|在会话中机器人的存在起到了积极作用,特别是对于肌肉萎缩的患者

|在会话中机器人的存在起到了积极作用,特别是对于肌肉萎缩的患者

文章图片

|在会话中机器人的存在起到了积极作用,特别是对于肌肉萎缩的患者

文章图片

|在会话中机器人的存在起到了积极作用,特别是对于肌肉萎缩的患者

文章图片


系统设计:NAO类人机器人与脑机接口系统一起使用 , 该系统包括一个用于将用户的大脑信号转换为数字形式的生物信号放大器和一个跟踪用户眼睛焦点位置的跟踪器 。 系统组成如下:一、脑机接口系统:使用视觉诱发电位和P300 。 特征提取:在训练过程中使用费舍尔的逐步线性判别 , 根据用户的大脑进行配置 。 线性判别分析用于通过使用超平面来区分不同的类别 。

在这个应用程序中 , 线性判别分析计算为网格上的每个动作记录的刺激 , 然后选择与网格对应的最突出的动作 。 用户界面:类似于中使用的三乘三网格 。 低级行为包括控制类人机器人所有可能的定向运动 。 然而 , 高级行为包括发出控制命令 , 如持有某些物品并给予持有的物品 , 类似于考虑的那些 。 二、生物反馈系统使用神经状态和凝视:生物反馈系统考虑到用户的眼睛和大脑活动 。

【|在会话中机器人的存在起到了积极作用,特别是对于肌肉萎缩的患者】它包括四个参数——心理意图、注意力、视觉焦点和压力 。 仅当生物反馈因子大于百分之六十时才执行操作 。 与生物反馈系统相关的各种模块解释如下:注意模块:由于有九个命令 , Fisher线性判别与一对静止方法一起使用 。 注意力以百分比表示 , 它是基于在执行任务期间测量的P300波的功率 。 意图模块:P300波的相关因子用于测量意图 。 它基于系统的精度 。 视觉焦点模块:通过眼动追踪评估用户的视线来计算 。



熵模块:压力条件对应于脑信号中的高熵 。 执行信号处理步骤以提取熵的归一化值 。 最后 , 通过取注意力、意图和视觉焦点值得加权平均值来计算生物反馈因子值 。 三、主体与机器人的连接:为了接收来自脑机接口的命令 , 与控制接口建立用户数据保护协议连接 。 四、控制机器人的行为 。 科学家们提出了两种控制模式:导航模式:NAO可以六种方式移动 , 即步行、转弯和旋转 。



高级模式:它包括复杂的任务 , 例如抓住一个对象 , 并在确定用户位置后将对象交给用户 。 距离度量也用于避免基于阈值的碰撞 。 如果距离度量小于阈值 , 则认为执行命令是安全的 。 一旦确保了这一点 , 对应于反应的安全命令与生物因子生物反馈因子和距离度量一起被激活 , 该生物因子生物反馈因子和距离度量被传递给最终执行对应于控制命令的命令Rk的函数 。



结果:在实验中 , 生物因素代表了使用者的心理状态 。 在线会话期间 , 健康用户的注意力、视觉焦点和意图的平均值分别为百分之七十四点五九、百分之九十九点零三和百分之四十三点五二 , 而对于肌萎缩性侧索硬化症用户 , 该值分别为百分之七十六点七零、百分之九十点八一和百分之六十三点零一 。 在机器人会话期间 , 健康用户的这些参数的平均值为百分之六十九点六零、百分之九十八点四九和百分之四十二点九八 , 肌萎缩性侧索硬化症用户分别达到百分之七十九点四五、百分之九十六点一六和百分之七十点零三 。

这表明在会话中机器人的存在起到了积极的反馈作用 , 特别是对于肌萎缩性侧索硬化症用户 , 支持像这样的研究 。 这也可以归因于肌萎缩性侧索硬化症用户更好地关注和意图 。 某应用程序使用三种类型的生物电势 , 即眼球运动产生的电势、光动电势和肌电图 。 尽管此处讨论的应用程序使用这三个信号 , 但基于脑电图的系统用于信号采集 。 因此 , 也可以利用脑机接口数据 。 通过这种集成 , 系统可以利用从整个头部区域产生的所有电势 。