本方法的总体目标是通过整合多种软件程序，建立一种基于稳态视觉诱发电位（SSVEP）的实验流程，以实现对人形机器人脑-机交互的研究，该技术在辅助病患和老年人以及执行不卫生或危险任务方面具有广阔的应用前景。
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本文内容
摘要
摘要
脑-机器人交互（BRI）通过脑信号在人类与机器人设备之间提供了一种创新的通信途径，在帮助残障人士日常生活方面具有广阔前景。本方法的总体目标是通过整合多种软件程序（如 OpenViBE、Choregraph 和 Central 软件）以及用户使用 C++ 和 MATLAB 编写的自定义程序，建立一种基于稳态视觉诱发电位（SSVEP）的实验流程，以实现对人形机器人脑-机器人交互的研究。
首先，在受试者头部放置脑电图（EEG）电极，通过脑电数据采集系统记录大脑反应。在闭环控制实验中，使用用户界面诱发稳态视觉诱发电位（SSVEP）反应，并提供视频反馈。第二步是记录初次受试者的脑电信号，离线分析其SSVEP特征，并为每位受试者训练分类器。接下来，配置在线信号处理器和机器人控制器，以实现对类人机器人的在线控制。最后一步是受试者在不同环境中完成三项特定的闭环控制实验，以评估脑-机器人交互性能。
该方法的优势在于其可靠性和灵活性，因为它通过整合多种软件程序而开发。结果表明，采用该方法，受试者能够通过脑信号与人形机器人进行交互。这使人形机器人能够通过思维控制来执行机器人研究中常见的典型任务，并有助于为残障人士提供辅助。
引言
脑-机器人交互（Brain-Robot Interaction, BRI）通过脑信号在人类与机器人设备之间建立了一种创新的通信通路，在帮助残障人士日常生活方面具有广阔前景1,2。目前有多种方法可用于获取脑信号，包括侵入性和非侵入性方法，例如皮层脑电图（ECoG）、脑电图（EEG）、功能性磁共振成像（fMRI）等。构建BRI系统最常用的非侵入性方法是通过放置在头皮上的电极采集EEG信号。该方法成本低廉、操作简便，并具有可接受的时间分辨率3。在各类机器人设备中，人形机器人较为先进，因其被设计用于模仿人类日常所执行的部分生理与认知任务。结合人形机器人的BRI将在辅助病患与老年人，以及执行不卫生或危险任务方面发挥重要作用。然而，通过BRI系统控制人形机器人极具挑战性，因为具备全身运动能力的人形机器人旨在执行个人辅助等复杂任务4,5。
稳态视觉诱发电位（Steady-State Visual Evoked Potential, SSVEP）是一类由特定频率的视觉刺激调制所诱发的脑信号6。它包含闪烁刺激基频及其谐波频率的正弦波成分，并在头皮枕区的视觉皮层广泛显著出现7。选择SSVEP信号的原因在于，基于SSVEP的脑机接口（BRI）系统具有相对较高的信息传输速率，且所需训练较少8。其他类型的脑电波，如事件相关电位（event-related potentia....
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方案
1. 采集脑电图信号
- 向受试者解释实验流程，并获得其参与实验的书面知情同意书。
- 使用卷尺测量受试者头部的头围，并根据测量结果选择尺寸相近的脑电帽。电极布局基于“国际10-20系统”12。
- 测量受试者鼻根点（nasion）与枕外隆凸点（inion）之间的距离。使用皮肤标记笔在头皮上标记该距离的10%处作为脑电帽对齐的参考点，并标记该距离的中点作为头顶点（vertex）。
- 佩戴脑电帽时，将10%标记点与FP1和FP2电极中点对齐，并将电极Cz置于头顶点处。
- 确保Fz、Cz、Pz和Oz电极位于头部中线上，且位于中线两侧的每对电极处于同一水平线上。
- 在REF1和REF2电极上涂抹导电凝胶，使用医用胶带将参考电极分别固定于左右乳突处，并系紧下颌带。
- 将钝头注射器插入电极固定槽，按以下顺序向各电极注入导电凝胶：首先为前额的“接地”电极，其次为实验所用的五个电极O2、O1、Oz、Pz和Cz。
- 让受试者坐在距离刺激显示器60 cm处的舒适座椅上，并指导其保持双眼与显示器中心处于同一水平高度。
- 将电极导线连接至脑电数据采集系统，并将采样率设置为1 kHz。
- 在专用DPC上检查脑电信号质量。若某一电极信号异常，可重新注入凝胶以调节该通道的阻抗。
- 使用专用SPC在用户界面中以4.615、12、15和20 Hz的....
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结果
本文所示结果来自一名视力矫正至正常的男性受试者。图7展示了脑电图（EEG）数据的处理流程，包括提取多通道数据片段（图7A）、使用典型相关分析（CCA）系数对数据进行空间滤波（图7B），以及计算归一化的功率谱密度（PSD）（图7C）。
图8展示了使用单次试验获得的归一化功率谱密度（PSD），其中受试者注视以不同频率闪烁的目标。显著的峰值出现在闪烁刺激的基本频率或谐波频率处。BRI系统将这些稳态视觉诱发电位（SSVEP）响应模式映射为控制不同机器人行为的指令。
图4-6展示了用于评估脑-机器人交互性能的三个闭环控制任务。这些任务在机器人.......
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讨论
本文介绍了一种基于稳态视觉诱发电位（SSVEP）的实验流程，通过整合多种软件程序，建立人脑-机器人交互系统，实现与仿人机器人的联动。由于人类意图是通过解析实时脑电（EEG）信号来感知的，因此在开展实验前，验证电极连接状态及脑电信号质量至关重要。若所有电极采集到的信号质量均较差，应首先检查接地电极和参考电极的连接情况；若仅为部分电极存在问题，则需重新注入导电凝胶，以调节相应通道的阻抗。
采集脑电图（EEG）信号时另一个常见问题是伪迹和噪声的干扰17。由于脑电信号的信噪比（SNR）较低，伪迹和噪声可能轻易掩盖稳态视觉诱发电位（SSVEP）反应的功率谱密度（PSD）变化。应将脑电系统信号放大器远离电源及其他噪声源。实验过程中，应尽量减少眨眼和身体运动，以降低伪迹产生。为进一步提高对这类干扰的鲁棒性，本方法采用基于典型相关分析（CCA）的技术来解析多通道脑电数据。结果表明，该技术在从含有噪声和伪迹的脑电信号中提取特征方面具有良好的效果。
为了开展人形机器人闭环控制的新任务，我们需要手动配置每种机器人行为的定义和参.......
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披露
作者无任何利益冲突需要披露。
致谢
作者谨此感谢洪湖先生在完成本文报道的实验过程中所提供的帮助。本工作部分得到了国家自然科学基金（编号：61473207）的资助。
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材料
| 姓名 | 公司 | 目录编号 | 评论 |
|---|---|---|---|
| 思睿大脑电图数据采集系统 | Blackrock Microsystems | 4176-9967 | |
| NAO 人形机器人 | Aldebaran Robotics | H25 | |
| 脑电图帽 | Neuroscan | 8732 | |
| Ten20 导电凝胶 | Weaver and company | 10-20-8 |
参考文献
- McFarland, D. J., Wolpaw, J. R. Brain-Computer Interface Operation of Robotic and Prosthetic Devices. Computer. 41, 52-56 (2008).
- Lebedev, M. A., Nicolelis, M. A. Brain-machine interfaces: Past, present and future. Trends Neruosci. 29 (9), 536-546 (2006).
- W....
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重印与许可
