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面向基于 POMDP 的混合脑控制......
摘要 — 脑机接口 (BCI) 为大脑和计算机系统之间提供了独特的通信渠道。经过大量研究和在众多应用领域的实施，为确保可靠和快速的数据处理而面临的众多挑战导致了混合 BCI (hBCI) 范式的产生，该范式由两个 BCI 系统的组合组成。然而，并非所有挑战都得到了妥善解决（例如重新校准、空闲状态建模、自适应阈值等），以允许在实验室外实施 hBCI。在本文中，我们回顾了基于脑电图的 hBCI 研究并指出了潜在的局限性。我们提出了一个基于部分可观马尔可夫决策过程 (POMDP) 的顺序决策框架来设计和控制 hBCI 系统。POMDP 框架是处理上述限制的绝佳候选框架。为了说明我们的观点，我们提供了一个使用基于 POMDP 的 hBCI 控制系统的架构示例，并讨论了未来的发展方向。我们相信，该框架将鼓励研究工作提供相关方法来整合来自 BCI 系统的信息，并将 BCI 推向实验室之外。索引术语 —EEG、混合 BCI、POMDP
利用脑电信号进行脑控机械臂系统
摘要 - 借助脑电图驱动的机械臂，意念控制假肢的梦想正在成为现实。这些非凡的设备将思维语言转化为身体动作。想象一下戴上舒适的脑电图耳机，它可以检测到运动过程中大脑产生的微妙脑电波。你的想法就像一个秘密代码，头带会拾取这些信号，并通过软件界面进行处理，然后传送到微控制器。这个界面会对大脑活动进行分类，以找到你的命令，这些命令通过充当机械臂大脑的微型电极发送到计算机。这会将你的想法转化为手臂电机的指令，电机根据收到的脑电图命令执行运动。考虑到预算和机械部件的可用性，机械臂应尽可能接近自然手臂的动作。但最终目标仍然很明确：创造一个感觉像额外肢体一样自然且易于使用的机械臂。关键词 - 机械臂、Raspberry Pi、机器学习、脑电图传感器
脑控制的四倍机器人
摘要：将来耦合大脑 - 计算机界面（BCIS）和机器人系统可以在日常生活中实现无缝的个人助理系统，并且只能使用一个人的大脑活动来以离散的方式执行的请求。这些类型的系统可能对患有锁定综合征（LIS）或肌萎缩性侧面硬化症（ALS）的人特别感兴趣，因为它们可以使用大脑感测界面与机器人助手交流。在这项概念验证工作中，我们探索了无线和可穿戴的BCI设备如何控制四足机器人 - 波士顿动力学的位置。该设备可测量用户的脑电图（EEG）和用户从玻璃框架中嵌入的电极中用户的活性。用户通过进行心理微积分的大脑活动活动来回答一系列的问题/否答案。每个问题 - 答案对都有一套预先结合的动作集。例如，当序列解决为Yes响应时，提示斑点被提示穿越房间，捡起对象，并为用户（即带一瓶水）检索。我们的系统以83.4％的成功率实现。据我们所知，这是在个人助理用例中的无线基于非视觉的BCI系统与现场的第一集成。虽然这种BCI四倍的机器人系统是一个早期的原型，但未来的迭代可能体现友好和直观的提示，类似于常规服务犬。因此，该项目旨在在现代的个人助理机器人中铺平一条未来发展的道路，该机器人在日常生活条件下由无线和可穿戴的BCI系统提供支持。
基于EEG的大脑控制轮椅，并为身体挑战的人施加紧急援助
在发达的智能脑控制轮椅系统中，使用频率范围作为特征对获得的大脑信号进行了分类。出于分类目的，众所周知的）脑可视化器用于获得频率。这些信号分为四个特征：小于40 Hz，41-50 Hz，51 - 60 Hz，61 -70 Hz，71 - 80 Hz，大于81 Hz，分别表示停止，左，右，向前和反向。因此，以四个方向的形式的分类信号用于控制轮椅方向运动。轮椅还配备了两个超声波传感器（一个在轮椅的前面，一个在轮椅上，另一个在后面）。如果在30厘米的范围内检测到任何障碍物，轮椅停止。节点MCU用于在紧急情况下通过电报向看守发送消息。延迟几秒钟后，如果获得了信号，则该过程将继续。
利用 BCI 实现大脑控制机械臂
关键词：脑机接口、机械臂、脑电图（EEG）、机器学习 I. 引言 近年来，脑机接口（BCI）技术受到了广泛关注，因为它为我们提供了一种操作事物和与外界联系的新方式。BCI 技术使运动障碍人士无需做出任何身体动作即可操作机械臂或假肢，也使健全人能够用大脑控制机器人设备。这项技术将非常有益，并有可能极大地帮助那些运动障碍人士，例如失去肢体或瘫痪的人。我们将在本出版物中讨论一项关于操作机械臂的非侵入式 BCI 系统的研究。该设备利用从头皮获取的脑电图（EEG）数据来对用户的意图、脑信号进行分类，并控制机械臂的运动。非侵入式 BCI 设备将使运动受限人士和失去肢体或手臂的人的生活更加轻松。该方法提高了其实用性和实际应用的适用性。
残疾人用脑控汽车...
本文探讨了大脑驱动汽车的发展，这将对身体残疾的人大有裨益。由于这些汽车只依赖于个人的想法，因此不需要个人进行任何身体运动。该汽车集成了来自各种传感器的信号，如视频、天气监测器、防撞等。它还配备了紧急情况下的自动导航系统。该汽车采用人工智能的异步机制。这是一项伟大的技术进步，将使残疾人变得健全。在 40 年代和 50 年代，许多研究人员探索了神经学、信息论和控制论之间的联系。他们中的一些人制造了使用电子网络来展示基本智能的机器，例如 W. Grey Walter 的海龟和约翰霍普金斯野兽。许多研究人员聚集在普林斯顿目的论学会和英国比例俱乐部的会议上。大多数研究人员希望他们的工作最终能被纳入具有一般智能的机器（称为强
机械臂可以由大脑控制吗？
我们在一名志愿者的大脑中放置了四个微电极阵列。微电极阵列包含记录和产生神经信号的传感器。神经信号是身体使用的信息。它们与大脑之间传递信息。我们在大脑控制手和手臂运动的部分放置了两个矩阵。这些阵列发送神经信号来控制机械臂。我们在大脑中接收来自手部信息的区域放置了另外两个矩阵。这些感觉基质产生神经信号。当机械手接触到物体时，我们的志愿者就会收到警报。
机械臂可以由大脑控制吗？
我们将四个微电极阵列放入志愿者的大脑中。微电极阵列包含记录和产生神经信号的传感器。神经信号是身体使用的信息。它们与大脑之间传递信息。我们在控制手和手臂运动的大脑部分放置了两个阵列。这些阵列发送神经信号来控制机械臂。我们在接收来自手的信息的大脑区域放置了另外两个阵列。这些传感阵列发出神经信号。它们让我们的志愿者知道机械手何时接触到物体。
机器人手臂可以由大脑控制吗？
我们将四个微电极阵列植入了研究参与者的大脑中。微电极阵列是一种包含记录和引起神经信号的传感器的设备。神经信号是人体用来与大脑传达信息的信息。我们将两个阵列放在大脑区域，以控制手和手臂运动。这些阵列记录大脑活动以解码机器人臂的控制信号。，我们将其他两个阵列放在大脑区域，通常在触摸手时接收和解释信息。使用微小的电脉冲，这些感觉阵列会产生神经信号，这些神经信号提供有关机器人手何时与物体接触的信息。
机械臂可以由大脑控制吗？
答案各不相同。学生可能不熟悉神经科学家。鼓励学生研究神经科学的教育要求和研究类型。让他们使用这些信息来支持他们是否想从事神经科学事业。神经科学事业需要详细研究大脑和神经系统。神经科学家研究大脑和神经系统的结构如何使其控制不同的功能，例如学习、记忆、行为和运动。他们还研究影响大脑和神经系统的疾病和状况，例如阿尔茨海默氏症、多动症和创伤性脑损伤。一些神经科学家在实验室工作，而另一些则与人一起进行研究。