arXiv:1809.00346v1 [cs.RO] 2018 年 9 月 2 日__

arXiv:1809.00346v1 [cs.RO] 2018 年 9 月 2 日

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arXiv:1809.00346v1 [cs.RO] 2018 年 9 月 2 日

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摘要 — 脑机接口 (BCI) 是一项已有近四十年历史的技术，其开发的唯一目的是开发和增强神经假体的影响。然而，近年来，随着非侵入式脑电图 (EEG) 耳机的商业化，该技术已得到广泛的应用，如家庭自动化、轮椅控制、车辆转向等。最新开发的应用之一是意念控制的四旋翼无人机。然而，这些应用不需要非常高速的响应，当使用标准分类方法（如支持向量机 (SVM) 和多层感知器 (MLPC)）时会给出令人满意的结果。当固定翼无人机需要高速控制时，就会面临问题，因为分类速度慢，导致此类方法不可靠。这样的应用要求系统以高速对数据进行分类，以保持车辆的可控性。本文提出了一种新的分类方法，该方法结合了通用空间范式和线性判别分析，可以实时提高分类准确率。本文还讨论了基于非线性 SVM 的分类技术。此外，本文还讨论了所提方法在固定翼和 VTOL 无人机上的实施。

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