使用脑-计算机接口检测人类与机器人互动中的人类满意度
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埃赫桑土耳其伊斯法罕。加利福尼亚大学河滨分校机械工程系，美国
摘要
本文讨论了使用脑–计算机接口（BCI）来获得人类在协作环境中对类人机器人的运动的情感反馈。该研究的目的是检测人类的满意度水平，并将其作为反馈，以纠正和改善机器人的行为，从而最大化人类的满意度。本文描述了实验和算法，这些算法利用通过BCI收集的人脑活动来估计满意度水平。用户佩戴脑电图（EEG）耳机，通过心理想象控制机器人的运动。机器人的反应与人类的心理命令可能并不相同，这将影响情感满意度水平。耳机记录来自头皮14个位置的脑活动。每个EEG频带的功率谱密度和每个EEG信号的四个最大Lyapunov指数构成特征向量。然后使用曼–惠特尼–威尔科克森检验对所有特征进行排名。排名最高的特征被选中以训练线性判别分类器（LDC），以确定满意度水平。我们的实验结果显示在检测人类满意度水平方面的准确率为79.2%。点击这里阅读完整报告
埃赫桑土耳其伊斯法罕。加利福尼亚大学河滨分校机械工程系，美国
摘要
本文讨论了使用脑–计算机接口（BCI）来获得人类在协作环境中对类人机器人的运动的情感反馈。该研究的目的是检测人类的满意度水平，并将其作为反馈，以纠正和改善机器人的行为，从而最大化人类的满意度。本文描述了实验和算法，这些算法利用通过BCI收集的人脑活动来估计满意度水平。用户佩戴脑电图（EEG）耳机，通过心理想象控制机器人的运动。机器人的反应与人类的心理命令可能并不相同，这将影响情感满意度水平。耳机记录来自头皮14个位置的脑活动。每个EEG频带的功率谱密度和每个EEG信号的四个最大Lyapunov指数构成特征向量。然后使用曼–惠特尼–威尔科克森检验对所有特征进行排名。排名最高的特征被选中以训练线性判别分类器（LDC），以确定满意度水平。我们的实验结果显示在检测人类满意度水平方面的准确率为79.2%。点击这里阅读完整报告
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本文讨论了使用脑–计算机接口（BCI）来获得人类在协作环境中对类人机器人的运动的情感反馈。该研究的目的是检测人类的满意度水平，并将其作为反馈，以纠正和改善机器人的行为，从而最大化人类的满意度。本文描述了实验和算法，这些算法利用通过BCI收集的人脑活动来估计满意度水平。用户佩戴脑电图（EEG）耳机，通过心理想象控制机器人的运动。机器人的反应与人类的心理命令可能并不相同，这将影响情感满意度水平。耳机记录来自头皮14个位置的脑活动。每个EEG频带的功率谱密度和每个EEG信号的四个最大Lyapunov指数构成特征向量。然后使用曼–惠特尼–威尔科克森检验对所有特征进行排名。排名最高的特征被选中以训练线性判别分类器（LDC），以确定满意度水平。我们的实验结果显示在检测人类满意度水平方面的准确率为79.2%。点击这里阅读完整报告
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