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Utiliser des interfaces cerveau-ordinateur pour détecter la satisfaction humaine dans l'interaction humain-robot
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Ehsan Turkish Esfahan. Département de génie mécanique, Université de Californie Riverside, États-Unis
Résumé
Cet article discute de l'utilisation d'une interface cerveau-ordinateur (ICO) pour obtenir un retour émotionnel d'un humain en réponse au mouvement de robots humanoïdes dans des environnements collaboratifs. Le but de cette étude est de détecter le niveau de satisfaction humaine et de l'utiliser comme retour pour corriger et améliorer le comportement du robot afin de maximiser la satisfaction humaine. Cet article décrit des expériences et des algorithmes qui utilisent l'activité cérébrale humaine collectée par l'ICO afin d'estimer le niveau de satisfaction. Les utilisateurs portent un casque d'électroencéphalogramme (EEG) et contrôlent le mouvement du robot par imagination mentale. Les robots réagissent à l'imagination mentale qui peut ne pas être la même que le commandement mental humain, ce qui affectera le niveau de satisfaction émotionnelle. Le casque enregistre l'activité cérébrale provenant de 14 emplacements sur le cuir chevelu. La densité spectrale de puissance de chaque bande de fréquence EEG et les quatre plus grands exposants de Lyapunov de chaque signal EEG composent le vecteur de caractéristiques. Le test de Mann–Whitney–Wilcoxon est ensuite utilisé pour classer toutes les caractéristiques. Les caractéristiques les mieux classées sont ensuite sélectionnées pour entraîner un classificateur discriminant linéaire (CDL) afin de déterminer le niveau de satisfaction. Nos résultats expérimentaux montrent une précision de 79,2% dans la détection du niveau de satisfaction humaine.Cliquez ici pour lire le rapport complet
Ehsan Turkish Esfahan. Département de génie mécanique, Université de Californie Riverside, États-Unis
Résumé
Cet article discute de l'utilisation d'une interface cerveau-ordinateur (ICO) pour obtenir un retour émotionnel d'un humain en réponse au mouvement de robots humanoïdes dans des environnements collaboratifs. Le but de cette étude est de détecter le niveau de satisfaction humaine et de l'utiliser comme retour pour corriger et améliorer le comportement du robot afin de maximiser la satisfaction humaine. Cet article décrit des expériences et des algorithmes qui utilisent l'activité cérébrale humaine collectée par l'ICO afin d'estimer le niveau de satisfaction. Les utilisateurs portent un casque d'électroencéphalogramme (EEG) et contrôlent le mouvement du robot par imagination mentale. Les robots réagissent à l'imagination mentale qui peut ne pas être la même que le commandement mental humain, ce qui affectera le niveau de satisfaction émotionnelle. Le casque enregistre l'activité cérébrale provenant de 14 emplacements sur le cuir chevelu. La densité spectrale de puissance de chaque bande de fréquence EEG et les quatre plus grands exposants de Lyapunov de chaque signal EEG composent le vecteur de caractéristiques. Le test de Mann–Whitney–Wilcoxon est ensuite utilisé pour classer toutes les caractéristiques. Les caractéristiques les mieux classées sont ensuite sélectionnées pour entraîner un classificateur discriminant linéaire (CDL) afin de déterminer le niveau de satisfaction. Nos résultats expérimentaux montrent une précision de 79,2% dans la détection du niveau de satisfaction humaine.Cliquez ici pour lire le rapport complet
Ehsan Turkish Esfahan. Département de génie mécanique, Université de Californie Riverside, États-Unis
Résumé
Cet article discute de l'utilisation d'une interface cerveau-ordinateur (ICO) pour obtenir un retour émotionnel d'un humain en réponse au mouvement de robots humanoïdes dans des environnements collaboratifs. Le but de cette étude est de détecter le niveau de satisfaction humaine et de l'utiliser comme retour pour corriger et améliorer le comportement du robot afin de maximiser la satisfaction humaine. Cet article décrit des expériences et des algorithmes qui utilisent l'activité cérébrale humaine collectée par l'ICO afin d'estimer le niveau de satisfaction. Les utilisateurs portent un casque d'électroencéphalogramme (EEG) et contrôlent le mouvement du robot par imagination mentale. Les robots réagissent à l'imagination mentale qui peut ne pas être la même que le commandement mental humain, ce qui affectera le niveau de satisfaction émotionnelle. Le casque enregistre l'activité cérébrale provenant de 14 emplacements sur le cuir chevelu. La densité spectrale de puissance de chaque bande de fréquence EEG et les quatre plus grands exposants de Lyapunov de chaque signal EEG composent le vecteur de caractéristiques. Le test de Mann–Whitney–Wilcoxon est ensuite utilisé pour classer toutes les caractéristiques. Les caractéristiques les mieux classées sont ensuite sélectionnées pour entraîner un classificateur discriminant linéaire (CDL) afin de déterminer le niveau de satisfaction. Nos résultats expérimentaux montrent une précision de 79,2% dans la détection du niveau de satisfaction humaine.Cliquez ici pour lire le rapport complet