Ehsan Turkish Esfahan、カリフォルニア大学リバーサイド校機械工学科、米国

要旨

本論文では、共同環境におけるヒューマノイドロボットの動きに対する人間の感情的フィードバックを得るためにブレイン・コンピュータ・インターフェース（BCI）を使用することについて論じる。本研究の目的は、人間の満足度レベルを検出し、それをロボットの行動を修正・改善して人間の満足度を最大化するためのフィードバックとして利用することである。本論文では、満足度レベルを推定するために、BCIを通じて収集された人間の脳活動を利用する実験とアルゴリズムについて説明する。ユーザーは脳波（EEG）ヘッドセットを装着し、精神的なイメージによってロボットの動きを制御する。ロボットが精神的なイメージに反応する動作は、人間の精神的なコマンドと同じではない場合があり、これが感情的な満足度レベルに影響を与える。ヘッドセットは、頭皮上の14の位置から脳活動を記録する。各EEG周波数帯のパワースペクトル密度と、各EEG信号の4つの最大のリアプノフ指数が特徴ベクトルを形成する。その後、特徴をランク付けするためにマン・ホイットニー・ウィルコクソン検定が使用される。次に、最も高いランクの特徴が選択され、満足度レベルを決定するために線形判別分類器（LDC）を訓練する。我々の実験結果では、人間の満足度レベルの検出において79.2%の精度が示された。レポート全文を読むには、ここをクリックしてください