Ehsan Turkish Esfahan. Makine Mühendisliği Bölümü, Kaliforniya Üniversitesi Riverside, ABD

Özet

Bu makalede, işbirlikçi ortamlarda insansı robotların hareketlerine yanıt olarak bir insandan duygusal geri bildirim almak için bir beyin-bilgisayar arayüzünün (BCI) kullanımı tartışılmaktadır. Bu çalışmanın amacı, insanın memnuniyet düzeyini tespit etmek ve bunu, insan memnuniyetini en üst düzeye çıkarmak amacıyla robotun davranışını düzeltmek ve iyileştirmek için bir geri bildirim olarak kullanmaktır. Bu makale, memnuniyet düzeyini tahmin etmek amacıyla BCI aracılığıyla toplanan insan beyni aktivitelerini kullanan deneyleri ve algoritmaları açıklamaktadır. Kullanıcılar bir elektroensefalogram (EEG) başlığı takar ve robotun hareketini zihinsel hayal gücü ile kontrol eder. Robotun zihinsel hayal gücüne verdiği tepkiler, insanın zihinsel komutuyla aynı olmayabilir ve bu durum duygusal memnuniyet düzeyini etkileyecektir. Başlık, saç derisindeki 14 konumdan beyin aktivitesini kaydeder. Her bir EEG frekans bandının güç spektral yoğunluğu ve her bir EEG sinyalinin en büyük dört Lyapunov üssü özellik vektörünü oluşturur. Ardından, tüm özellikleri sıralamak için Mann–Whitney–Wilcoxon testi kullanılır. Daha sonra memnuniyet düzeyini belirlemek amacıyla bir doğrusal diskriminant sınıflandırıcıyı (LDC) eğitmek için en yüksek sıradaki özellikler seçilir. Deneysel sonuçlarımız, insan memnuniyet düzeyini tespit etmede %79.2'lik bir doğruluk göstermektedir.Raporun tamamını okumak için buraya tıklayın