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J-GLOBAL ID：202102248697952819   整理番号：21A0992731

触覚フィードバックによる運動画像ベース連続遠隔操作ロボット制御【JST・京大機械翻訳】

Motor Imagery Based Continuous Teleoperation Robot Control with Tactile Feedback

著者 (7件)： Xu Baoguo (School of Instrument Science and Engineering, Southeast University, Nanjing 210096, China) ,  Li Wenlong (School of Instrument Science and Engineering, Southeast University, Nanjing 210096, China) ,  He Xiaohang (School of Instrument Science and Engineering, Southeast University, Nanjing 210096, China) ,  Wei Zhiwei (School of Instrument Science and Engineering, Southeast University, Nanjing 210096, China) ,  Zhang Dalin (School of Instrument Science and Engineering, Southeast University, Nanjing 210096, China) ,  Wu Changcheng (College of Automation Engineering, Nanjing University of Aeronautics and Astronautics, Nanjing 210003, China) ,  Song Aiguo (School of Instrument Science and Engineering, Southeast University, Nanjing 210096, China)
資料名： Electronics (Web)  (Electronics (Web))
巻： 9  号： 1  ページ： 174  発行年： 2020年 
JST資料番号： U7178A  ISSN： 2079-9292  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： スイス (CHE)  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,正常神経経路なしで直接外部デバイスを制御するために,ヒト脳信号を採用する。最近の研究は,脳波(EEG)信号による遠隔操作ロボットの制御のような多くの応用を探求した。しかし,運動イメージEEGベースBCIを利用して,到達と把持タスクのための遠隔操作を行うため,特にロボットと触覚フィードバックの連続多次元制御において,多くの困難がある。本研究では,触覚フィードバックによるモータ画像EEGベース連続遠隔操作ロボット制御システムを提案した。最初に,異なる手の動きの精神的想像を,無線ローカルエリアネットワーク(LAN)を通して目標のホバ領域に達するために,遠隔ロボットアームを制御するために連続コマンドに変換した。次に,ロボットアームは,自動的に目標を把握するタスクを完了した。一方,遠隔ロボットグリッパの触覚情報を検出し,フィードバックコマンドに変換した。最後に,振動触覚刺激をユーザに供給し,それらのテレプレゼンスを改善した。実験結果は,無線携帯装置によって獲得したモータ画像EEGの使用の実現可能性を実証して,到達と把持作業を終えるために,連続遠隔操作ロボット制御システムを実現した。6人の被験者のオンラインタスク1とタスク2の平均2次元連続制御成功率は,それぞれ78.0%6.1%と66.2%6.0%であった。さらに,事前定義軌道を用いた従来のEEGトリガロボット制御と比較して,連続完全二次元制御は,遠隔操作ロボットシステム効率を改善するだけでなく,人間機械相互作用(HMI)に決定的であるより自然な制御を与えた。さらに,振動触覚刺激は,オペレータテレプレゼンスとタスク性能を改善できる。Copyright 2021 The Author(s) All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 相互作用 ,  オペレータ ,  脳波 ,  *ロボット ,  電動機 ,  ヒト ,  二次元 ,  高次元 ,  ロボットアーム ,  LAN【通信】 ,  無線LAN
準シソーラス用語： 被験者 ,  *ロボット制御 ,  触覚情報 ,  振動触覚 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 脳コンピュータインタフェイス ,  運動イメージ ,  連続遠隔操作ロボット制御 ,  振動触覚フィードバック

分類 (1件)： ロボットの運動・制御  (IC04012J)

引用文献 (33件)：

• Wolpaw, J.R.; Birbaumer, N.; McFarland, D.J.; Pfurtscheller, G.; Vaughan, T.M. Brain-computer interfaces for communication and control. Clin. Neurophysiol. 2002, 113, 767-791.
• Van Gerven, M.; Farquhar, J.; Schaefer, R.; Vlek, R.; Geuze, J.; Nijholt, A.; Ramsey, A.; Haselager, P.; Vuurpijl, L.; Gielen, S.; et al. The brain-computer interface cycle. J. Neural Eng. 2009, 6, 041001.
• Romano, D.; Donati, E.; Benelli, G.; Stefanini, C. A review on animal-robot interaction: From bio-hybrid organisms to mixed societies. Biol. Cybern. 2019, 113, 201-225.
• Soekadar, S.R.; Witkowski, M.; Gómez, C.; Opisso, E.; Medina, J.; Cortese, M.; Vitiello, N. Hybrid EEG/EOG-based brain/neural hand exoskeleton restores fully independent daily living activities after quadriplegia. Sci. Robot. 2016, 1, 3296.
• Liu, J.; Abd-El-Barr, M.; Chi, J.H. Long-term Training with a Brain-Machine Interface-Based Gait Protocol Induces Partial Neurological Recovery in Paraplegic Patients. Neurosurgery 2016, 79, N13-N14.

タイトルに関連する用語 (4件)： 触覚フィードバック ,  動画像 ,  遠隔操作 ,  ロボット制御