İstanbul Medeniyet Üniversitesi · Elektrik-Elektronik MühendisliğiIstanbul Medeniyet University · Electrical and Electronics Engineering

Robotların dokunuşuna medeniyet katıyoruz.Bringing a civilized touch to robots.

İstanbul Medeniyet Üniversitesi'nden beş elektrik-elektronik mühendisliği öğrencisiyiz. Robot elleri tuttukları nesneyi hissetsin, nesnenin kaymaya başladığını o düşmeden fark etsin diye dokunsal bir parmak ucu ve onu okuyan algoritmalar geliştiriyoruz.

We are five electrical and electronics engineering students at Istanbul Medeniyet University. We are building a tactile fingertip, and the algorithms that read it, so that robot hands can feel what they hold and notice slip before the object falls.

Ekibimizi tanıyınMeet the team Araştırma konularımızOur research

intelligence in touch

NASA'nın Robonaut 2 robotu ultrason eşliğinde damar yolu açmayı deniyorNASA's Robonaut 2 practicing ultrasound-guided venous access

Video: NASA Johnson Space Center · Kamu malıPublic domain

Biz KimizWho We Are

Biz İstanbul Medeniyet Üniversitesi Elektrik-Elektronik Mühendisliği öğrencileriyiz.

We are electrical and electronics engineering students at Istanbul Medeniyet University.

Amacımız, aldığımız mühendislik eğitiminin yanında yapay zeka, derin öğrenme, yapay sinir ağları ve robotik gibi ilgi alanlarımızda bilimsel niteliği olan araştırma projeleri ve prototipler geliştirmek.

Alongside our engineering education, our aim is to develop research projects and prototypes of scientific value in the fields we care about: artificial intelligence, deep learning, artificial neural networks and robotics.

Dünyada bu alanda ne yapılıyorsa yakından takip ediyoruz ve daha iyisini yapabileceğimizi biliyoruz. Bu yolu diğer üniversitelerle, TÜBİTAK'la ve farklı kurumlarla iş birliği içinde yürümek istiyoruz.

We follow closely what is being done in this field around the world, and we know we can do better. We want to walk this path together with other universities, TÜBİTAK and other institutions.

TOUCHMIND adını da buradan aldık. Robotlarda dokunmanın da bir aklı olduğuna inanıyoruz.

That is where the name TOUCHMIND comes from. We believe that, for robots too, there is intelligence in touch.

Ekip ÜyeleriTeam Members

  • Sait Uluğ
    Sait Uluğ
    Ekip lideriTeam lead
  • Tuğrahan Alpteki
    Tuğrahan Alpteki
    Analog elektronikAnalog electronics
  • Ali Dilber
    Ali Dilber
    Sensör tasarımı ve optik iletişimSensor design and optical communications
  • Raslan Elahmed
    Raslan Elahmed
    Veri ve sinyal işlemeData and signal processing
  • Enes Furkan Şahin
    Enes Furkan Şahin
    Gömülü yazılımEmbedded software
M. Kaan Dilber
Proje MentörüProject Mentor
M. Kaan Dilber
Elektrik Mühendisi, MBAElectrical Engineer, MBA

Kariyerine Ar-Ge mühendisi olarak başladı. Türkiye'nin ilk yakıt hücresi projesini gerçekleştirdi, ilk yerli ve milli endüstriyel sensör ailesini tasarlayıp üretti. TÜBİTAK ve KOSGEB destekli çok sayıda Ar-Ge projesi yürüttü, Türkiye'nin ilk akredite aydınlatma test laboratuvarını kurdu. TSE Aydınlatma Standartları Ayna Komitesi'nin başkanı.

He began his career as an R&D engineer. He carried out Turkey's first fuel cell project and designed and produced the country's first domestically developed family of industrial sensors. He has led many R&D projects supported by TÜBİTAK and KOSGEB, founded Turkey's first accredited lighting test laboratory and chairs the TSE Lighting Standards Mirror Committee.

Teknoloji Hamlesi kapsamında Türkiye'nin ilk yerli ve milli mikro LED çip üretim tesisi projesine imza attı. GaN tabanlı fotonik çipler üzerine yürüttüğü FOTON-TR Ar-Ge programında çip yapısı ve paketlemeye yönelik buluşlardan oluşan bir patent portföyü geliştirdi.

As part of Turkey's Technology Move initiative (Teknoloji Hamlesi), he authored the project for the country's first domestic micro-LED chip production facility. In FOTON-TR, the GaN photonic chip R&D program he leads, he developed a patent portfolio of inventions covering chip structure and packaging.

Bugün çalışmalarını yapay zeka ve robotik ekseninde sürdürüyor. Bulanık mantık, yapay sinir ağları ve derin öğrenmeyi bir araya getiren, insanla birlikte öğrenen karar sistemleri geliştiriyor. Sensör tasarımındaki birikimini bu projede ekibe aktarıyor.

Today his work centers on artificial intelligence and robotics. He develops decision systems that combine fuzzy logic, artificial neural networks and deep learning, and that learn alongside people. In this project he passes his experience in sensor design on to the team.

  • 7patentpatents
  • 3faydalı modelutility models
  • 2tasarım tesciliregistered designs
Proje Akademik DanışmanıAcademic Advisor
YakındaComing soon

Neden dokunmaWhy touch

Görmek yetmiyorSeeing is not enough

Bugün bir robot kamerayla masadaki bardağı görüyor ve nerede durduğunu biliyor. Ama bardak elinde kaymaya başladığında bunu kameradan anlaması zor.

Today a robot can see a glass on the table and know where it is. Once the glass starts slipping in its hand, the camera has a hard time telling.

Kayma bir anda başlıyorSlip starts in an instant

İnsan eli kaymayı parmak uçlarındaki duyu hücreleriyle yakalar ve kavrama kuvvetini kendiliğinden artırır. Robotta bu refleksi kurmak için önce kaymanın başladığı anı ölçebilmek gerekiyor.

A human hand senses slip through receptors in the fingertips and tightens its grip on its own. To build that reflex into a robot, we first have to measure the moment slip begins.

Eksik olan dokunma verisiTouch data is the missing piece

Robot elleri hızla gelişiyor. Dokunma verisi ise hâlâ az ve ölçmesi zor. Bizim işimiz bu veriyi doğru ölçmek ve yorumlamak.

Robot hands are improving fast. Touch data is still scarce and hard to measure. Our work is to measure it well and interpret it.

Robotlar ve el teknolojileriRobots and hand technologies

Dokunsal parmak ucumuzu robot ellerine, insansı robotlara ve fabrikadaki tutuculara taşımak istiyoruz. Aşağıdaki çizimler hedeflediğimiz kullanım alanlarını gösteriyor, bizim ürettiğimiz robotları değil.

We want to bring our tactile fingertip to robot hands, humanoid robots and factory grippers. The drawings below show the applications we are aiming for, not robots we build.

Becerikli robot elleriDexterous robot hands

Beş parmaklı bir robot elinde her parmak ucunun tuttuğu nesneyi hissetmesi gerekiyor. Ancak o zaman el, kalemi de bardağı da kendi refleksiyle tutabilir.

In a five-finger robot hand, every fingertip needs to feel what it holds. Only then can the hand hold a pen or a glass with its own reflexes.

İnsansı robotlarHumanoid robots

Evde ve iş yerinde insanlarla çalışacak robotlar bir bardağı ya da yumurtayı düşürmeden ve ezmeden tutmak zorunda.

Robots that will work alongside people at home and at work have to hold a glass or an egg without dropping or crushing it.

Endüstriyel tutucularIndustrial grippers

Fabrikadaki iki parmaklı tutucular kaygan ve kırılgan parçaları her gün binlerce kez kavrıyor. Kaymayı erken fark eden bir tutucu daha az parça düşürür.

Two-finger grippers in factories pick slippery and fragile parts thousands of times a day. A gripper that notices slip early drops fewer parts.

Dokunsal parmak ucuTactile fingertip

Hepsinin ortak noktası parmak ucu ve bizim çalıştığımız parça da bu. Logomuz onun basınç görüntüsünden geliyor, üzerinde gezinip deneyebilirsiniz.

What they all share is the fingertip, and that is the part we work on. Our logo comes from its pressure image. Hover over it to try.

Araştırma KonularımızResearch Areas

Bir robot elinin dokunarak algılaması için gereken her parça ayrı bir araştırma konusu. Hepsini aynı hedef için birlikte geliştiriyoruz.

Every piece a robot hand needs in order to sense by touch is a research topic of its own. We develop them together, toward one goal.

Dokunsal parmak ucuTactile fingertip

Temasın, basıncın ve kaymanın ilk anını algılayan bir parmak ucu tasarlıyoruz. Tasarım ayrıntılarını patent başvurusundan sonra paylaşacağız.

We are designing a fingertip that senses the first moment of contact, pressure and slip. We will share design details after the patent application.

Kayma algılamaSlip detection

Parmak ucundan gelen sinyalde kaymanın başladığı anı, nesne düşmeden yakalayan algoritmalar. Basit eşik yöntemlerinden makine öğrenmesine kadar farklı yaklaşımları karşılaştırıyoruz.

Algorithms that catch the start of slip in the fingertip signal before the object falls. We compare approaches from simple thresholds to machine learning.

Yapay zeka ve derin öğrenmeAI and deep learning

Dokunsal veriden nesneyi, yüzeyi ve kavramanın güvenli olup olmadığını anlamak için yapay sinir ağları ve derin öğrenme yöntemlerini araştırıyoruz.

We are exploring artificial neural networks and deep learning to tell, from tactile data, what the object is, what the surface is like and whether the grasp is secure.

Analog elektronik ve sinyal işlemeAnalog electronics and signal processing

Sensörden gelen zayıf sinyali gürültüden ayıran analog ön uç ve sinyal işleme zinciri üzerinde çalışıyoruz.

We work on the analog front end and the signal processing chain that separate the weak sensor signal from noise.

Gömülü yazılımEmbedded software

Ölçümü gerçek zamanlı işleyen ve robot eline hızlı karar ileten gömülü yazılım geliştiriyoruz.

We develop embedded software that processes measurements in real time and passes fast decisions to the robot hand.

Test düzeneği ve ölçümTest rig and measurement

Kaymayı farklı yüzeylerde, farklı kuvvet ve hızlarda her seferinde aynı şekilde üreten bir düzenek kuruyoruz. Bütün ölçümlerimiz buradan çıkacak.

We are building a rig that produces slip on different surfaces, at different forces and speeds, the same way every time. All our measurements will come from it.

İş BirliklerimizCollaborations

Bu yolu tek başımıza yürümeyi düşünmüyoruz. Diğer üniversitelerle, TÜBİTAK'la, araştırma merkezleriyle ve robotik alanında çalışan kurumlarla birlikte çalışmak istiyoruz.

We do not plan to walk this path alone. We want to work with other universities, TÜBİTAK, research centers and institutions working in robotics.

Akademik danışmanlıkAcademic guidance

Konusunda deneyimli hocalardan yol göstericilik ve ortak araştırma.

Guidance and joint research with experienced faculty.

Laboratuvar ve test imkanıLab and test access

Ölçüm cihazları, robot kolları ve robot elleriyle deneme yapabileceğimiz ortamlar.

Places where we can run tests with measurement equipment, robot arms and robot hands.

Proje ve yarışma ortaklığıProjects and competitions

TÜBİTAK projelerinde ve öğrenci yarışmalarında birlikte çalışabileceğimiz ekipler.

Teams to partner with on TÜBİTAK projects and student competitions.

Malzeme ve ekipman desteğiMaterials and equipment

Prototiplerimiz için sensör, elektronik kart ve mekanik parça desteği.

Sensors, electronics boards and mechanical parts for our prototypes.

Birlikte çalışmak isterseniz bize yazın.If you would like to work with us, write to us.

İş birliği için yazınGet in touch

Yol haritasıRoadmap

  1. Ekim–Kasım 2026Oct–Nov 2026
    Ekibin kurulması ve TÜBİTAK 2209-A başvurusuTeam formed, TÜBİTAK 2209-A applicationŞu an buradayızWe are here
  2. Aralık 2026–Şubat 2027Dec 2026–Feb 2027
    İlk tasarımlar ve test düzeneğinin ilk çalışan haliFirst designs and the first working version of the test rig
  3. Mart–Haziran 2027Mar–Jun 2027
    Ölçümler ve algoritmaların karşılaştırılmasıMeasurements and algorithm comparison

Tarihler bugünkü planımız, değişebilir.Dates reflect our current plan and may change.

Bize UlaşınContact Us

Proje, yarışmalar ya da iş birliği için bize yazın.

Write to us about the project, competitions or collaboration.

E-postaEmail

[email protected] E-posta yazSend an email

AdresAddress

İstanbul Medeniyet Üniversitesi
Mühendislik ve Doğa Bilimleri Fakültesi
Elektrik-Elektronik Mühendisliği Bölümü
Kuzey Yerleşke, Ünalan Mah. Ünalan Sok.
D-100 Karayolu Yanyol, 34700 Üsküdar/İstanbul
Istanbul Medeniyet University
Faculty of Engineering and Natural Sciences
Department of Electrical and Electronics Engineering
North Campus, Ünalan Mah. Ünalan Sok.
D-100 Karayolu Yanyol, 34700 Üsküdar, Istanbul, Türkiye
Haritada açOpen in Maps