Ehsan Turkish Esfahan. Department of Mechanical Engineering, University of California Riverside, USA

Streszczenie

W niniejszym artykule omówiono wykorzystanie interfejsu mózg-komputer (BCI) do uzyskiwania informacji zwrotnych dotyczących emocji człowieka w odpowiedzi na ruch robotów humanoidalnych w środowiskach współpracy. Celem tego badania jest wykrycie poziomu satysfakcji człowieka i wykorzystanie go jako informacji zwrotnej do korygowania i poprawiania zachowania robota w celu maksymalizacji satysfakcji człowieka. W tym artykule opisano eksperymenty i algorytmy, które wykorzystują aktywność ludzkiego mózgu rejestrowaną za pomocą BCI w celu oszacowania poziomu satysfakcji. Użytkownicy noszą zestaw elektroencefalograficzny (EEG) i kontrolują ruchy robota za pomocą wyobraźni psychicznej. Reakcje robotów na wyobraźnię psychiczną mogą nie być tożsame z psychicznymi poleceniami człowieka, co wpłynie na poziom satysfakcji emocjonalnej. Zestaw rejestruje aktywność mózgu z 14 miejsc na skórze głowy. Wektor cech tworzą gęstość widmowa mocy każdego pasma częstotliwości EEG oraz cztery największe wykładniki Lapunowa każdego sygnału EEG. Następnie do uszeregowania wszystkich cech stosuje się test Manna-Whitneya-Wilcoxona. Cechy o najwyższej randze są następnie wybierane do wytrenowania klasyfikatora liniowej analizy dyskryminacyjnej (LDC) w celu określenia poziomu satysfakcji. Nasze wyniki eksperymentalne wykazują dokładność na poziomie 79.2% w wykrywaniu poziomu satysfakcji człowieka.Kliknij tutaj, aby przeczytać pełny raport