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J-GLOBAL ID：201702284159809578   整理番号：17A1730925

脳計算機インタフェイスに基づくロボットアームの制御【Powered by NICT】

Brain computer interface based robotic arm control

著者 (8件)： Latif Muhammad Yasir (Computer Engineering Department, UET Taxila, Pakistan) ,  Naeem Laiba (Computer Engineering Department, UET Taxila, Pakistan) ,  Hafeez Tehmina (Computer Engineering Department, UET Taxila, Pakistan) ,  Raheel Aasim (Computer Engineering Department, UET Taxila, Pakistan) ,  Saeed Sanay Muhammad Umar (Computer Engineering Department, UET Taxila, Pakistan) ,  Awais Muhammad (CVSSP, University of Surrey, Surrey, UK) ,  Alnowami Majdi (Department of Nuclear Engineering, Faculty of Engineering, King AbdulazizUniversity, Jaddah) ,  Anwar Syed Muhammad (Software Engineering Department, UET Taxila, Pakistan)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ISC2  ページ： 1-5  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 脳コンピュータインタフェイス(BCI)は,コンピュータ間の通信チャネルと制御信号に対する脳活性を変換するヒト脳を確立した。研究と技術の進歩に伴い,多くのBCIリハビリテーションデバイスは増強,支持し,麻痺または部分的に障害者におけるヒト運動を補うために開発した。障害者はタスクへの日を完成するために自由度を持つであろうこれはスマート社会の開発に役立つであろう。提案した実験装置では,脳信号はロボットアームを移動させ,すなわち異なるタスクを行い,ピッキングとに使用されている。脳波(EEG)信号を,五チャンネル装着用ヘッドバンドを用いて記録した。総計五名の被験者が本研究に参加し,インフォームドコンセントを自発的に。EEGデータは各参加者のための二十分期間記録し,抽出したそしゃくと注意信号を検出する八種類の統計的特徴。五つの異なる分類器すなわちベクトルマシン,ナイーブBayes,K最近傍,多層パーセプトロン,およびランダムフォレストを支持するが使用されている。結果は,精度と誤差パラメータの観点から比較した。提案した方法は,スマートロボットアームの制御のための重要な結果を達成した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： インフォームドコンセント ,  障害者 ,  *ロボットアーム ,  コンピュータ ,  ヒト ,  チャネル ,  自由度 ,  多層パーセプトロン ,  通信チャネル ,  脳波 ,  制御信号
準シソーラス用語： ランダムフォレスト ,  被験者 ,  *ブレインコンピュータインタフェイス , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 人間機械系  (IB03000G) ,  生体計測  (EL03020C)

タイトルに関連する用語 (2件)： 脳計算機インタフェイス ,  ロボット