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摘要 — 脑控车辆 (BCV) 是一种已成熟的技术，通常专为残疾患者设计。本综述重点介绍与脑控车辆最相关的主题，特别是考虑使用生物信号（如脑电图 (EEG)、眼电图和肌电图）控制的地面 BCV（例如，移动汽车、汽车模拟器、真实汽车、图形和游戏汽车）和空中 BCV（也称为 BCAV）（例如，真实四轴飞行器、无人机、固定翼、图形直升机和飞机）。例如，基于 EEG 的算法从大脑的运动想象皮层区域检测模式以进行意图检测，例如事件相关去同步\事件相关同步、状态视觉诱发电位、P300 和生成的局部诱发电位模式。我们已经确定，报告的最佳方法采用机器学习和人工智能优化方法，即支持向量机、神经网络、线性判别分析、k-最近邻、k-均值、水滴优化和混沌拔河优化。我们考虑了以下指标来分析不同方法的效率：生物信号的类型和组合、时间响应和准确度值与统计分析。本研究对过去十年的主要发现进行了广泛的文献综述，指出了该领域的未来前景。
基于生物信号的脑机接口的最新进展回顾......
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