarının tespiti yer alıyor.
Teknoloji, parmak/el bükülmesine göre tuş tetiklemek için bir tüp boyunca ışık kullanan Nintendo Power Glove'a benzetiliyor.
Harika bir danışmana sahip olmanın, kötü bir deneyim ile iyi bir deneyim arasındaki farkı yarattığı vurgulanıyor.
Bir yorumcu, topa vurmayı gerektirmeyen bir golf launch monitor için bir golf sopasının salınımını hassas biçimde algılamak amacıyla bu sensörü (veya birden fazla sensörü birlikte) kullanmakla ilgileniyor.
İyileştirme önerileri arasında şunlar yer alıyor:
Bu çalışma, başka bir yorumcuya çeşitli izleme görevleri için fiber optik kablolarla yapılan dağıtık akustik algılamayı (DAS) hatırlatıyor; ancak bunu daha önce yumuşak robotikte kullanılmış olarak görmediğini belirtiyor.
Her bağlantı noktasında
log2fiber ve farklı kodlamalar gerektiren üretim zorluğu kabul ediliyor, ancak araştırma/kavram kanıtlama aşamasında bunun bir sorun olmadığı düşünülüyor.