基于深度传感器的移动和对象操纵共享控制辅助:朝着长期家庭使用BCI控制的辅助机器人设备的方向

科学领域:

• 机器人技术 机器人技术 机器人技术
• 神经科学是一个神经科学.
• 康复工程 康复工程 康复工程

背景情况:

• 包括电动轮椅和机器人操纵器在内的辅助机器人可以增强运动障碍患者的自主权.
• 脑电脑接口 (BCI) 为操作这些设备提供了潜力,但实际应用需要在复杂环境中保持稳健性.
• 神经信号的变化可能会限制BCI控制的辅助设备在日常生活中的安全性和效率.

研究的目的:

• 描述基于传感器的共享控制 (SC) 方法,将BCI和深度传感器控制融合为辅助机器人.
• 评估这些SC方法在家庭移动和操纵任务中的有效性.
• 提高BCI远程操作辅助机器人的安全性和效率.

主要方法:

• 开发了基于传感器的共享控制 (SC) 方法,集成BCI和深度传感器数据.
• 在家庭环境中,针对机器人效应器的移动和操纵任务的有针对性的BCI远程操作.
• 通过实验室实验评估方法,涉及轮椅流动性和四肢患者使用无线ElectroCorticoGram植入物进行伸手抓取任务.

主要成果:

• 拟议的SC方法成功地帮助BCI用户在轮椅移动性和伸手抓任务方面取得了成功.
• 任务完成时间和精神任务切换的数量显著减少.
• 有效避免了不必要的行为,如碰撞和物体掉落,从而提高了安全性.

结论:

• 开发的SC方法代表了在家中使用BCI远程操作辅助机器人的重要一步.
• 共享控制显著提高了运动障碍者辅助设备的性能和安全性.
• 这项研究强调了混合BCI和基于传感器的控制在提高独立性和生活质量方面的潜力.