Wykorzystanie interfejsów mózg-komputer do wykrywania ludzkiej satysfakcji w interakcji człowiek-robot
Udostępnij:
Ehsan Turecki Esfahan. Katedra Inżynierii Mechanicznej, Uniwersytet Kalifornijski w Riverside, USA
Abstrakt
Artykuł ten omawia zastosowanie interfejsu mózg-komputer (BCI) do uzyskiwania emocjonalnej informacji zwrotnej od człowieka w odpowiedzi na ruch humanoidalnych robotów w środowiskach współpracy. Celem tego badania jest wykrycie poziomu satysfakcji człowieka i wykorzystanie go jako informacji zwrotnej do korygowania i poprawy zachowania robota w celu maksymalizacji satysfakcji człowieka. Artykuł ten opisuje eksperymenty i algorytmy, które wykorzystują aktywność mózgu człowieka zbieraną za pomocą BCI w celu oszacowania poziomu satysfakcji. Użytkownicy noszą headset elektroencefalograficzny (EEG) i kontrolują ruch robota za pomocą wyobraźni mentalnej. Roboty reagują na wyobraźnię mentalną, co może nie odpowiadać ludzkiemu poleceniu mentalnemu, co wpłynie na poziom satysfakcji emocjonalnej. Headset rejestruje aktywność mózgu z 14 lokalizacji na skórze głowy. Gęstość spektralna mocy każdej częstotliwości EEG oraz cztery największe eksponenty Lyapunova każdego sygnału EEG tworzą wektor cech. Test Manna-Whitneya-Wilcoxona jest następnie używany do oceniania wszystkich cech. Najwyżej oceniane cechy są następnie wybierane do szkolenia liniowego klasyfikatora dyskryminacyjnego (LDC), aby określić poziom satysfakcji. Nasze wyniki eksperymentalne pokazują dokładność 79,2% w wykrywaniu poziomu satysfakcji człowieka.Kliknij tutaj, aby przeczytać pełny raport
Ehsan Turecki Esfahan. Katedra Inżynierii Mechanicznej, Uniwersytet Kalifornijski w Riverside, USA
Abstrakt
Artykuł ten omawia zastosowanie interfejsu mózg-komputer (BCI) do uzyskiwania emocjonalnej informacji zwrotnej od człowieka w odpowiedzi na ruch humanoidalnych robotów w środowiskach współpracy. Celem tego badania jest wykrycie poziomu satysfakcji człowieka i wykorzystanie go jako informacji zwrotnej do korygowania i poprawy zachowania robota w celu maksymalizacji satysfakcji człowieka. Artykuł ten opisuje eksperymenty i algorytmy, które wykorzystują aktywność mózgu człowieka zbieraną za pomocą BCI w celu oszacowania poziomu satysfakcji. Użytkownicy noszą headset elektroencefalograficzny (EEG) i kontrolują ruch robota za pomocą wyobraźni mentalnej. Roboty reagują na wyobraźnię mentalną, co może nie odpowiadać ludzkiemu poleceniu mentalnemu, co wpłynie na poziom satysfakcji emocjonalnej. Headset rejestruje aktywność mózgu z 14 lokalizacji na skórze głowy. Gęstość spektralna mocy każdej częstotliwości EEG oraz cztery największe eksponenty Lyapunova każdego sygnału EEG tworzą wektor cech. Test Manna-Whitneya-Wilcoxona jest następnie używany do oceniania wszystkich cech. Najwyżej oceniane cechy są następnie wybierane do szkolenia liniowego klasyfikatora dyskryminacyjnego (LDC), aby określić poziom satysfakcji. Nasze wyniki eksperymentalne pokazują dokładność 79,2% w wykrywaniu poziomu satysfakcji człowieka.Kliknij tutaj, aby przeczytać pełny raport
Ehsan Turecki Esfahan. Katedra Inżynierii Mechanicznej, Uniwersytet Kalifornijski w Riverside, USA
Abstrakt
Artykuł ten omawia zastosowanie interfejsu mózg-komputer (BCI) do uzyskiwania emocjonalnej informacji zwrotnej od człowieka w odpowiedzi na ruch humanoidalnych robotów w środowiskach współpracy. Celem tego badania jest wykrycie poziomu satysfakcji człowieka i wykorzystanie go jako informacji zwrotnej do korygowania i poprawy zachowania robota w celu maksymalizacji satysfakcji człowieka. Artykuł ten opisuje eksperymenty i algorytmy, które wykorzystują aktywność mózgu człowieka zbieraną za pomocą BCI w celu oszacowania poziomu satysfakcji. Użytkownicy noszą headset elektroencefalograficzny (EEG) i kontrolują ruch robota za pomocą wyobraźni mentalnej. Roboty reagują na wyobraźnię mentalną, co może nie odpowiadać ludzkiemu poleceniu mentalnemu, co wpłynie na poziom satysfakcji emocjonalnej. Headset rejestruje aktywność mózgu z 14 lokalizacji na skórze głowy. Gęstość spektralna mocy każdej częstotliwości EEG oraz cztery największe eksponenty Lyapunova każdego sygnału EEG tworzą wektor cech. Test Manna-Whitneya-Wilcoxona jest następnie używany do oceniania wszystkich cech. Najwyżej oceniane cechy są następnie wybierane do szkolenia liniowego klasyfikatora dyskryminacyjnego (LDC), aby określić poziom satysfakcji. Nasze wyniki eksperymentalne pokazują dokładność 79,2% w wykrywaniu poziomu satysfakcji człowieka.Kliknij tutaj, aby przeczytać pełny raport
Rozwiązania
Wsparcie
Firma
Zastrzeżenie dotyczące produktu
© 2025 EMOTIV, Wszelkie prawa zastrzeżone.
Twoje wybory dotyczące prywatności (ustawienia plików cookie)
*Zastrzeżenie – Produkty EMOTIV przeznaczone są wyłącznie do zastosowań badawczych i osobistych. Nasze produkty nie są sprzedawane jako wyroby medyczne, jak określono w dyrektywie UE 93/42/EEC. Nasze produkty nie są zaprojektowane ani przeznaczone do diagnozowania ani leczenia chorób.
Uwaga dotycząca tłumaczeń: nieangielskie wersje tej witryny zostały przetłumaczone dla Twojej wygody przy użyciu sztucznej inteligencji. Chociaż dążymy do dokładności, automatyczne tłumaczenia mogą zawierać błędy lub niuanse różniące się od oryginalnego tekstu. Aby uzyskać najdokładniejsze informacje, prosimy o odniesienie się do angielskiej wersji tej witryny.
Rozwiązania
Wsparcie
Firma
Zastrzeżenie dotyczące produktu
© 2025 EMOTIV, Wszelkie prawa zastrzeżone.
Twoje wybory dotyczące prywatności (ustawienia plików cookie)
*Zastrzeżenie – Produkty EMOTIV przeznaczone są wyłącznie do zastosowań badawczych i osobistych. Nasze produkty nie są sprzedawane jako wyroby medyczne, jak określono w dyrektywie UE 93/42/EEC. Nasze produkty nie są zaprojektowane ani przeznaczone do diagnozowania ani leczenia chorób.
Uwaga dotycząca tłumaczeń: nieangielskie wersje tej witryny zostały przetłumaczone dla Twojej wygody przy użyciu sztucznej inteligencji. Chociaż dążymy do dokładności, automatyczne tłumaczenia mogą zawierać błędy lub niuanse różniące się od oryginalnego tekstu. Aby uzyskać najdokładniejsze informacje, prosimy o odniesienie się do angielskiej wersji tej witryny.
Rozwiązania
Wsparcie
Firma
Zastrzeżenie dotyczące produktu
© 2025 EMOTIV, Wszelkie prawa zastrzeżone.
Twoje wybory dotyczące prywatności (ustawienia plików cookie)
*Zastrzeżenie – Produkty EMOTIV przeznaczone są wyłącznie do zastosowań badawczych i osobistych. Nasze produkty nie są sprzedawane jako wyroby medyczne, jak określono w dyrektywie UE 93/42/EEC. Nasze produkty nie są zaprojektowane ani przeznaczone do diagnozowania ani leczenia chorób.
Uwaga dotycząca tłumaczeń: nieangielskie wersje tej witryny zostały przetłumaczone dla Twojej wygody przy użyciu sztucznej inteligencji. Chociaż dążymy do dokładności, automatyczne tłumaczenia mogą zawierać błędy lub niuanse różniące się od oryginalnego tekstu. Aby uzyskać najdokładniejsze informacje, prosimy o odniesienie się do angielskiej wersji tej witryny.