SSVEP القائم على الإجراءات التجريبية للدماغ روبوت التفاعل مع مواصفات البشر الروبوتات
نوفمبر 24, 2015
الهدف العام لهذه الطريقة هو إنشاء إجراء تجريبي قائم على SSVEP من خلال دمج برامج متعددة لتمكين دراسة تفاعل الدماغ والروبوت مع الروبوتات البشرية ، وهو أمر محتمل في مساعدة المرضى وكبار السن بالإضافة إلى أداء وظائف غير صحية أو خطرة.
الهدف العام من هذه الطريقة هو إنشاء إجراء تجريبي قائم على S-S-V-E-P من خلال دمج برامج متعددة لتمكين دراسة تفاعل روبوت الدماغ مع الروبوتات البشرية. يتم تحقيق ذلك من خلال المركز الأول في أقطاب مخطط كهربية الدماغ على موضوع بشري لقياس استجابات الدماغ من خلال نظام الحصول على بيانات مخطط كهربية الدماغ. يتم استخدام واجهة مستخدم لاستنباط استجابات S-S-V-E-P ولعرض ملاحظات الفيديو في تجارب التحكم في الحلقة المغلقة.
الخطوة الثانية هي تسجيل إشارات مخطط كهربية الدماغ لأول مرة لتحليل ميزة S-S-V-E-P في وضع عدم الاتصال وتدريب المصنف لكل موضوع. بعد ذلك ، يتم تكوين معالج الإشارة عبر الإنترنت ووحدة التحكم في الروبوت للتحكم عبر الإنترنت في روبرت البشري. كخطوة أخيرة ، يكمل الموضوع ثلاث تجارب محددة للتحكم في الحلقة المغلقة في بيئات مختلفة.
من أجل تقييم أداء تفاعل روبرت في الدماغ ، تظهر النتائج الكثافة الطيفية للطاقة الطبيعية لإشارات الدماغ التي تم إنشاؤها أثناء التحديق في المحفزات التي تومض بترددات مختلفة. يترجم نظامنا أنماط الموجات الدماغية هذه إلى أوامر للتحكم في سلوكيات روبرت. باستخدام هذا النهج ، يكون الموضوع قادرا على التفاعل مع إشارات روبرت بيو برينين البشرية.
يسمح هذا لروبرت البشري بأداء المهام النموذجية الشائعة في الأبحاث الروبوتية وتساعد في مساعدة المعاقين. تتمثل ميزة هذا النهج في موثوقيته ومرونته حيث يتم تطويره من خلال دمج برامج متعددة مثل الرسم البياني المفتوح العريض والبرامج المركزية ، بالإضافة إلى البرامج المطورة من قبل المستخدم المتعلقة ب c plus plus و match lab. تتيح هذه الطريقة دراسة روبوت الدماغ أثناء العمل مع الروبوت البشري.
هذه الدراسة مستقبلية في مساعدة المرضى وكبار السن وكذلك أداء وظائف غير صحية أو خطرة. سيوضح زملائي في الفريق ، ليم وهان ، الآن وضع مستشعرات مخطط كهربية الدماغ ويظهرون طريقة الاتصال بالروبوت البشري على التوالي. شرح التجربة إلى الإجراء للموضوع.
الحصول على الموافقة على المشاركة في التجارب. قم بقياس محيط الموضوع ، وحدد حجم غطاء EEG القريب من القياس. قم بقياس المسافة بين علامة NAS 10٪ من المسافة كمرجع لبطانة الغطاء.
ضع علامة على نقطة منتصف المسافة عند الرأس في موضع المسار السلبي. يقوم القطب الكهربائي cz لغطاء E EEG الموجود على الرأس بمحاذاة علامة 10٪ مع نقطة منتصف FP واحد و FP اثنين من القطبين. تأكد من أن الأقطاب الكهربائية fz و cz و PZ و OZ موجودة على خط الوسط للرأس.
تشويه المرجع المرجعي للأقطاب الكهربائية باستخدام هلام موصل. ضع الأقطاب الكهربائية المرجعية على OIDs اليمنى واليسرى باستخدام شريط طبي. شد حزام السلسلة.
ضع المحقنة ذات الرأس الحاد في أقطاب كهربائية وقم بحقن المواد الهلامية الموصلة في كل قطب كهربائي بالترتيب التالي. أولا ، القطب الأرضي وثانيا ، الأقطاب الكهربائية الخمسة المستخدمة في التجربة O 2 0 1 OZ. PZ و cz. اجلس الموضوع على كرسي مريح ، 60 سم أمام شاشة التحفيز.
قم بتوصيل أسلاك القطب الكهربائي بنظام الحصول على بيانات EEG. قم بتكوين معدل أخذ العينات إلى كيلو هرتز واحد. افحص جودة إشارة مخطط كهربية الدماغ على كمبيوتر معالجة البيانات المخصص.
إذا كانت هناك مشكلة في القطب الكهربائي المعين. أعد حقن المواد الهلامية لضبط مقاومة القناة. وميض أربعة صور الروبوتات التي تختلف الترددات كمحفزات بصرية على واجهة المستخدم.
لأول مرة ، قم بإجراء تجربة التدريب غير المتصلة بالإنترنت لإنشاء متجهات ميزات S-S-V-E-P الخاصة بهم ولتدريب المصنف. قم بإجراء 32 تجربة لكل موضوع وسجل إشارة دماغك طوال هذه العملية. عندما تبدأ التجربة ، حدد حافزا واحدا بشكل عشوائي كهدف واعرض سهما أصفر فوقه.
ثانية واحدة. في وقت لاحق ، قم بميض المحفزات المرئية الأربعة بترددات مختلفة على واجهة المستخدم لمدة خمس ثوان ، واطلب من الموضوع التركيز على هدف التحفيز المحدد مع الحفاظ على حركة الجسم عند الحد الأدنى. بعد كل تجربة ، امنح الموضوع ثلاث ثوان للاسترخاء ثم ابدأ التجربة التالية.
عند الانتهاء من جميع الإصدارات التجريبية، اقرأ البيانات المحفوظة. تشير الأشرطة البرتقالية العمودية إلى محفزات لتحديد الحافز كهدف تومض المنبهات خلال فترة الخمس ثوان. في كل تجربة ، استخرج بيانات ما بين ثانيتين وخمس ثوان بعد الزناد.
احسب معامل التقييم المشترك المعتمد لبيانات مخطط كهربية الدماغ متعددة القنوات بإشارة مرجعية y ، والتي تم تعيينها لتكون إشارة التحفيز الدورية عند ترددات معينة. تعثر طريقة CCA على متجهات التركيب الخطي لتعظيم معامل الارتباط بين الإشارات المجمعة. قم بتصفية بيانات مخطط كهربية الدماغ متعددة القنوات مكانيا باستخدام معاملات CCA المحسوبة.
احسب الكثافة الطيفية للطاقة لبيانات المرشح باستخدام تحويل البهو السريع. تطبيع الكثافة الطيفية للقدرة فيما يتعلق بمتوسط قيمتها بين ثلاثة هوتز و 40 قحت. ثم قم بمعايرة معلمات التصنيف لكل تردد تحفيز.
قم بتكوين معلمات التصنيف للموضوع من خلال نافذة إعداد مسح مفتوحة. ابدأ تشغيل معالج الإشارات عبر الإنترنت على كمبيوتر معالجة البيانات. احصل على بيانات مخطط كهربية الدماغ من القنوات O 2 و 0 و 1 OZ PZ و CZ لنظام EEG كل 0.5 ثانية واستخراج مقطع البيانات من الثواني الثلاث الأخيرة للمعالجة عبر الإنترنت.
قم بمعالجة مقطع البيانات باستخدام الخوارزميات الموضحة في العملية غير المتصلة. احسب الكثافة الطيفية للقدرة في الوقت الفعلي للتصنيف. عندما يكون اتساع تردد ميزة واحدة أعلى من عتبة معينة ، يتم تصنيف المنبه الوميض عند التردد المقابل.
كهدف SSV EEP ، ابدأ تشغيل روبوت Noro البشري وقم بإنشاء اتصال wifi الخاص به بكمبيوتر معالجة البيانات. قم بتكوين وتشغيل وحدة التحكم في الروبوت ، والتي تلقت نتائج التصنيف من معالج الإشارة عبر الإنترنت وتتحكم في السلوكيات المقابلة لروبرت البشري عبر الاتصال اللاسلكي. قم بتشغيل برنامج تصميم الرقصات على كمبيوتر العرض التقديمي المحفز المخصص لعرض ملاحظات الفيديو الحية من كاميرا روبرتس على واجهة المستخدم.
اطلب من الشخص إجراء ثلاثة اختبارات محددة للتحكم في الحلقة المغلقة في بيئات مختلفة من أجل تقييم أداء تفاعل روبرت في الدماغ. تحظى هذه الاختبارات بشعبية في الأبحاث الروبوتية وتساعد في مساعدة المعاقين وكبار السن في حياتهم اليومية. قبل مهمة جديدة ، قم بإبلاغ الموضوع بالهدف من المهمة والسلوكيات المتاحة للتحكم.
توضح هذه النتائج إجراء معالجة بيانات مخطط كهربية الدماغ ، بما في ذلك استخراج حقبة البيانات متعددة القنوات ، وتصفية البيانات مكانيا باستخدام معاملات CCA وحساب الكثافة الطيفية للقدرة المعيارية. تظهر هنا الكثافة الطيفية للطاقة الطبيعية التي تم الحصول عليها في تجارب فردية يحدق فيها الموضوع في أهداف وامضة مختلفة. في أول تجارب التحكم في الحلقة المغلقة ، تم التحكم في إنسان نوح روبرت بواسطة إشارات دماغية للمشي عبر العوائق والضغط على مفتاح الضوء على الحائط.
تم امتلاك إشارات الدماغ في الوقت الفعلي. لتصنيف نية التحكم في الموضوع ، شاهد الموضوع ملاحظات الفيديو المباشر وتحكم في سلوك روبرت من خلال التحديق في المحفزات المقابلة. بعد الوصول إلى المفتاح ، تحكم الموضوع في روبرت لتشغيل الضوء.
في التجربة الثانية ، تم نقل الروبوت البشري باستمرار نحو الدرج بعد علامة الخروج بناء على ملاحظات الفيديو. عند مواجهة جاسوس المارة ، سيطر الموضوع على روبرت ليقول ، معذرة ، وانتظر حتى يفسح الجاسوس المارة. ثم تم التحكم في روبرت للسير نحو الدرج.
في التجربة الثالثة ، تم التحكم في روبرت البشري بحركة كامل الجسم للوصول إلى هدف البالون والتقاطه وتسليمه إلى يد الموضوع بناء على ملاحظات الفيديو المباشر. نظرا لأن النية البشرية يتم إدراكها من خلال تفسير إشارات EEG لوقت LU ، فمن الأهمية بمكان التحقق من التوصيلات الكهربائية وخصائص إشارة EEG قبل إجراء التجارب. هناك مشكلة أخرى شائعة أثناء الحصول على إشارات مخطط كهربية الدماغ وهي التداخل أو القطع الأثرية والضوضاء.
الخاصرة ، يتم تحسين هذا التداخل عن طريق تقليل موضوع حركة الجسم واستخدام تقنية متعددة القنوات القائمة على CCA. طريقتنا فعالة لتصميم مجموعة متنوعة من الإجراءات التجريبية ومرنة للتحقيق في الخوارزميات والتقنيات لتفاعل الروبوت الدماغي خاصة ، يمكن استخدامها بسهولة لاستكشاف تطبيقات الحزام والطريق الجديدة.
اعرض النص الكامل واحصل على الوصول إلى آلاف الفيديوهات العلمية
النظرة العامة
تقوم هذه الدراسة بتأسيس إجراء تجريبي يعتمد على SSVEP لاستكشاف تفاعل الدماغ-الروبوت باستخدام روبوتات بشرية الشكل. تندمج الطريقة مع برامج برمجية متعددة لمساعدة المرضى وكبار السن وأداء المهام الخطرة.
مكونات الدراسة الرئيسية
مجال العلوم
- علم الأعصاب
- الروبوتات
- تفاعل الإنسان-الروبوت
الخلفية
- SSVEP (الإمكانية البصرية المستحثة في حالة استقرار) هي استجابة دماغية تُستخدم في واجهات الدماغ-الكمبيوتر.
- يمكن للروبوتات البشرية الشكل المساعدة في مهام متنوعة، بما في ذلك الرعاية الصحية والوظائف الخطرة.
- يتم استخدام EEG (تخطيط كهربائية الدماغ) لقياس نشاط الدماغ.
- تعزز دمج البرامج البرمجية التحكم في الأنظمة الروبوتية.
غرض الدراسة
- تطوير طريقة لدراسة تفاعل الدماغ-الروبوت.
- تمكين التحكم في الروبوتات البشرية الشكل من خلال إشارات الدماغ.
- مساعدة الأفراد المحتاجين من خلال التكنولوجيا الروبوتية.
الطرق المستخدمة
- وضع أقطاب EEG على الأشخاص لقياس استجابات الدماغ.
- استخدام واجهة المستخدم لإثارة استجابات SSVEP.
- تسجيل إشارات EEG لتحليلها بشكل غير متصل وتدريب المصنفات.
- تكوين أنظمة معالجة الإشارات وأنظمة التحكم في الروبوتات عبر الإنترنت.
النتائج الرئيسية
- إثارة استجابات SSVEP بنجاح من الأشخاص.
- تدريب فعال للمصنفات للتحكم في الوقت الحقيقي في الروبوتات البشرية الشكل.
- إكمال تجارب التحكم في الحلقة المغلقة في بيئات متنوعة.
- تبيان التطبيقات المحتملة في مساعدة كبار السن وأداء المهام الخطرة.
الاستنتاجات
- الطريقة القائمة على SSVEP قابلة للتطبيق في دراسات تفاعل الدماغ-الروبوت.
- دمج البرامج البرمجية يعزز قدرات التحكم في الروبوتات.
- يحمل هذا النهج وعدًا للتطبيقات المستقبلية في مجال الرعاية الصحية والسلامة.
الأسئلة المتداولة
Executive Industry Relevance
This SSVEP-based brain-robot interaction method enables non-invasive neural control of humanoid robots, offering a pathway for assistive technologies in neurorehabilitation and disability support. By translating steady-state visual evoked potentials into robotic commands, the approach supports early-stage validation of neural interface paradigms for translational neurotechnology development. The integration of OpenViBE, MATLAB, and custom C++ software provides a flexible framework for de-risking brain-computer interface (BCI) applications in preclinical assistive device research.
Strategic Applications in Biopharma R&D
Early Discovery & Target Validation
- Scientific Value: Enables interrogation of sensorimotor integration pathways through real-time decoding of visual-evoked brain signals during closed-loop robotic control.
- Operational Value: Supports subject-specific classifier training using offline CCA analysis to personalize neural decoding models for inter-subject variability.
Screening & Assay Development
- Scientific Value: Provides a standardized SSVEP elicitation protocol using flickering visual stimuli at defined frequencies to generate reproducible neural responses across trials.
- Operational Value: Enables quantitative power spectral density normalization and CCA-based spatial filtering to extract reliable feature vectors for signal classification.
Translational & Preclinical Research
- Scientific Value: Demonstrates feasibility of using EEG-derived SSVEP signals to trigger complex robotic behaviors such as navigation, object manipulation, and environmental interaction.
- Operational Value: Supports iterative testing across environments to evaluate real-world robustness of brain-robot interaction systems for assistive technology development.
Pipeline & Workflow Integration
This method fits within the early discovery phase of neurotechnology development, where neural signal fidelity and decoding accuracy are evaluated before advancing to chronic implantable systems or clinical trials.
- Discovery Biology: Enables hypothesis testing of neural correlates of intent by linking visual attention to measurable EEG changes during goal-directed robotic tasks.
- Screening: Delivers assay-ready SSVEP responses through standardized visual stimulation and offline feature extraction for classifier optimization.
- Analytics: Generates normalized power spectral density and CCA coefficients as quantitative readouts to compare neural engagement across stimuli and conditions.
- Translational Research: Supports continuity from acute neural signal detection to functional robotic output, informing design of hybrid BCI-assistive systems.
- Enterprise Reuse: The modular software integration (OpenViBE, MATLAB, Choregraph) allows adaptation to different robotic platforms and stimulus paradigms for platform-wide reuse.
Operational & Enterprise Impact
- Scientific Value: Reduces mechanistic ambiguity in neural decoding by providing time-locked, frequency-specific SSVEP responses tied to visual stimuli.
- Operational Value: Ensures reproducibility through standardized electrode placement (Oz, Pz, Cz, O2, O1), gel application, and impedance checking via reinjection protocols.
- Strategic Value: Informs go/no-go decisions in BCI development by validating real-time classification accuracy and subject controllability across multiple task environments.
- Portfolio Impact: Enables risk-adjusted prioritization of neural interface strategies by demonstrating closed-loop controllability in ecologically valid scenarios.
Implementation Considerations
- Requires expertise in EEG signal processing, CCA analysis, and real-time spectral feature extraction for online classification.
- Dependent on EEG acquisition systems capable of 1 kHz sampling and multi-channel recording from occipital and central sites.
- Necessitates cross-team standardization between neuroscience, robotics, and software engineering teams for synchronized signal processing and behavioral output.
- Adaptation to different model systems may require recalibration of visual stimulus frequencies and classifier thresholds based on subject-specific SSVEP profiles.
- Practical limitations include susceptibility to motion artifacts and environmental EEG noise, mitigated by minimizing subject movement and using spatial filtering techniques.
