EEG Kontrollü Yarış Arabası
Küçük Resim Yok
Tarih
2025
Dergi Başlığı
Dergi ISSN
Cilt Başlığı
Yayıncı
Bayburt University
Erişim Hakkı
info:eu-repo/semantics/openAccess
Özet
Bu çalışmada, EEG tabanlı beyin-bilgisayar arayüzü (BCI) kullanılarak bir yarış arabasının gerçek zamanlı kontrolü gerçekleştirilmektedir. Kullanıcının dikkat seviyesi ve göz kırpma hareketleri, NeuroSky MindWave Mobile EEG sensörü ile tespit edilip Bluetooth bağlantısı üzerinden Raspberry Pi 3B platformuna aktarılmaktadır. Raspberry Pi, bu verileri analiz ederek motor sürücü kartı üzerinden aracın hızını ve yönünü kontrol etmektedir. Mekanik tasarım SolidWorks yazılımı ile modellenip 3B yazıcı ile üretilmiş, elektronik sistemde ise Li-Po batarya ve XL4015 voltaj düşürücü modül kullanılmıştır. Motor kontrolü L298N H-Köprüsü motor sürücü kartı ile sağlanmıştır. Geliştirilen yazılım, UDP protokolü üzerinden düşük gecikmeli veri aktarımı ve gerçek zamanlı motor kontrolü sağlamaktadır.
In this study, real-time control of a race car is achieved using an EEG-based brain-computer interface (BCI). The user's attention level and blink movements are detected by the NeuroSky MindWave Mobile EEG sensor and transmitted via Bluetooth to a Raspberry Pi 3B platform. The Raspberry Pi analyzes this data to control the speed and direction of the vehicle through a motor driver board. The mechanical design was modeled using SolidWorks software and produced with a 3D printer, while the electronic system includes a Li-Po battery and an XL4015 voltage step-down module. Motor control is managed by an L298N H-Bridge motor driver board. The developed software enables low-latency data transmission and real-time motor control via the UDP protocol.
In this study, real-time control of a race car is achieved using an EEG-based brain-computer interface (BCI). The user's attention level and blink movements are detected by the NeuroSky MindWave Mobile EEG sensor and transmitted via Bluetooth to a Raspberry Pi 3B platform. The Raspberry Pi analyzes this data to control the speed and direction of the vehicle through a motor driver board. The mechanical design was modeled using SolidWorks software and produced with a 3D printer, while the electronic system includes a Li-Po battery and an XL4015 voltage step-down module. Motor control is managed by an L298N H-Bridge motor driver board. The developed software enables low-latency data transmission and real-time motor control via the UDP protocol.
Açıklama
1919B012316428
Anahtar Kelimeler
Electronic Sensors, Elektronik Algılayıcılar
Kaynak
Bayburt Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi
Bayburt Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi
Bayburt Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi
WoS Q Değeri
Scopus Q Değeri
Cilt
8
Sayı
2
