人間-ロボットインタラクションにおける人間の満足度を検出するためのブレイン・コンピュータ・インターフェースの使用

エフサン・トルコのエスファハン。カリフォルニア大学リバーサイド校機械工学科、アメリカ

概要

この記事では、協調的な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の脳–コンピュータインターフェース（BCI）の使用について論じます。この研究の目的は、人間の満足度を検出し、それをフィードバックとして使用してロボットの行動を修正・改善し、人間の満足度を最大化することです。この記事では、満足度を推定するためにBCIを通じて収集された人間の脳活動を使用する実験とアルゴリズムについて説明します。ユーザーは脳波計（EEG）ヘッドセットを着用し、メンタルイマジネーションによってロボットの動きを制御します。ロボットはメンタルイマジネーションに応じて反応しますが、それは必ずしも人間のメンタルコマンドと同じではなく、これが感情的な満足度に影響を与える可能性があります。ヘッドセットは、頭皮の14か所から脳活動を記録します。各EEG周波数帯域のパワースペクトル密度と、各EEG信号の4つの最大のリャプノフ乗数が特徴ベクトルを形成します。マン・ホイットニー・ウィルコクソン検定を使用して、すべての特徴をランク付けします。その後、最高ランクの特徴を選択して、満足度を決定するための線形判別分類器（LDC）をトレーニングします。私たちの実験結果は、人間の満足度を検出する際の精度が79.2%であることを示しています。こちらをクリックして完全なレポートを読む