XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System机械臂
引用方式：Shi, TW, Chen, K.-J., Ren, L., Cui, W.-H. (2023)。基于运动意象的机械臂抓握控制脑机接口。
本文提出了一种脑机接口（BCI）系统，利用ABB机械臂实现手部和腕部控制。该BCI系统从30个电极采集四类运动想象（MI）任务（手抓握、手伸展、腕部屈曲和腕部伸展）脑电图（EEG）信号。它利用两个具有不同带宽的五阶巴特沃斯带通滤波器（BPF）和归一化方法实现原始MI任务EEG信号的预处理。特征提取的主要挑战是从预处理后的EEG信号中分析MI任务意图。因此，所提出的BCI系统在时域和时频域中提取了十一种特征，并使用互信息方法来降低提取特征的维数。此外，BCI系统应用一个具有30个滤波器的单卷积层卷积神经网络（CNN）来实现MI任务的四级分类。与现有研究相比，该BCI系统的分类准确率提高了约32%-35%，实际机械臂抓取控制实验验证了该BCI系统具有良好的适应性。
机械臂和 arduino 控制的智能机器
摘要—如今，在建立和维持人际联系非常困难的一系列非人性化环境中，人工手臂的需求越来越大。此类任务的一些示例包括读取活火山的数据或拆除炸弹。在本文中，我们提出创建一个模仿人类手臂自然运动的机械臂，使用加速度计或人类观察者。该手臂是使用 ATmega32 和 ATmega640 平台、Arduino UNO 或 MEGA 板以及用于信号处理的个人计算机构建的。将使用串行连接将这些小工具连接在一起。最后但并非最不重要的是，这个原型手臂可用于伸出并抓取距离太远而无法安全放下的物品。它的用途不仅限于某些部门的自动化，还可以用于在需要在不同地点之间运输极其庞大的商品时使用。
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。
脑机介面肢体复健机械臂
• Albert C. Lo, MD, Ph.D.、Peter D. Guarino, MPH, Ph.D.、Lorie G. Richards, Ph.D.、Jodie K. Haselkorn, MD, MPH、George F. Wittenberg, MD, Ph.D.、Daniel G. Federman, MD、Robert J. Ringer, Pharm.D.、Todd H. Wagner, Ph.D.、Hermano I. Krebs, Ph.D.、Bruce T. Volpe, MD、Christopher T. Bever, Jr., MD, MBA、Dawn M. Bravata, MD 等，2010 年。中风后长期上肢功能障碍的机器人辅助治疗
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。
基于P300 SSVEP的双人协同脑控机械臂汉字书写系统
ISSN 1004‑9037，代码元SCYCE4数据采集与处理杂志卷。37，编号6，2022年11月，第pp。1401-1411 doi：10。16337/j。1004-9037。2022。06。020ⓒ2022撰写的数据采集与处理杂志
在线环境下基于通道优化视觉图像的机械臂控制
摘要 — 脑电图是一种有效的方法，它以非侵入方式在用户和计算机之间提供双向通路。在本研究中，我们采用视觉图像数据来控制基于 BCI 的机械臂。随着用户执行任务，视觉意象会随着时间的推移增加视觉皮层的 alpha 频率范围的功率。我们提出了一种深度学习架构，仅使用两个通道来解码视觉图像数据，并且我们还研究了具有显着分类性能的两个 EEG 通道的组合。使用所提出的方法时，离线实验中使用两个通道的最高分类性能为 0.661。此外，使用两个通道（AF3-Oz）的在线实验中的最高成功率为 0.78。我们的结果提供了使用视觉图像数据控制基于 BCI 的机械臂的可能性。
拟人机械臂假肢的设计与实现
摘要：假肢的开发和制造是医疗技术发展的重要趋势之一。考虑到现代电子技术和自动化系统的发展及其机动性和紧凑性，实际任务是制造一种假肢，其拟人化特性接近功能齐全的人体肢体，并能够高精度地再现其基本动作。本文分析了电子假肢控制系统开发的主要方向。本文介绍了拟人假肢原型及其控制系统的实际实施描述和结果。我们开发了一种拟人化的多指假手，用于机器人研究和教学应用。设计的机械手是其他已知 3D 打印机械手的低成本替代品，具有 21 个自由度——每个手指 4 个自由度，拇指 3 个自由度，2 个自由度负责机械手在空间中的位置。所展示的机械臂的开源机械设计具有接近人手的质量尺寸和运动参数，具有自主电池操作的可能性，能够连接不同的控制系统，例如计算机、脑电图仪、触摸手套。