Bu tez çalışmasında günlük hayatta gözlemlediğim engelli ve sonradan kollarını kaybeden insanların günlük hayatta çektiği zorlukları ve neler yapılabileceği ile ilgili onlarla konuşarak , onların sosyal hayatını nasıl konforlu ve engelsiz hale getirebilirim sorularını sorarak başladı.Tanıdığım engelli ve sonradan uzvunu kaybetmiş insanlarla ettiğim sohbetlerde uzuvların robotik olarak tamamlanması ile insanların engellerinden kurtulabileceğine inanıyorum. Projem sonradan kolunu kaybetmiş insanlar için geliştirilmektedir.

Emg kas sinyali algılama modülü kullanılarak dirsek altından değerler alındı.Bu değerlerin C# form uygulamasında hazırladığım arayüz ile yapılan hareketlerin excele kayıt edilmesi sağlandı.Excel verilerinden yola çıkılarak Emg sinyalinin formülize edilemez olduğu görüldü.

Emg sinyalleri zamana bağlı veriler olduğu için tekil olarak hiçbir anlam ifade etmeyen sayılardan ibarettir.Bu tekil verileri periyotlar halinde gruplayarak makine öğrenmesinin anlayabileceği hale getirildi.Hazır veriler ile eğitilen yapay zeka, sinyal işlemeye göre daha hızlı ve doğru karar vermesini sağlayacağı gözlemlendi.

Yapay zeka kodlarını Raspberry Pi kartında işleyerek gelen sinyallerin hangi hareket olduğuna karar verdikten sonra biyonik kolun mekanik kısmının hareket etmesini sağlayan servo motorların hareketi ile kolun hareketi sağlanır.