Tez No	İndirme	Tez Künye	Durumu
547062		Optimal bipedal walking on uneven terrain / Engebeli arazide optimal iki ayaklı yürüyüş Yazar:OSMAN DARICI Danışman: PROF. DR. HAKAN TEMELTAŞ ; PROF. DR. ARTHUR D. KUO Yer Bilgisi: İstanbul Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Kontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Kontrol ve Otomasyon Mühendisliği Bilim Dalı Konu:Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control ; Biyomühendislik = Bioengineering ; Makine Mühendisliği = Mechanical Engineering Dizin:İnsan yürüyüşü = Human gait	Onaylandı Doktora İngilizce 2019 150 s.
İnsanlar sık sık engebeli yüzeylerde yürürler ve görme yetilerini kullanarak yürüyüşlerini planlar ve kontrol ederler. Düz arazide yürüyüşte hız ve adım uzunluğu gibi yürüme parametreleri sabittir, fakat kaldırım gibi basit bir engebeli yüzey bile yürüyüş hızının istenerek ayarlanmasına neden olabilir. Şu ana kadar engebeli arazide yürüyüş üzerine yapılan çalışmalar insanların yürüyüş parametrelerini nasıl değiştirdiklerini açıklamaktan çok, bu parametrelerin ölçülmesi ve bunlardaki değişimlerin yayınlanmasını içermektedir. Bu bakış açısı, kontrol stratejileri ve rastgele değişimleri birbirinden ayırt etmeyi çok güç kılmıştır. İnsan yürüyüşü düz zeminde metabolik enerjiyi en az düzeyde harcar, yani optimaldir. Bu tezin ana fikri optimizasyonun engebeli arazide de uygulanabilir olması ve yürüme stratejilerini açıklamak için kullanılmasıdır. Basit bir mekanik yürüme modeli koşturularak, yürüme parametreleri optimizasyon ile tahmin edilmeye çalışılmış ve tahminler insan deney sonuçları ile karşılaştırılmıştır. Model tahmin sonuçlarının insan yürüyüş parametrelerini yakaladığı gösterilerek, engebeli arazide insanların yürüme stratejileri açıklanmıştır. Bu tez iki ana başlıktan oluşmaktadır: Engebeli araziden kısa sürede kurtulma ve engebeli arazide uzun süreli yürüyüş planlama. Bu iki ana başlığın her biri iki bölümde açıklanmıştır ve böylece tezin dört bölümü ortaya çıkmıstır: yürüyüş hızının beklenmeyen bir tümsek üzerine adım atılmasına rağmen kontrolü, engebeli arazide yürüyüş hızının dinamik olarak planlanması, görünen ve görünmeyen bir tümsek üzerinden yürümenin mekanik sonuçları, insan yürüyüş hızının engebeli arazide planlanarak kontrolü. Tezin giriş (birinci bölüm) bölümünde bu konuya ilişkin genel bilgi verilmiş ve sonraki bölümlerde yukarıda bahsi geçen başlıklar işlenmiştir. Bu çalışmadaki ana fikir insan yürüyüşünün optimal olmasıdır. İnsanlar düz arazide en az metabolik enerji harcayacak şekilde yürürler ve metabolik enerji tüketimi mekanik enerji tüketimi ile orantılıdır. Bu çalışmada insan yürüyüşünün en iyiliğinin (optimality) engebeli arazide yürüyüş parametrelerini değiştirme stratejisini açıklayacağı savunulmuştur. Bunu desteklemek için engebeli arazide iki ayaklı yürüyüşle ilgili çeşitli simulasyon ve deney çalışmaları yapılmıştır. Engebeli arazi düz yüzey üzerinde ayrık dikey yükseklik değişimleri olarak modellenmiş ve basit bir yürüme modelinin bu yüzeylerde yürürken simulasyonunu yapılmıştır. İnsan yürüyüşünden esinlenerek, simulasyonlarda modelin engebeli arazide yürürken harcadığı mekanik enerjinin en az olması amaçlanmıştır. Aynı zamanda modelin engebe üzerinde harcadığı zaman ve toplam yürüme mesafesi kısıtlanmıştır. Bu parametrelerle (constraints) model çeşitli engebeli arazilerde yürümüş ve en az mekanik enerji (optimization) harcayan çözümleri göstermiştir. Böylece teorik olarak engebeli arazideki en iyi (optimal) yürüyüş hız stratejileri bulunmuştur. Simulasyonlara ek olarak çeşitli insan deneyleri de yapılmıştır. Deneylerden biri yürüme bandı üzerinde yapılmış ve engebeli araziden kısa sürede kurtulma stratejileri bu deneylerle bulunmuştur. Diğer deneyler, otuz metreden uzun koridorlarda yapay engebeler yaratılarak yapılmış ve engebeli arazide uzun sürede yürüme hızı planlama bu deneylerle bulunmuştur. Simulasyonlardan elde edilen sonuçlar deney sonuçları ile karşılaştırılmış ve bulunan bilgiler yorumlarıyla beraber tezin dört bölümünde yayınlanmıştır. İkinci bölümde, yürüme modeli önceden görünmeyen bir tümseğin (yürünen yüzeye göre bir adım yukarı ve bir adım aşağı) üzerinde yürünürken hız değişimi ve kontrolü işlenmiştir. Bu bölümün amacı en kötü durumu yani engebeyi önceden görmemeyi simule etmek ve engebeli araziden kısa sürede kurtulma ile ilgili teorik sonuçlar bulmaktır. İnsanlar vücutlarını arka ayak bileğinden gelen itme ile ileri götürürler ve bu itme topuk vuruşundan önce başlar. Bu zamanlama insanların en az mekanik enerji harcayarak yürümesini sağlar. Görünmeyen bir tümseğin erken topuk vuruşu ile bu zamanlamayı bozması ve bu nedenle tümsek üzerinden yürümenin normale göre daha fazla mekanik iş gerektirmesi beklenir. Bu konuda yapılan modelleme çalışmaları genellikle modelin dayanıklı kontrolü üzerine odaklanmıştır, fakat engebeli arazide hız kontrolü üzerine çalışılmamıştır. Bu bölümde mekanik iş ve kurtulma zamanı arasındaki değişimlerle basit ve hızlı tepki veren bir kontrol stratejisi gösterilmiştir. Bu strateji en az iki yürüme adımında, makul bir mekanik iş harcanarak gerçeklenebilmektedir. Üçüncü bölümde, ikinci bölümde bulunan engebeli araziden kısa sürede kurtulma sonuçlarına, engebeli arazide uzun sürede yürüyüş hızı planlanlanması eklenmiştir. Bu bölümde dinamik optimizasyon kullanarak bir yukarı adım atma (kaldırım üzerine adım atmak gibi) sırasında uygulanabilecek uzun süreli hız kontrolü stratejileri bulunmuştur. Bir yukarı adım, aynen bir tümsek gibi yürüme zamanı kaybına neden olur ve bu nedenle yürüme stratejisinin modele yürüme zamanı kazandırması gerekir. Bu çalışmada önce düz arazide yürüyüşte nasıl zaman kazanılacağı gösterilmiş ve zaman kazanma için çeşitli analitik sınırlar tanımlanmıştır. Daha sonra yukarı adım atma için en az enerji harcayan kontrol stratejileri bulunmuş ve bu stratejiler zaman kazanma ile karşılaştırılmıştır. Yukarı adım atma stratejisinin zaman kazanma stratejilerine göre daha az mekanik iş gerektirdiği gösterilmiştir. Ayrıca kontrolün engelin üzerine atılan adıma göre ne zaman başlayacağı modellenmiş ve bu zamanı değiştirmenin sonuçları irdelenmiştir. Model kontrol adım sayısının yukarı adımın öncesinde ve sonrasında eşit şekilde dağılmasının en az enerji harcayan çözüm olduğunu bulmuştur. Ayrıca model, gereğinden fazla erken ya da geç başlayan kontrolün daha fazla mekanik işe mal olacağını da göstermiştir. Dördüncü bölümde insanların engebeli araziden kısa sürede kurtulma stratejileri bulunmuştur. Bu bölümde insalar bir yürüme bandında yürürken ve aynı zamanda bir tümseğin üzerine adım atarken test edilmişlerdir. Deney iki bölümden oluşmaktadır: Birinci bölümde insanlar yürürken, yürünen yüzeyi görmeyi engelleyen gözlükler takmışlar ve böylece tümsek görünmez hale gelmiş; ikinci bölümde insanlar gözlük takmamışlar ve tümseği net şekilde görmüşlerdir. Öncelikle görünmeyen tümseğin arka ayak itme ve topuk vuruşu çarpışması zamanlamasını bozduğunu ve böylece kontrolün daha fazla mekanik işe mal olduğu gösterilmiştir. İnsanların kütle merkezinin mekanik işi hesaplanmış ve modelle karşılaştırılmıştır. Modelin insan yürüyüşündeki mekanik enerji değişimini iyi derece yakaladığı ve tümseği görmenin tümsekten kurtulmak için gerekli mekanik işi azaltığı gösterilmiştir. Beşinci bölümde, insanların engebeli arazide uzun sürede yürüyüş hızı planlamaları üzerine çalışılmıştır. Normal yürüyüşte enerji tüketiminin temel nedenlerinden biri topuk vuruşu sırasında oluşan ve kütle merkezi hızının yönünü değiştiren itme ve çarpışma olayları ve bunlar için harcanan mekanik iştir. Bunların aynı zamanda engebeli arazide uzun süreli hız planmasında da etkili olması beklenir. Dinamik optimizasyon kullanılarak, yürüme modeli çeşitli engebeli arazilerde yürütülmüş ve modele kontrol için gerekli zaman ve mesafe verilerek en az mekanik iş harcayan stratejiler bulunmuştur. Daha sonra aynı engebeli arazilerde insanlar test edilmiş ve insan yürüme hızı model hızı ile karşılaştırılmıştır. İnsan yürüme hızı model hızı ile iyi derecede örtüşmüş ve insanların engebeli arazide hız değişimlerinin tesadüfen değil planlama ile ortaya çıktığı gösterilmiştir. İnsanların yürüme stratejileri arazinin engebesine göre değişmiş ve bu strateji engebeden yarar sağlayacak şekilde hız değişimini sağlamıştır. Ayrıca bu hız kontrolü insanların engebeli arazide yürürken normal yürüyüşlerine dönmeyi düşünmediklerini de göstermiştir. Bu literatürde yürüyen robot kontrolünde kullanılan ve robotu ya da modeli her adımda normal yürüyüşe dönmeye zorlayan kontrol stratejilerinden farklı bir bakış açısı ortaya çıkartmıştır. Sonuç bölümünde bu tezin klinik araştırmalar ve robot kontrolünde, gelecekte yapılacak çalışmalarda nasıl kullanılabileceği tartışılmıştır. Klinik araştırmalarda engebeli arazide yürüme, yürüme engelli hastaların testleri için halihazırda kullanılmaktadır. Bu tezdeki yürüme stratejileri bu testlerle birleştirilebilir ve hastanın performansı arttırılabilir. Yürüyen robot kontrolünde genel olarak kontrolör robotu ya da modeli bozucu etkiden bir an önce kurtarıp normal yürüyüşe dönmeye zorlar. Bu tezde insanların engebeli arazide normal yürüyüşe dönmeyi düşünmedikleri, aksine hızlarını belli bir strateji ile engebeden yararlanacak şekilde değiştirdikleri gösterilmiştir. Bu stratejiler bir planlayıcı olarak yürüyen robot kontrolünde kullanılabilir.
Humans often walk on uneven terrain. Stepping on sidewalks, climbing stairs, turns, walking on unpaved roads might lead humans walk differently than normal and execute compensatory actions. On level terrain, normal walking entails steady speed and stride parameters, but walking on uneven terrain would require speed adjustments. Gait research typically focused on quantification and variability of biomechanical parameters on uneven terrain rather than explaining the strategy or distinguish variations from compensations. In this thesis, we intended to explain how and why humans vary their gait on uneven terrain. Human walking is optimal on level terrain to have minimum metabolic energy expenditure and the main idea of this work is that optimality also applies to uneven terrain walking and might predict the strategies to modulate gait. Therefore, we propose an optimization framework based on a simple mechanistic walking model to characterize and predict how humans compensate and compared model predictions with human experiment results. To the best of our knowledge, such an optimization-based framework and prediction of human gait parameters in uneven terrain walking has not been done in human biomechanics literature. Based on the variation of time and distance that humans are given to compensate for uneven terrain; this framework has two main parts: short term recovery from uneven terrain and long-term gait speed planning on uneven terrain. Each part explained separately within two chapters which establishes the four chapters of this thesis: regulation of bipedal walking speed despite an unexpected bump in the road, dynamic gait speed planning on uneven terrain, mechanical consequences of walking over a bump when it is Anticipated and Unanticipated, anticipatory speed changes of human walking on uneven terrain. In the first chapter, motivating idea of the thesis was explained. Then contents of the following chapters were briefly summarized. In the second chapter, we explored the hypothetical walking speed regulation when our simple model walks over a single unexpected bump which is the worst-case scenario of short-term recovery (not noticing the uneven terrain until stepping on it). We proposed a simple, reactive control strategy to compensate for an unexpected bump, with explicit trade-offs in time and mechanical work. In the third chapter, we performed dynamic optimization to find anticipatory (long-term) compensation strategies for a single step up. Our model discovered that the optimal strategy to compensate for a step up is speeding up before the step up and slowing down after and then speeding up to reach the normal speed. This strategy is most economical when the compensation steps distributed around the step up symmetrically such as two steps to compensate before the step up and two steps after. In the fourth chapter, we tested humans on treadmill when they walked over an anticipated and an unanticipated bump to explain the short-term recovery. We calculated mechanical center of mass work of humans and compared it with our model. Correlation of human and model data enabled us to find out the strategy of modulating mechanical work of center of mass when traversing over a bump and that anticipation reduces the compensation cost. In the fifth chapter, we extended the findings of the third chapter to humans. We performed two different human experiments and measured gait speed. Our results suggest that humans do not vary their speed randomly on uneven terrain, rather they have anticipatory speed adjustments which can be predicted by our simple model that walks based on minimizing mechanical work. In the conclusion chapter, we briefly summarized the findings and discussed about the implications for clinical research and robot control.