Nicel Bilimler Dergisi, cilt.2, sa.1, ss.19-32, 2020 (Hakemli Dergi)
Felç, MS, ALS gibi fizyolojik sınırlamalara neden olan hastalıklara sahip insanlar, hareket
kabiliyetlerini kaybettikleri için, tekerlekli sandalyeye bağlı bir hayat sürmektedirler. Kavrama,
tutma gibi becerilerini kaybeden bireyler, tekerlekli sandalyeleri kullanmakta zorlandıkları için,
başka insanların yardımlarına ihtiyaç duyabilirler. Bu durum, kişilerin özgürlüklerini ve rahat
hareket etmelerini kısıtlamaktadır. Son yıllarda, içinde birçok sensörü barındıran ve engelleri
algılama, otonom sürüş gibi özelliklere sahip akıllı robotik tekerlekli sandalyeler üzerinde
birçok çalışma gerçekleştirilmektedir. Bu çalışmada, hareket kabiliyetleri kısıtlı bireyler için,
benzetim ortamında hazırlanan akıllı tekerlekli sandalye kullanılmış ve sadece baş hareketlerine
dayanan bir kontrol mekanizması sunulmuştur. Çalışmada, tekerlekli sandalyenin kontrolü
düşük maliyetli bir web kamera kullanılarak gerçekleştirilmiş ve herhangi bir giyilebilir
donanım kullanılmasını gerekli kılmamıştır. Gerçekleştirilen çalışmada tekerlekli sandalye
otonom ve yarı otonom modlarda kullanılabilmektedir. Kullanıcının baş hareketlerinin web
kamera üstünden tespit edilmesinden sonra, tekerlekli sandalyenin hareketi benzetim ortamında
gerçekleştirilmektedir. Çalışma sonucunda, baş hareketleri ile tekerlekli sandalyenin benzetim
ortamında her iki modda kolaylıkla kontrol edilebildiği gözlenmiştir.
People with diseases such as stroke MS, ALS that cause physical limitations lead a wheelchairdependent life as they lose their movement capability. Individuals who lose their skills such as
grip and hold may need other people's help as they have difficulty using wheelchairs. This
situation restricts the freedom and comfortable movement of disabled people. In recent years,
many studies have been carried out on smart wheelchairs with many sensors and features such
as obstacle detection and autonomous driving. In this study, we present a control mechanism
based on head movements for individuals with limited movement capacity using the smart
wheelchair model prepared in a simulation environment. Here, the control of the wheelchair
was realized by using a low-cost webcam and did not require the use of any wearable hardware.
The designed wheelchair in the study can be used in autonomous and semi-autonomous modes.
After the user's head movements are detected on the webcam, the movement of the wheelchair
has been observed in the simulation environment. As a result of the study, we verified that the
wheelchair can easily be controlled in both modes in simulation environment with head
movements.