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J-GLOBAL ID：201702282510171968   整理番号：17A0257402

SSVEPに基づく直接脳控ロボットの方向と速度の研究【JST・京大機械翻訳】

Direct-brain-controlled Robot Direction and Speed Based on SSVEP Brain Computer Interaction

著者 (6件)： Fu Yunfa (Faculty of Information Engineering and Automation, Kunming University Science and Technology) ,  Guo Yanlong (Faculty of Information Engineering and Automation, Kunming University Science and Technology) ,  Li Song (Faculty of Information Engineering and Automation, Kunming University Science and Technology) ,  Xiong Xin (Faculty of Information Engineering and Automation, Kunming University Science and Technology) ,  Li Bo (Faculty of Information Engineering and Automation, Kunming University Science and Technology) ,  Yu Zhengtao (Faculty of Information Engineering and Automation, Kunming University Science and Technology)
資料名： Zidonghua Xuebao  (Zidonghua Xuebao)
巻： 42  号： 11  ページ： 1630-1640  発行年： 2016年 
JST資料番号： C2134A  ISSN： 0254-4156  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 直接的に思考意図を用いてロボットを制御するため、大脳末梢神経と筋肉の関与は人類の夢ではなく、現在この研究は国際最前線と突破点になっている。従来の脳控ロボット(BRAIN-CONTROLLED ROBOT,BCR)は主にその方向を制御するが、本論文では同時にロボットの方向と速度を同時に有効にすることができる有効な方法を検討することを目的とした。分類可能目標数が多く、一回の認識率が高く、訓練時間が短い定常状態視覚誘発電位(STEADY STATE VISUAL EVOKED POTENTIALS, )の脳コンピュータ相互作用(BRAIN-COMPUTER/MACHINE INTERACTION, BCI/BMI)方法を採用した。脳控ロボットの運動に対して、左、右、前進と後退の4つの方向を計画し、低速、中速と高速3級運動速度を設計し、9つの脳控コマンドを組み合わせた。さらに,SSVEPターゲットの配置間隔と刺激ターゲットの点滅時間を比較し,最適化し,正準相関分析(CCA)により認識した。結果は,SSVEPターゲットの数とその配置間隔を適切に設定し,ターゲットの点滅時間を刺激することによって,被験者/ユーザの直接脳控ロボットの性能を効果的に改善することができることを示した。最適化されたSSVEP刺激パラダイムは三つの適応型SSVEP復号器の典型的な相関分析に適合し、8名の被試脳控ロボットが終点に到着した時の平均は2分40秒、最少時は1分29秒であった。同時に、脳控ロボットの運動過程において、触れ障害の平均回数は0.88であり、最少触れる回数は0である。本研究は,SSVEPに基づくコンピュータ相互作用が,直接マルチロボットの柔軟性のための一種の選択的方法として,ロボットの複数の運動方向と多段速度を制御することができることを示した。また、刺激目標の間隔を適切に増加させることによって、SSVEP-BCI脳控コマンド識別の正確率を有効に向上させることができ、この脳控方法の性能は刺激試験のプロトタイプと関係があることが証明された。さらに,CCAアルゴリズムがSSVEPに基づく脳相互作用において優れた性能を持つことを再検証した。最後に,単一SSVEPパラダイムの限界を克服するために,本研究は,このモデルを運動イメージと結合したハイブリッドパラダイムを用いて,脳控ロボットの方向と速度を研究し,また,制御速度を改善し,試舒の妥当性を向上させることができることを示した。本論文では、SSVEPあるいは運動イメージとの混合に基づく脳コンピュータ相互作用の分類や精密制御ロボットの方向と速度に対する考え方を提供し、直接直接ロボット技術の実際の応用のために一定の基礎を築いた。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 視覚誘発電位 ,  プロトタイプ ,  低速度 ,  ヒト ,  フリッカ ,  *ロボット ,  復号器 ,  高速度 ,  柔軟性 ,  最適化
準シソーラス用語： ロボット工学 ,  運動イメージ ,  相関分析 ,  定常状態 ,  認識率 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： Brain-controlled robot (BCR) ,  steady state visual evoked potentials (SSVEP) ,  canonical correlation analysis (CCA) ,  brain-computer/machine interaction (BCI/BMI) ,  hybrid-BCI

分類 (1件)： ロボットの運動・制御  (IC04012J)

タイトルに関連する用語 (4件)： SSVEP ,  脳 ,  ロボット ,  研究