एहसान तुर्किश एस्फहान। मैकेनिकल इंजीनियरिंग विभाग, कैलिफोर्निया विश्वविद्यालय रिवरसाइड, संयुक्त राज्य अमेरिका

सार

यह लेख सहयोगी वातावरण में ह्यूमनॉइड रोबोट की गति के प्रति मानव से भावनात्मक प्रतिक्रिया प्राप्त करने के लिए ब्रेन-कंप्यूटर इंटरफेस (BCI) के उपयोग पर चर्चा करता है। इस अध्ययन का उद्देश्य मानव संतुष्टि के स्तर का पता लगाना और मानव संतुष्टि को अधिकतम करने के लिए रोबोट के व्यवहार को सुधारने और बेहतर बनाने के लिए इसे एक फीडबैक के रूप में उपयोग करना है। यह लेख उन प्रयोगों और एल्गोरिदम का वर्णन करता है जो संतुष्टि के स्तर का अनुमान लगाने के लिए BCI के माध्यम से एकत्र की गई मानव मस्तिष्क की गतिविधि का उपयोग करते हैं। उपयोगकर्ता इलेक्ट्रोएन्सेफलोग्राम (EEG) हेडसेट पहनते हैं और मानसिक कल्पना द्वारा रोबोट की गति को नियंत्रित करते हैं। मानसिक कल्पना के प्रति रोबोट की प्रतिक्रिया मानव मानसिक आदेश के समान नहीं हो सकती है और यह भावनात्मक संतुष्टि के स्तर को प्रभावित करेगी। हेडसेट खोपड़ी पर 14 स्थानों से मस्तिष्क की गतिविधि को रिकॉर्ड करता है। प्रत्येक EEG फ्रीक्वेंसी बैंड की पावर स्पेक्ट्रल डेंसिटी और प्रत्येक EEG सिग्नल के चार सबसे बड़े ल्यापुनोव एक्सपोनेंट मिलकर फीचर वेक्टर बनाते हैं। इसके बाद सभी फीचर्स को रैंक करने के लिए मान-व्हिटनी-विल्कोक्सन परीक्षण का उपयोग किया जाता है। संतुष्टि के स्तर को निर्धारित करने के लिए एक लीनियर डिस्क्रिमिनेंट क्लासिफायर (LDC) को प्रशिक्षित करने के लिए फिर उच्चतम रैंक वाले फीचर्स का चयन किया जाता है। हमारे प्रायोगिक परिणाम मानव संतुष्टि के स्तर का पता लगाने में 79.2% की सटीकता दर्शाते हैं।पूरी रिपोर्ट पढ़ने के लिए यहां क्लिक करें