Haz 2025 – Haz 2026
NeuroMotion
NeuroMotion, Motor Imagery (MI) ve Movement-Related Cortical Potentials (MRCP) sinyallerinden hareket niyetini tespit etmek için geliştirdiğim gerçek zamanlı ve adaptif bir EEG beyin-bilgisayar arayüzü projesidir. Sistem PyTorch tabanlı CNN/RNN modelleri, Python yapay zeka arka ucu ile Unity 3D simülasyonu arasında TCP/UDP köprüsü ve hatalı komutları tespit eden ErrP izleme modülü içerir.
Genel Bakış
NeuroMotion, Motor Imagery (MI) ve Movement-Related Cortical Potentials (MRCP) sinyallerinden hareket niyetini tespit etmek için geliştirdiğim gerçek zamanlı ve adaptif bir EEG beyin-bilgisayar arayüzü projesidir. Sistem PyTorch tabanlı CNN/RNN modelleri, Python yapay zeka arka ucu ile Unity 3D simülasyonu arasında TCP/UDP köprüsü ve hatalı komutları tespit eden ErrP izleme modülü içerir.
Problem
Motor engelli kullanıcıların klasik el girdisine bağlı kalmadan hareket niyetini aktarabilen arayüzlere ihtiyacı var; EEG tabanlı BCI sistemlerinde ise gürültülü sinyal, gecikme ve hatalı tahminler kritik sorunlar oluşturuyor.
Teknik Yaklaşım
MI ve MRCP sinyallerini yorumlamak için PyTorch CNN/RNN modelleri kullanan bir yapay zeka hattı geliştirdim; Python arka ucunu Unity 3D simülasyonuna düşük gecikmeli TCP/UDP socket bağlantısıyla bağladım ve hatalı komutları izlemek için ErrP modülü ekledim.
Sonuç
Proje, EEG tabanlı hareket niyeti tespitini etkileşimli bir yardımcı kontrol akışına dönüştürdü; CV'de yer alan iletişim köprüsü uçtan uca komut gecikmesini 500ms altına indirdi.