Menggunakan Antarmuka Otak-Komputer untuk mendeteksi kepuasan manusia dalam interaksi manusia-robot
Bagikan:
Ehsan Turkish Esfahan. Departemen Teknik Mesin, Universitas California Riverside, AS
Abstrak
Artikel ini membahas penggunaan antarmuka otak–komputer (BCI) untuk mendapatkan umpan balik emosional dari manusia sebagai respons terhadap gerakan robot humanoid dalam lingkungan kolaboratif. Tujuan dari studi ini adalah untuk mendeteksi tingkat kepuasan manusia dan menggunakannya sebagai umpan balik untuk memperbaiki dan meningkatkan perilaku robot agar memaksimalkan kepuasan manusia. Artikel ini menjelaskan eksperimen dan algoritma yang menggunakan aktivitas otak manusia yang dikumpulkan melalui BCI untuk memperkirakan tingkat kepuasan. Pengguna mengenakan headset elektroensefalogram (EEG) dan mengontrol gerakan robot melalui imajinasi mental. Respons robot terhadap imajinasi mental mungkin tidak sama dengan perintah mental manusia dan ini akan mempengaruhi tingkat kepuasan emosional. Headset mencatat aktivitas otak dari 14 lokasi di kulit kepala. Kepadatan spektral daya dari setiap band frekuensi EEG dan empat eksponen Lyapunov terbesar dari setiap sinyal EEG membentuk vektor fitur. Uji Mann–Whitney–Wilcoxon kemudian digunakan untuk memberi peringkat semua fitur. Fitur dengan peringkat tertinggi kemudian dipilih untuk melatih pengklasifikasi diskriminan linier (LDC) untuk menentukan tingkat kepuasan. Hasil eksperimen kami menunjukkan akurasi sebesar 79,2% dalam mendeteksi tingkat kepuasan manusia.Klik di sini untuk membaca laporan lengkap
Ehsan Turkish Esfahan. Departemen Teknik Mesin, Universitas California Riverside, AS
Abstrak
Artikel ini membahas penggunaan antarmuka otak–komputer (BCI) untuk mendapatkan umpan balik emosional dari manusia sebagai respons terhadap gerakan robot humanoid dalam lingkungan kolaboratif. Tujuan dari studi ini adalah untuk mendeteksi tingkat kepuasan manusia dan menggunakannya sebagai umpan balik untuk memperbaiki dan meningkatkan perilaku robot agar memaksimalkan kepuasan manusia. Artikel ini menjelaskan eksperimen dan algoritma yang menggunakan aktivitas otak manusia yang dikumpulkan melalui BCI untuk memperkirakan tingkat kepuasan. Pengguna mengenakan headset elektroensefalogram (EEG) dan mengontrol gerakan robot melalui imajinasi mental. Respons robot terhadap imajinasi mental mungkin tidak sama dengan perintah mental manusia dan ini akan mempengaruhi tingkat kepuasan emosional. Headset mencatat aktivitas otak dari 14 lokasi di kulit kepala. Kepadatan spektral daya dari setiap band frekuensi EEG dan empat eksponen Lyapunov terbesar dari setiap sinyal EEG membentuk vektor fitur. Uji Mann–Whitney–Wilcoxon kemudian digunakan untuk memberi peringkat semua fitur. Fitur dengan peringkat tertinggi kemudian dipilih untuk melatih pengklasifikasi diskriminan linier (LDC) untuk menentukan tingkat kepuasan. Hasil eksperimen kami menunjukkan akurasi sebesar 79,2% dalam mendeteksi tingkat kepuasan manusia.Klik di sini untuk membaca laporan lengkap
Ehsan Turkish Esfahan. Departemen Teknik Mesin, Universitas California Riverside, AS
Abstrak
Artikel ini membahas penggunaan antarmuka otak–komputer (BCI) untuk mendapatkan umpan balik emosional dari manusia sebagai respons terhadap gerakan robot humanoid dalam lingkungan kolaboratif. Tujuan dari studi ini adalah untuk mendeteksi tingkat kepuasan manusia dan menggunakannya sebagai umpan balik untuk memperbaiki dan meningkatkan perilaku robot agar memaksimalkan kepuasan manusia. Artikel ini menjelaskan eksperimen dan algoritma yang menggunakan aktivitas otak manusia yang dikumpulkan melalui BCI untuk memperkirakan tingkat kepuasan. Pengguna mengenakan headset elektroensefalogram (EEG) dan mengontrol gerakan robot melalui imajinasi mental. Respons robot terhadap imajinasi mental mungkin tidak sama dengan perintah mental manusia dan ini akan mempengaruhi tingkat kepuasan emosional. Headset mencatat aktivitas otak dari 14 lokasi di kulit kepala. Kepadatan spektral daya dari setiap band frekuensi EEG dan empat eksponen Lyapunov terbesar dari setiap sinyal EEG membentuk vektor fitur. Uji Mann–Whitney–Wilcoxon kemudian digunakan untuk memberi peringkat semua fitur. Fitur dengan peringkat tertinggi kemudian dipilih untuk melatih pengklasifikasi diskriminan linier (LDC) untuk menentukan tingkat kepuasan. Hasil eksperimen kami menunjukkan akurasi sebesar 79,2% dalam mendeteksi tingkat kepuasan manusia.Klik di sini untuk membaca laporan lengkap
Solusi
Dukungan
Perusahaan
© 2025 EMOTIV, Semua hak dilindungi.
Pilihan Privasi Anda (Pengaturan Cookie)
*Pemberitahuan – Produk EMOTIV dimaksudkan untuk digunakan untuk aplikasi penelitian dan penggunaan pribadi saja. Produk kami tidak dijual sebagai Alat Medis sebagaimana didefinisikan dalam arahan UE 93/42/EEC. Produk kami tidak dirancang atau dimaksudkan untuk digunakan dalam diagnosis atau pengobatan penyakit.
Catatan tentang Terjemahan: Versi non-Inggris dari situs web ini telah diterjemahkan untuk kenyamanan Anda menggunakan kecerdasan buatan. Meskipun kami berusaha agar akurat, terjemahan otomatis dapat mengandung kesalahan atau nuansa yang berbeda dari teks aslinya. Untuk informasi yang paling akurat, silakan rujuk ke versi bahasa Inggris dari situs ini.
Solusi
Dukungan
Perusahaan
© 2025 EMOTIV, Semua hak dilindungi.
Pilihan Privasi Anda (Pengaturan Cookie)
*Pemberitahuan – Produk EMOTIV dimaksudkan untuk digunakan untuk aplikasi penelitian dan penggunaan pribadi saja. Produk kami tidak dijual sebagai Alat Medis sebagaimana didefinisikan dalam arahan UE 93/42/EEC. Produk kami tidak dirancang atau dimaksudkan untuk digunakan dalam diagnosis atau pengobatan penyakit.
Catatan tentang Terjemahan: Versi non-Inggris dari situs web ini telah diterjemahkan untuk kenyamanan Anda menggunakan kecerdasan buatan. Meskipun kami berusaha agar akurat, terjemahan otomatis dapat mengandung kesalahan atau nuansa yang berbeda dari teks aslinya. Untuk informasi yang paling akurat, silakan rujuk ke versi bahasa Inggris dari situs ini.
Solusi
Dukungan
Perusahaan
© 2025 EMOTIV, Semua hak dilindungi.
Pilihan Privasi Anda (Pengaturan Cookie)
*Pemberitahuan – Produk EMOTIV dimaksudkan untuk digunakan untuk aplikasi penelitian dan penggunaan pribadi saja. Produk kami tidak dijual sebagai Alat Medis sebagaimana didefinisikan dalam arahan UE 93/42/EEC. Produk kami tidak dirancang atau dimaksudkan untuk digunakan dalam diagnosis atau pengobatan penyakit.
Catatan tentang Terjemahan: Versi non-Inggris dari situs web ini telah diterjemahkan untuk kenyamanan Anda menggunakan kecerdasan buatan. Meskipun kami berusaha agar akurat, terjemahan otomatis dapat mengandung kesalahan atau nuansa yang berbeda dari teks aslinya. Untuk informasi yang paling akurat, silakan rujuk ke versi bahasa Inggris dari situs ini.