Makalah Teknik Neurofuzzy
Perancangan Algoritma Sistem Gerak Prosthetic Arm
Berbasis Neurofuzzy
Oleh:
Nama : Bambang Widyatmoko Alvin Radeka Pratama
Johanes Andriano Situmorang NIM : 11/312958/TK/37728
11/319468/TK/38596 11/319573/TK/38701
JURUSAN TEKNIK ELEKTRO dan TEKNOLOGI
INFORMASI
2013
Bab I
1. Latar Belakang
Cacat fisik merupakan hal yang lazim ditemui di belahan dunia manapun. Penyebabnya pun bermacam-macam, perang, kecelakaan, dan dapat juga disebabkan oleh bawaan genetis. Dampak yang ditimbulkan oleh kecacatan mereka tentu tidak sedikit. Selain kesulitan dalam melakukan kegiatan sehari-hari, seperti makan, menulis, berjalan, melihat, dan lain-lain, ada permasalahan sosial dan emosional yang timbul dari kecacatan fisik, seperti berkomunikasi. Selain menggunakan mulut, manusia juga menggunakan bahasa tubuh dalam berkomunikasi. Hal ini tentu membawa komplikasi tersendiri bagi para penyandang cacat fisik. Untuk membantu para penyandang cacat fisik menghadapi permasalahan tersebut, dikembangkanlah bagian tubuh buatan yang sering disebut dengan prosthesis organ atau organ prostesis.
Pada awalnya, organ prostesis ini hanya menggunakan peralatan sederhana, seperti rangkaian silinder berbahan plastik dengan kait yang dihubungkan ke bahu dengan tali kawat sebagai pengganti tangan (tangan prostesis). Tangan prostesis ini dikendalikan dengan menggerakkan bahu yang kemudian akan menarik tali kawat dan membuat lengan menekuk atau membuat kait menggenggam dan membuka. Teknologi untuk kaki bahkan lebih mudah lagi. Untuk kaki prostesis, hanya dibutuhkan sedikit engsel, dan kontrolnya sangat minim. Mekanisme seperti ini sangatlah mudah dan sederhana untuk dibuat, dan hanya mampu menyediakan sedikit gerakan yang tentunya belum mampu menggantikan fungsi tangan dalam melakukan kegiatan sehari-hari. Belum lagi permasalahan sosial dan emosional yang ditimbulkan oleh tangan prostesis ini, yang bentuknya jauh berbeda dengan tangan manusia pada umumnya. Meski jumlah organ prostesis yang sedang dikembangkan sekarang banyak, kami ingin memfokuskan pembahasan kami pada organ bagian tangan.
Untungnya, penelitian di bidang organ prostesis ini terus berkembang dari zaman Perang Saudara di Amerika hingga sekarang. Mekanisme konvensional yang tadinya hanya menggunakan tali kawat sebagai penggerak kini telah digantikan oleh serangkaian motor sebagai penggerak dan elektroda sebagai penerima sinyal. Sistem geraknya pun sudah banyak berubah, tidak hanya sebatas menutup dan membuka kait. Terobosan paling baru di bidang organ prosthesis saat ini masih dikembangkan oleh Universitas John Hopkins, dimana targetnya adalah menyambungkan sistem saraf manusia dengan organ prostesis, sehingga organ prostesis tersebut dapat bergerak seleluasa tangan manusia asli. Selain itu, organ prostesis tersebut akan dilengkapi dengan sensor, sehingga memungkinkan pengembalian tangan sebagai fungsi peraba pada orang yang sudah kehilangan tangannya.
yang dapat mengolah data input untuk menggerakkan kombinasi beberapa motor sekaligus dan melakukan gerakan sesuai dengan yang diinginkan oleh pengguna. Tangan prostesis yang sekarang ini umum digunakan hanya memiliki 2 degree of freedom (DoF) yang membatasi gerakan tangan tersebut menjadi 2 jenis gerakan saja, yaitu menggerakkan lengan naik-turun dan membuka-menutup jari. Walaupun disebut jari, yang dikendalikan bukanlah masing-masing jari, melainkan kesemua jari bergerak secara bersamaan, dan ini kami pandang belum “manusiawi.” Karena itulah para pengembang tangan prostesis sampai saat ini terus mengembangkan algoritma yang dapat digunakan untuk menggerakkan tangan prostesis layaknya tangan manusia pada umumnya. Namun, hingga saat ini, belum ditemukan kombinasi algoritma yang dapat menggerakkan tangan prostesis selayaknya tangan manusia.
Atas dasar itu, kami mencoba membuat algoritma berdasarkan konsep neurofuzzy dengan metode kompetisi yang dapat beradaptasi dengan input sinaps dari pengguna untuk mempermudah pengembangan sistem. Dengan menggunakan konsep neurofuzzy dan metode kompetisi, tangan prostesis diharapkan akan selalu mempelajari gerakan tangan manusia dengan input yang selalu berubah-ubah, karena gerakan manusia sejatinya bukanlah merupakan gerakan yang selalu sama persis. Lewat metode kompetisi ini, diharapkan sistem akan mampu meniru gerakan tangan manusia semirip mungkin melalui analisa dan perubahan bobot pada setiap proses.
2. Permasalahan
a) Berapa jumlah DoF yang dibutuhkan sebuah tangan prostesis untuk membuat gerakan semirip mungkin dengan tangan manusia?
b) Bagaimana cara mengendalikan tangan prostesis tersebut supaya dapat bergerak selayaknya tangan manusia?
3. Tujuan
a) Menentukan berapa banyak DoF yang dibutuhkan sebuah tangan prostesis supaya dapat bergerak selayaknya tangan manusia.
Bab II
Prosthesis
Prosthesis, atau prostesis, adalah alat yang digunakan untuk menggantikan organ badan yang cacat. Prostesis pada umumnya digunakan untuk menggantikan fungsi tangan atau kaki yang sudah tidak dapat digunakan. Akan tetapi, pada penggunaannya prostesis tidak hanya digunakan untuk menggantikan fungsi kedua bagian tubuh tersebut, melainkan juga dapat digunakan sebagai pengganti organ internal, seperti katup jantung, mata buatan, dan organ-organ lain. Tujuan awal pembuatan prostesis adalah untuk memperbaiki kualitas hidup pemakai prostesis, sekaligus memberikan kebebasan bagi mereka untuk bergerak. Kata prostesis berawal dari kata Yunani, prostithenai, yang berarti “untuk menambahkan.”
Tangan prostesis yang akan kami bahas di sini bukan prostesis yang hanya terdiri dari tongkat berbahan plastik dan tangan pengait, melainkan prostesis yang sudah dilengkapi dengan berbagai alat bantu gerak sehingga memungkinkan gerakan-gerakan kompleks yang membutuhkan degree of freedom yang tinggi. Beberapa contoh tangan prostesis yang menggunakan teknologi ini yaitu “Luke” Arm milik Dean Kamen, dan tangan bionic buatan Todd Kuiken.
Degree of Freedom
Degree of freedom (DoF) yang kami maksud di sini adalah degree of freedom pada bidang mekanik, yakni jumlah parameter independen yang menyusun sistem gerak sebuah sistem mekanik. Dengan kata lain, DoF adalah jumlah parameter yang menentukan keadaan sebuah sistem fisik. Dalam bidang teknik mesin, aeronautical engineering, robotika, dan teknik sipil, DoF diperlukan untuk menentukan keadaan sistem fisik dan juga merupakan unsur yang penting dalam analisa sistem. Ilustrasi berikut ini diharapkan dapat memperjelas pemahaman tentang DoF.
Sebuah mobil yang bergerak pada suatu jalur tetap hanya mempunyai 1 DoF, karena mobil tersebut hanya mampu berjalan maju atau mundur, sesuai bentuk jalurnya. Sedangkan sebuah automobile yang berjalan pada sebuah bidang datar (ruang 2-dimensi, tidak ada naik turun) mempunyai 3 DoF yang terdiri dari 2 komponen translasi dan 1 sudut rotasi. Skidding
atau drifting merupakan contoh yang memperlihatkan dengan jelas gerakan 3 DoF independen automobile tersebut. Pada umumnya, posisi benda tegar di sebuah ruang ditentukan oleh 3 komponen translasi dan 3 komponen rotasi, yang menunjukkan bahwa benda tersebut mempunyai 6 DoF.
Sistem Saraf dan Sistem Gerak Manusia
sistem saraf dalam memproses informasi dan memberikan respon terhadap proses informasi tersebut.
Pada sistem gerak manusia, proses informasi dilakukan dengan mengantarkan impuls ke organ tujuan dengan memanfaatkan perbedaan potensial listrik lewat sel saraf dari penerima rangsang menuju ke otak dan sebaliknya. Uniknya, pada sistem gerak manusia, satu gerakan yang mungkin di mata kita terlihat sama dapat menggunakan otot dan bagian-bagian yang berbeda. Hal ini jelas tidak mungkin langsung kita implementasikan pada tangan prostesis dengan kemampuan komputasi yang terbatas. Hal inilah yang masih menjadi hambatan besar bagi para pengembang organ prostesis.
Fuzzy Logic
Fuzzy logic, atau logika fuzzy adalah logika yang menggunakan banyak nilai. Logika fuzzy menangani permasalahan pertimbangan, berbeda dengan set biner yang condong digunakan untuk menyelesaikan permasalahan yang pasti dan eksak. Berbeda dengan set biner yang hanya mempunyai nilai 0 atau 1, logika fuzzy mempunyai nilai bervariasi dari 0 hingga 1.
Artificial Neural Network berbasis kompetisi
Artificial neural network (ANN) adalah pola pengolahan informasi yang kerjanya berdasarkan pada cara sistem saraf biologis, seperti otak manusia, dalam mengolah informasi. ANN terdiri dari sejumlah elemen pemroses (neuron) yang saling terjalin satu sama lain yang bertujuan untuk menyelesaikan masalah tertentu. ANN, sama seperti manusia, dapat belajar dari contoh. ANN diatur hanya untuk tujuan tertentu, seperti pengenalan pola atau klasifikasi data, melalui proses pembelajaran. Proses pembelajarannya pun sama. Apabila pada sistem biologis manusia pembelajaran melibatkan penyesuaian koneksi-koneksi synapse di antara neuron, pada ANN pembelajarannya pun tidak jauh dari penyesuaian koneksi antar neuronnya.
ANN berbasis kompetisi merupakan tipe alternatif dari ANN. ANN berbasis kompetisi menyelesaikan suatu masalah dengan cara memperbarui bobot sistem dengan melakukan iterasi terus menerus hingga hasil yang didapat sudah memenuhi suatu syarat tertentu.
Neurofuzzy
Bab III
1. Degree of Freedom
Untuk mengetahui jumlah Degree of Freedom yang dibutuhkan pada tangan prostesis, kita dapat menganalisa anatomi tangan manusia dan menghitung DoF yang ada. Untuk mengoptimalkan gerak tangan prostesis, kita tidak perlu menggunakan semua DoF yang ada pada tangan manusia. Kita cukup menggunakan DoF yang sering digunakan untuk melakukan aktivitas sehari-hari. Sebagai contoh, sendi-sendi pada bagian karpal dan metakarpal walaupun dapat dihitung sebagai DoF, tidak perlu dimasukkan ke dalam DoF pada tangan prostesis. Untuk menghitung jumlah DoF yang diperlukan, kita dapat memodelkan tangan manusia dan melabeli sendi-sendi mana yang akan digunakan, lalu hitung DoF yang diperlukan.
2. Algoritma
Tangan prostesis yang ingin kami gunakan bekerja dengan cara membaca sinyal input langsung dari otak. Sekarang, teknologi ini sedang dikembangkan oleh tim di Universitas John Hopkins. Cara kerjanya, sinyal yang dikeluarkan otak akan dapat ditangkap dan diolah supaya dapat diolah. Sinyal input tersebut kemudian akan diproses dengan algoritma pada bagian komputasi tangan prostesis. Algoritma yang kami gunakan adalah algoritma berbasis neurofuzzy dengan metode kompetisi, artinya pengguna harus melakukan tuning terlebih dahulu untuk menyesuaikan aktivitas sinyal syaraf dengan gerakan-gerakan spesifik pada tangan prostesis tersebut.
Metode neurofuzzy berbasis kompetisi menggunakan sinyal input yang diproses secara iteratif untuk menghasilkan sejumlah nilai bobot. Nilai bobot ini diharapkan dapat mengubah sinyal input menjadi parameter output untuk menggerakkan tangan prostesis dengan benar. Proses iterasinya adalah seperti berikut:
X=
[
X0X1X3… Xn]
dengan “x” adalah input, dan “y” adalah parameter output.
Untuk menentukan jumlah bobot yang digunakan:
W=
[
W00 ⋯ W0m
⋮ ⋱ ⋮
Wn0 ⋯ Wnm
]
dengan “w” adalah bobot, “n” adalah jumlah input, dan “m” adalah jumlah DoF yang ingin dicapai, maka nilai bobot kompetisi didapatkan dengan:
Setelah didapat nilai D yaitu parameter yang dihasilkan dari iterasi bobot dikurangi dengan nilai input, maka dicari nilai D yang paling kecil lalu kolom matriks bobot dari parameter D tersebut diperbarui dengan cara:
Wbaru=Wlama+α[Xn−Wnm(lama)]
Dimana α adalah parameter pesat pembelajaran yang diinginkan. Iterasi dilakukan sebanyak jumlah input yang diberikan, dan input tersebut disesuaikan dengan output yang ingin dicapai, dimana nilai bobot akan diperbarui agar bobot tersebut dapat digunakan untuk seluruh input yang dimasukkan dan bisa memberikan parameter output yang sesuai. Parameter output didapatkan dengan mengalikan input tertentu dengan bobot akhir yang telah diperbarui:
X . W=Y
Nantinya akan didapatkan parameter Y yang merujuk kepada satu output yang diinginkan.
Setelah diproses, tangan prostesis akan mengeluarkan sinyal output berdasarkan sinyal saraf yang diterima dan menggerakkan motor-motor untuk melakukan gerakan yang sesuai dengan yang diinginkan oleh sinyal syaraf yang dibaca. Pada awal penggunaan, gerakan tangan prostesis harus terlebih dahulu di-tuning atau disesuaikan dengan sinyal-sinyal input yang sangat bervariasi untuk mendapatkan nilai bobot yang tepat.
Mengeluarkan parameter output untuk menggerakkan tangan prosthesis
FINISH
Input dan Beban diproses untuk mendapatkan parameter output
START
Beban pada algorithma diperbarui
Ada input berikutnya?
Menerima Input Masukkan sinyal saraf dalam bentuk sinyal elektris
Bab IV
1. Degree of Freedom
Degree of Freedom (DoF) pada tangan prostesis dapat dianggap sebagai jumlah gerakan sendi dari tangan. Untuk mencari tahu jumlah DoF yang sesuai, kita dapat menggambarkan tangan dan menandai titik-titik persendian yang sering digunakan sehari-hari.
Dapat dilihat pada gambar, setiap jari kecuali ibu jari memiliki 4 DoF. Sendi distal interphalangeal (DIP) dan proximal interphalangeal (PIP) masing-masing memiliki 1 DoF, dan sendi metacarpophalangeal (MCP) memiliki 2 DoF. Ibu jari memiliki 5 DoF, yang terdiri dari; satu untuk interphalangeal (IP), 2 untuk trapeziometacarpal (TM), dan 2 lagi untuk sendi MCP. Ke-21 DoF di atas merupakan DoF penyusun jemari tangan. Untuk membuat tangan prostesis hingga below-elbow, dibutuhkan 6 DoF tambahan yang merepresentasikan gerakan sendi di pergelangan tangan. Sehingga, total DoF yang dibutuhkan untuk membuat gerakan tangan prostesis menjadi sehalus tangan manusia kurang lebih sebanyak 27 DoF.
2. Algoritma
berbasis kompetisi digunakan untuk mengatur berbagai jenis sinyal saraf yang akan digunakan untuk mengoperasikan tangan prostesis.
Bab V
1. Kesimpulan
Dengan teknologi yang sudah dapat kita temui sekarang, tangan prostesis sudah hampir menyerupai tangan manusia sesungguhnya dari segi pergerakan dan efektivitas, serta memiliki kurang lebih 21 degree of freedom untuk gerakan halus di bagian telapak tangan, dan 6 DoF tambahan untuk gerakan sampai below-elbow.
Untuk membuat sebuah algoritma yang handal dalam mengoperasikan 27 DoF tersebut, dapat digunakan algoritma dengan ANN berbasis kompetisi, karena algoritma tersebut relatif sederhana bagi pengguna dan dapat memperbarui dirinya sendiri sehingga reliabilitasnya dapat diandalkan dan terus meningkat.
2. Saran
Hingga saat ini, sistem mekanik dan sistem jaringan yang ada belum dapat
Bab VI
[1] http://www.wisegeek.com/what-is-a-prosthesis.htm
[2] http://www.amputee-coalition.org/inmotion/nov_dec_07/history_prosthetics.html
[3] http://www.dekaresearch.com/deka_arm.shtml
[4] http://releases.jhu.edu/2010/09/07/johns-hopkins-neuroscientists-goal-a-prosthetic-limb-with-feeling/
[5] http://www.ric.org/about/mediacenter/search-press-releases/2011/kuiken-and-walter-reed-unveil-bionic-arm-advances-/
[6] http://en.wikipedia.org/wiki/Degrees_of_freedom_(mechanics)
[7] http://en.wikipedia.org/wiki/Fuzzy_logic
[8] http://www.doc.ic.ac.uk/~nd/surprise_96/journal/vol4/cs11/report.html
[9] http://en.wikipedia.org/wiki/Neuro-fuzzy
[10] Lin, J., Wu Y., Huang, Thomas S. (tahun tidak diketahui). Modeling the Constraints of Human Hand Motion.
[11] ElKoura, G., Singh, K. (2003). Handrix: Animating the Human Hand.
[12] Gurari, N., Okamura, A.M. (2007). Human Performance in a Knob-Turning Task. [13] Zecca, M., Micera, S., Carrozza, M. C., Dario, P. (2002). Control of Multifunctional
Prosthetic Hands by Processing the Electromyographic Signal.
[14] Ajiboye, A. B., Weir, R. F., Heckathorne, C. W., Childress, D. S. (2002). Neurofuzzy Logic as a Control Algorithm for an Externally Powered Multifunctional Hand Prosthesis.
