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安全与大脑-Sentis
我们的大脑每秒都在不断处理数百万个数据。这些数据通过我们的内部和外部环境都通过我们的感官泛滥到大脑。非常非同寻常，请考虑为了节省能量，我们的设计只能有意识地专注于这些数据的一小部分，在任何给定时间的任何时间都不到1％。1这意味着人类无法检测到超过99％的信息。对这一事实的安全含义很明显；大多数风险管理系统的设计都采用了基本假设，即风险相对易于识别，并且大多数事件调查结果在未识别出事件之前的危险时建议采用“责备和火车”方法，均未识别出人类大脑的自然局限性，并且在这样做的情况下，可能会造成更多的伤害（请参阅大脑事实5）。
如何引用本文：Li H, Shin H, Zhang M, Yu A, Huh H, Kwon G, Riveira N, Kim S, Gangopadahyay S, Peng J, Li Z, Rao Y, Sentis L, Mill á n JdR,
摘要 虚拟现实 (VR) 技术因其能够为用户提供沉浸式和交互式体验的能力而成为脑机交互和神经科学研究的有前途的工具。作为一种无创监测大脑皮层的强大工具，脑电图 (EEG) 与 VR 相结合为测量这些体验中的大脑活动提供了一个激动人心的机会，从而深入了解认知和神经过程。然而，传统的基于凝胶的 EEG 传感器与 VR 耳机不兼容，而且大多数使用刚性梳状电极的新兴 VR-EEG 耳机在长时间佩戴后会感到不舒服。为了解决这一限制，我们基于导电聚（3,4-乙烯二氧噻吩）聚苯乙烯磺酸盐/三聚氰胺 (PMA) 创建了柔软、多孔且与头发兼容的海绵电极，并通过定制的柔性电路将它们集成到 VR 耳机上，以便在执行 VR 任务期间进行多通道 EEG。我们的 PMA 海绵电极可以在 VR 耳机带自然施加的压力下变形，通过头发与头皮皮肤接触。特定接触阻抗始终低于 80 k Ω ·cm 2，即使在多毛部位也是如此。我们通过在无毛部位记录闭眼时的阿尔法节律来展示我们的 VR-EEG 耳机的功能
VR与脑电图相结合是脑机接口的前沿
Hongbian Li,1,9 Hyonyoung Shin,2,9 Luis Sentis,1 Ka-Chun Siu,3 Jose´ del R. Milla´n,2,4,5,6,* 和 Nanshu Lu 1,2,6,7,8,* 1 德克萨斯大学奥斯汀分校航空工程与工程力学系，德克萨斯州奥斯汀 78712，美国 2 Chandra Family 德克萨斯大学奥斯汀分校电气与计算机工程系，德克萨斯州奥斯汀 78712，美国 3 内布拉斯加大学医学中心联合健康职业学院物理治疗教育部，内布拉斯加州奥马哈 68198，美国 4 德克萨斯大学奥斯汀分校神经病学系，德克萨斯州奥斯汀 78712，美国 5 德克萨斯大学奥斯汀分校 Mulva 神经科学诊所，德克萨斯州奥斯汀 78712，美国 6奥斯汀，奥斯汀，TX 78712，美国 7 德克萨斯大学奥斯汀分校沃克机械工程系，奥斯汀，TX 78712，美国 8 德克萨斯大学奥斯汀分校德克萨斯材料研究所，奥斯汀，TX 78712，美国 9 这些作者贡献相同 *通信地址：jose.millan@austin.utexas.edu (JdRM)，nanshulu@utexas.edu (NL) https://doi.org/10.1016/j.device.2024.100425
机器人系统全身控制的ARC-OPT库
ARC-OPT通过为不同的预定义WBC问题提供配置选项来支持软件开发人员设计此类全身控制器的支持。今天，WBC的方法论已经充分理解，并且存在几个成熟的框架。任务空间反向动力学（TSID）（Prete等，2016）在加速度上实现了腿部机器人的控制算法，而Posa等人的方法。（2016）在扭矩水平上运行。Smits等人。（2009）实施了广义速度-IK框架，但是，它与Orocos项目紧密结合。同样，Pink（Caron等，2024）是一种基于加权的任务框架，用于在Python中实现的差异逆运动学。IHMC全身控制器已为Atlas Robot开发（Feng等，2015），为基于QPS的步行和操纵提供了控制算法。Drake（Tedrake＆Drake Development Team，2019年）是用于基于模型的设计和控制复杂机器人的库集。它为几个开源和商业求解器提供了接口，包括线性最小二乘，二次编程和非线性编程。最后，控制！（德克萨斯大学奥斯汀分校，2021年）是围绕Sentis＆Khatib（2006）首次引入的全身操作空间控制算法建造的中间件。