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使用3D小鼠控制机器人操纵器
机器人操纵器的流体6DOF近6DOF触发器可以在不可能的情况下进行远程计算，从而促进示范数据的收集，并艾滋病常规机器人技术开发。在6DOF输入设备中，3D小鼠以其精神设计和低成本而分开，但是他们的敏感性和用户对它们的关系不足，需要特殊的设计注意事项。我们贡献了一个Web软件包，该软件包使在机器人操纵接口中集成3D小鼠容易。该软件包由可配置的输入信号处理方案组成，例如，拒绝少量输入或强调主流轴，以及对设备6DOF扭转输入的交互式视觉表示，这有助于操作员熟悉并提供可视化的辅助功能。我们提供了一个演示界面，该界面说明了与ROS/ROS2机器人系统的典型集成，并根据我们的研究经验提供了使用建议。
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。
使用 Arduino 的手势控制机器人 - IJRASET
摘要：本文介绍了一种使用 Arduino 的手势控制机器人，可以通过简单的手势进行控制。根据人的手部运动，加速度计开始移动。它基于加速度计的 3 轴，机器人向前、后、左、右四个方向移动。为了感测人体运动，我们使用红外传感器，其范围是人体 790nm 波长。这种类型的机器人广泛应用于军事应用、工业机器人、建筑领域。在这样的领域，通过开关或遥控器操作机器非常危险且复杂，有时操作员可能会感到困惑，因此引入了这个新概念，通过手部运动来控制机器，同时控制机器人。关键词：Arduino 技术、手势、加速度计、红外传感器。
b" 对限制或提供雨水控制机会的场地特征和条件进行叙述性分析或描述。包括土壤类型（包括自然资源保护局 (NRCS) 定义的水文土壤组）、场地坡度和地下水深度。对保护自然资源的场地设计特征进行叙述性描述。对场地设计特征、建筑特征和路面选择进行叙述性描述和/或制表，以尽量减少场地的不透水性。对 DMA 进行制表和大小计算，包括自处理区、自保留区、排水至自保留区的区域以及排水至雨水管理设施的区域。详细信息和描述表明有足够的水头将径流引导到、流经和流出每个雨水管理设施到批准的排放点。已识别污染源的表格，以及针对每个污染源，用于最大程度减少污染物的源头控制措施。视情况而定，请参阅市政府关于垃圾围栏和装卸码头的标准计划，以及消防喷淋试验水排放指南。上述市政府网站上提供了此信息的链接。雨水管理设施中所选植物种类的清单以及选择这些植物种类的原因。包括如何灌溉植物以尽量减少用水量并确保植物存活的说明。请参阅上述市政府关于植物选择、间隔和灌溉的指南。提供了如何防止垃圾和杂物进入市政雨水排水系统的说明和详细信息。上述市政府网站上提供了已获批准的完整垃圾收集设备清单。所有雨水管理设施的一般维护要求。所有雨水管理设施的维护通道说明。设施维护和更换的资金来源和永久实施方式。识别与规范或要求的任何冲突，或实施雨水控制计划的其他预期障碍。土木工程师、建筑师和景观设计师的认证。适用时，附录：湾区水文模型表明符合水文改造管理标准。适用时，附录：描述在拆除活动期间如何管理含 PCB 的建筑材料。有关更多信息，请参阅此网页：https://dublin.ca.gov/2113。"
b" 对限制或提供雨水控制机会的场地特征和条件进行叙述性分析或描述。包括土壤类型（包括自然资源保护局 (NRCS) 定义的水文土壤组）、场地坡度和地下水深度。对保护自然资源的场地设计特征进行叙述性描述。对场地设计特征、建筑特征和路面选择进行叙述性描述和/或制表，以尽量减少场地的不透水性。对 DMA 进行制表和大小计算，包括自处理区、自保留区、排水至自保留区的区域以及排水至雨水管理设施的区域。详细信息和描述表明有足够的水头将径流引导到、流经和流出每个雨水管理设施到批准的排放点。已识别污染源的表格，以及针对每个污染源，用于最大程度减少污染物的源头控制措施。视情况而定，请参阅市政府关于垃圾围栏和装卸码头的标准计划，以及消防喷淋试验水排放指南。上述市政府网站上提供了此信息的链接。雨水管理设施中所选植物种类的清单以及选择这些植物种类的原因。包括如何灌溉植物以尽量减少用水量并确保植物存活的说明。请参阅上述市政府关于植物选择、间隔和灌溉的指南。提供了如何防止垃圾和杂物进入市政雨水排水系统的说明和详细信息。上述市政府网站上提供了已获批准的完整垃圾收集设备清单。所有雨水管理设施的一般维护要求。所有雨水管理设施的维护通道说明。设施维护和更换的资金来源和永久实施方式。识别与规范或要求的任何冲突，或实施雨水控制计划的其他预期障碍。土木工程师、建筑师和景观设计师的认证。适用时，附录：湾区水文模型表明符合水文改造管理标准。适用时，附录：描述在拆除活动期间如何管理含 PCB 的建筑材料。有关更多信息，请参阅此网页：https://dublin.ca.gov/2113。"
对辅助辅助控制机器人沃克的辅助控制的仿真研究
摘要。背景：随着中国进入一个衰老的社会，2050年60岁以上的人数将达到34.9％，导致中风患者的显着增加。目的：本文提出了康复机器人步行者在日常生活中的步行帮助，并提出了在步态训练期间重新学习电动机的控制方法。步行者由一个全向移动平台（OMP）组成，该平台可确保步行者可以在地面上移动，体重支撑系统（BWS），该系统能够提供所需的卸载力以及骨盆辅助机制（PAM），以为用户提供四个自由度并避免刚性影响。研究目标是更好地了解步态训练期间的辅助控制策略。方法：对于人机互动控制，采用了辅助控制策略来指导用户的动议并改善交互体验。为了在三维空间中构建力场，系统的动力学得出以提高力控制的准确性。结果：仿真结果表明，运动轨迹周围的力场是在三维空间中产生的。为了理解力场，我们在矢状平面上设计了模拟，并且控制器可以生成适当的力场。初步实验结果与模拟结果一致。结论：基于数学模拟和初步测试，结果表明，所提出的系统可以在目标轨迹周围提供指导力，力量控制的准确性仍有待提高。
使用优化的基于通用模板的 CCA 方法控制机械臂，实现基于 SSVEP 的 BCI
最近，基于脑机接口 (BCI) 的机械臂控制系统已被用于帮助残疾人士提高无需身体运动的交互能力。然而，由于脑电图 (EEG) 信号的不稳定性以及自发脑电图活动的干扰，在三维 (3D) 空间中用机械臂执行所需任务是一项主要挑战。此外，机械手在 3D 空间中的自由运动控制是一项复杂的操作，需要更多的输出命令和更高的脑活动识别精度。基于上述内容，设计了一种基于稳态视觉诱发电位 (SSVEP) 的同步 BCI 系统，该系统具有六个刺激目标，以实现七自由度 (7-DOF) 机械臂的运动控制功能。同时，应用了一种基于模板的新型方法，该方法从不同的受试者构建优化的通用模板 (OCT)，并从通用模板和多通道脑电图信号中学习空间滤波器，以提高 SSVEP 识别精度，称为基于 OCT 的典型相关分析 (OCT-CCA)。基于公开基准数据集的离线实验对比结果表明，提出的OCT-CCA方法与CCA和基于单独模板的CCA（IT-CCA）相比，检测精度显著提高，尤其是在使用较短数据长度的情况下。最后，对五名健康受试者进行了在线实验，实现了机械臂实时控制系统。结果表明，五名受试者均能独立完成控制机械臂到达三维空间指定位置的任务。
用于 VR 智能家居环境中导航和物体操控的 BCI 控制机器人助手
脑机接口 (BCI) 是一种通信系统，它从大脑活动获取输入并将其转换为外部设备的输出命令，而无需用户进行身体移动 (Wolpaw 等人，2002)。因此，BCI 可以帮助运动障碍患者通过各种控制范式重新获得与环境沟通和互动的能力。收集用户的大脑活动的方法有很多种，其中脑电图 (EEG) 最受欢迎，因为它是非侵入性的并且具有很高的时间分辨率 (Abiri 等人，2019)。根据从大脑中提取的 EEG 成分，BCI 系统可分为三大范式：P300、稳态视觉诱发电位 (SSVEP) 和运动意象 (Abiri 等人，2019)。 P300 范式依赖于事件相关电位 (ERP) 形式的正偏转，该正偏转在遇到奇异范式中的预期刺激后约 300 毫秒引发 (Mat-tout 等人，2015)。因此，通过比较在一系列刺激呈现中诱发的事件相关电位，P300 BCI 可以识别用户的目标选择。与其他范式相比，P300 范式需要的用户培训较少 (Guger 等人，2009)，使其成为设计 BCI 控制的交互式环境的有前途的工具 (Fazel-Rezai 等人，2012)。BCI 控制的智能家居已经使用虚拟现实 (VR) 模拟和物理
脑机接口通过 RaspberryPi 和 PiEEG 控制机器人。
Ildar Rakhmatulin* – 博士电子研究员 Sebastian Völkl – 脑机接口开发人员 摘要 本文介绍了可用于读取脑电图信号的 Raspberry Pi 系列单板计算机的开源软件和开发的屏蔽板。我们描述了读取脑电图信号并将其分解为傅里叶级数的机制，并提供了通过闪烁控制 LED 和玩具机器人的示例。最后，我们讨论了脑机接口在不久的将来的前景，并考虑了使用实时脑电图信号控制外部机械物体的各种方法。链接 来源 - https://github.com/Ildaron/EEGwithRaspberryPI/tree/master/Robot_control 网站 - https://www.hackerbci.com/ YouTube – https://youtu.be/wNgCEKIXGUY Slack - pieeg.slack.com *电子邮件：ildarr2016@gmail.com 许可证 - GNU 通用公共许可证 v3.0 关键词：PIEEG、hackerbci、RaspberryPi、EEG、脑机接口 缩写 BCI 脑机接口 EEG 脑电图 SBC 单板计算机 ADC 模拟数字转换器 介绍 提到 BCI 这个术语，许多人会立即联想到用思想的力量控制物体。现在，非侵入性脑电图测量的神经科学才刚刚开始。尽管如此，每一步都让我们更接近这个目标，并激励新一代科学家和工程师为这一科学领域做出贡献。我们有机器学习，它几年前才进入我们的生活，还有足够的计算能力来寻找脑电信号中的相关性。唯一的弱点是数据集的可用性。因此，我们希望有一种价格低廉的设备能让我们朝着解决这个问题迈出一步。读取脑电信号，尽管看似简单——用高精度 ADC 通过电极测量头皮上的微伏电压——却与各种科学领域有关。它涉及读取脑电信号 [1, 2022]、处理脑电信号 [2, 2021]、选择特征，最后将信号用于各种目的。此外，眨眼或咀嚼是不需要的伪影，会将有害的失真引入脑电信号，许多工作致力于对抗这些伪影 [3, 2022; 4, 2022]。然而，与此同时，这些伪影仍然常用于应用任务，例如对外部物体的眨眼控制。林等人。 [5，2010] 通过脑机接口成功通过眨眼控制了电动轮椅。Huang 等人 [6，2019] 开发了一款应用程序，通过眨眼和 BCI 来控制机器人轮椅的集成系统。我们的板子旨在让每个人都熟悉 EEG 的世界，包括那些与神经病学领域没有直接关系的人。所以，我们的使命是降低开始使用 BCI 的技术知识门槛。我们的目标不是与前面描述的论文竞争，而是展示我们的控制
微电网控制机制及混合可再生能源整合影响评估的综合回顾
摘要 本文全面回顾了混合电网的微电网控制机制和影响评估。建立持续能源增长模型是实现可持续发展目标 (SDO) 和改变全球化石燃料系统的行动之一。对于合作开发一个独立的可再生能源供应商，微电网至关重要。混合太阳能微电网也是减少化石燃料消耗并为不断增长的农村电力需求提供环境可持续解决方案的解决方案。微电网中最常见的可再生能源选择是太阳能光伏、风力涡轮机和生物质。环境可持续和技术创新的安装随处可见。然而，由于混合微电网的可再生能源具有间歇性和可变的能源效率，因此面临着电压不稳定、频率不稳定、充电故障和电能质量问题等挑战。因此，本文对微电网的发展、经济分析和控制策略进行了批判性概述。