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机器人手臂可以由大脑控制吗？
与合作伙伴或小组中，对新技术的思想进行了思考，这些想法将帮助那些没有移动性艾滋病就无法移动的人。这包括脊髓损伤的人，例如我们的研究参与者，以及经历过严重中风，截肢或类似影响的人。这些技术将如何有用？解释您的答案。
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
大脑控制建模：综述
神经刺激技术因其在治疗癫痫、帕金森病和抑郁症等疾病方面的潜力而受到神经科学和控制界的广泛关注。所提供的刺激可以是不同类型的，例如电、磁和光遗传学，并且通常应用于大脑的特定区域，以驱动局部和/或整体神经动态达到所需的（不）活动状态。然而，对于大多数神经刺激技术而言，对其功效的潜在理论理解仍然缺乏。从控制理论的角度来看，重要的是要了解每种刺激方式如何与大脑固有的复杂网络动态相互作用，以评估系统的可控性并开发可用于系统地和闭环设计刺激配置文件的神经生理学相关计算模型。在本文中，我们回顾了 1）深部脑刺激、2）经颅磁刺激、3）直流电刺激、4）经颅电刺激和 5）光遗传学的计算建模研究，这五种神经刺激技术在研究和临床环境中最为流行和常用。对于每种技术，我们将所审查的研究分为 1）理论驱动的生物物理模型，捕捉刺激源和神经组织之间相互作用的低级物理，2）数据驱动的刺激-反应模型，捕捉刺激对各种感兴趣的生物标志物的端到端影响，以及 3）数据驱动的动态系统模型，从神经数据中提取大脑对神经刺激反应的精确动态。虽然我们特别关注后一类，因为它们在控制设计中更有用，但我们回顾了前两类中的关键工作，作为动态系统模型已经和将要开发的基础和背景。在所有情况下，我们强调了动态系统模型的优势和潜力。
使用 Brainsense 的脑控机器人 - ijrpr
基于稳态视觉诱发电位 (SSVEP) 的大脑计算机互连的发展，使用户能够控制遥控汽车。为了获得具有最高振幅的 SSVEP 信号，为了获得开发的 BCI 的最佳性能，估计了面积、频率和形状的视觉技术沉淀条件。使用改进的 SSVEP BCI 组装并授权了一辆按钮驱动的汽车，展示了其适当的功能 [1]。这项工作旨在寻找和测量一种用于在连续 BCI 应用中确定错误的新方法。新技术不是基于单次试验对错误进行分类，而是支持多事件 (ME) 分析以扩大错误检测的准确性。方法：在支持运动心理意象 (MI) 的 BCI 驱动的汽车游戏中，每当受试者与硬币和/或障碍物相撞时，就会触发不同的事件。硬币算作正确事件，而障碍物则算作错误 [2]。这倾向于提供两种混合BCI，一种结合运动心理意象（MI）和P300，另一种结合P300和稳定状态视觉电位差（SSVEP），以及它们的应用。BCI研究的一个重要问题是多维控制。潜在的应用包括BCI控制的移动、记录和信息处理、应用程序、椅子和神经假体。基于EEG的多方面控制的挑战是从不断变化的EEG数据中获得多个自由控制波[3]。许多类型的医疗服务被建立以减少儿童注意力缺陷障碍（ADD）的数量。一些可用的治疗方法不适合儿童，因为使用药物并且需要他们冥想。使用基于神经的体育游戏对ADD儿童进行心理特征训练尚未见报道[4]。独特的问题限制了BCI模型在脑电图（EEG）记录期间不可避免的生理伪影发生率的实际效力。然而，由于处理过程漫长而复杂，伪影的结果在灵敏的 BCI 系统中基本上被忽略。伪影的影响以及在灵敏的 BCI 中减少这些影响的能力。由于幅度增加和重复存在，眼科和肌肉伪影被认为是可能的 [5]。
Neuralink 和脑控机器
计算机科学与工程系学生 2,3,4,5 阿尔瓦工程技术学院，Tenkamijar，卡纳塔克邦，印度 摘要：Neuralink 是一种主要用于大脑控制机器的技术。Neuralink 由 Elon Musk 于 2016 年推出。Musk 曾计划开发一种具有高级脑机接口 (BCI) 和脑机接口 (BMI) 的技术，现在已被视为医疗假肢，然后与人工智能 (AI) 融合。Neuralink 最初在猪身上进行实验，但研究人员仍在继续在猴子身上进行测试，然后再进行人体测试。最近，BMI 在医疗应用方面得到了认可，例如治疗脊髓损伤患者，BMI 让卧床不起的人通过使用大脑移动鼠标光标来操作电脑。BMI 对读心技术、控制人类大脑的基本行为以及检测人类情绪有着巨大的影响。根据其应用，这个项目既有优点也有缺点。关键词：脑机接口、脑机接口、医疗假肢、人工智能（AI）、读心技术。
p-ISSN: 2407-7275, e-ISSN: 2686-3251 原创研究论文 使用单电极 EEG 设备和 BCI 的大脑控制轮椅
这通过简单的 4 个步骤完成：步骤 1 使用显著障碍物识别算法来识别显著障碍物。为了识别显著障碍物，引入了动态过滤。我们逐个检查差异图像，我们设置一个边缘值，如果差异值更大，那么我们将这些点标记为障碍物。利用这种方式，大量的地面点被删除。对于由于参数选择不当而保留在显著障碍物图中的其余地面点，我们然后逐个部分执行。如果每个差异值的数量不完全是给定的极限，则将相关值设置为零。通过这种方式，删除地面点和小障碍物点。步骤 2 计算 3D 点云并优化显著障碍物识别。这个阶段很快，因此我们使用基于形态学模拟的区域填充算法。使用过滤器来删除剩余的噪声。由于部分检查以相同的高度移除景观，因此对突出障碍物地图和其余部分处理 3D 点云。然后获取最低高度，并将任何大于此高度的点归为显著点。阶段 3 使用改进的空间变化目标 (SVR) 算法来识别小障碍物。首先，在过滤时我们将目标减小 1/n。其次，算法检查测试的点，如果发现一个好点，则重新过滤截断三角形。第三，将比较的 3D 点彼此相距不超过欧几里得距离 f 的像素标记为障碍物点，从而识别出厚障碍物。阶段 4 合并突出障碍物地图和小障碍物地图以获得最终的障碍物识别算法结果。5. 结论构建了 BCI 接口，可以读取用于驾驶轮椅的 EEG 信号，而无需任何形式的物理输入。这些脑电图信号使用单个单极电极读取，并通过蓝牙接口输入计算机系统。计算机将信号分为 3 类，即
使用 BCI 的大脑控制机器人
脑机接口 (BCI) 技术应成为系统与各个客户之间的有效接口工具。无需外部组件即可提供所需命令并完成事务。最初，这些类型的接口是考虑到各种类型的医疗应用而开发的，这些应用可导致支持设备的制造。BCI 的应用范围不断扩大，引发了其在医疗应用方面的参与，尤其是在非瘫痪人类的生活中。从这个角度来看，BCI 也为健全用户带来了许多好处。BCI 的贡献已扩展到工业、教育、娱乐等不同领域。尽管人们对 BCI 技术抱有各种期望，但它必须妥善处理技术限制和用户挑战。本文将探讨 BCI 系统面临的困难及其各自的解决方案。
研究大脑控制的气动执行器以帮助车辆紧急制动
abled驱动器和残疾驱动程序之间的区别将消失。基于脑电图（EEG）信号的驱动器 - 车辆界面（DVI）将这些信号转换为与驱动相关的命令[5]。天津南卡大学的中国工程师已经开发了一个可以读取大脑信号并相应控制汽车的系统。 在论文[6]中，被认为是开发出对脑部残疾人非常有帮助的脑驱动汽车。 汽车可用于人工智能的异步机理。 几篇论文[7-8]考虑了开发基于脑电图的脑控制的汽车，该汽车可以被身体残疾人使用。 同时考虑了不同神经相互作用模式的各种大脑状态。 大脑模式的特征是不同的脑波频率，例如 β波在12至30 Hz之间与浓度有关，而8至12 Hz之间的α波与放松和精神平静的状态有关[9]。 头部肌肉的收缩也与独特的波模式有关，隔离这些模式是一种检测驾驶员情绪状态的方法[10]。 驾驶员的情绪状态直接影响紧急制动期间的反应时间。 根据文献数据，在紧急制动过程中分析了射击驱动器的压力和反应时间[11]。 Manning [12]在制动时，平均峰值为750 N，没有统计差天津南卡大学的中国工程师已经开发了一个可以读取大脑信号并相应控制汽车的系统。在论文[6]中，被认为是开发出对脑部残疾人非常有帮助的脑驱动汽车。汽车可用于人工智能的异步机理。几篇论文[7-8]考虑了开发基于脑电图的脑控制的汽车，该汽车可以被身体残疾人使用。同时考虑了不同神经相互作用模式的各种大脑状态。大脑模式的特征是不同的脑波频率，例如β波在12至30 Hz之间与浓度有关，而8至12 Hz之间的α波与放松和精神平静的状态有关[9]。头部肌肉的收缩也与独特的波模式有关，隔离这些模式是一种检测驾驶员情绪状态的方法[10]。驾驶员的情绪状态直接影响紧急制动期间的反应时间。根据文献数据，在紧急制动过程中分析了射击驱动器的压力和反应时间[11]。Manning [12]在制动时，平均峰值为750 N，没有统计差