뇌-컴퓨터 인터페이스를 사용하여 인간-로봇 상호작용에서 인간의 만족도를 감지하기

에흐산 터키 에스파한. 캘리포니아 대학교 리버사이드 기계공학과, 미국

초록

이 기사는 협동 환경에서 인간의 감정 피드백을 얻기 위해 뇌-컴퓨터 인터페이스(BCI)를 사용하는 것에 대해 논의합니다. 이 연구의 목적은 인간의 만족 수준을 감지하고 이를 로봇의 행동을 수정하고 개선하여 인간의 만족을 최대화하는 피드백으로 사용하는 것입니다. 이 기사는 BCI를 통해 수집된 인간의 뇌 활동을 사용하여 만족 수준을 추정하는 실험과 알고리즘을 설명합니다. 사용자는 뇌전도(EEG) 헤드셋을 착용하고 정신적 상상을 통해 로봇의 움직임을 제어합니다. 로봇의 반응은 인간의 정신 명령과 다를 수 있으며, 이는 감정적 만족 수준에 영향을 미칠 것입니다. 헤드셋은 두피의 14개 위치에서 뇌 활동을 기록합니다. 각 EEG 주파수 대역의 파워 스펙트럼 밀도와 각 EEG 신호의 네 가지 최대 리ャ푸노프 지수를 특징 벡터로 형성합니다. 그런 다음 Mann-Whitney-Wilcoxon 검정을 사용하여 모든 특징을 순위 매깁니다. 가장 높은 순위를 가진 특징이 선택되어 선형 판별 분류기(LDC)를 훈련하여 만족 수준을 결정합니다. 우리의 실험 결과는 인간 만족 수준을 감지하는 데 79.2%의 정확도를 보여줍니다.전체 보고서를 읽으려면 클릭하세요