基于人工智能的控制策略,使用脑控制的机器人手臂系统来达到和掌握多个对象
Kerlin Sara Wilson1, K K Saravanan1
1Department of Electrical and Electronics Engineering, University College of Engineering Thirukkuvalai - A Constituent College of Anna University, Thirukkuvalai, Tamil Nadu, India.
Network (Bristol, England)
|January 31, 2025
概括
这项研究介绍了一种由人工智能驱动的大脑控制的机器人手臂系统. 它使行动能力有限的个人能够使用电脑电图 (EEG) 信号来控制机器人手臂,用于对象操纵.
科学领域:
- 生物医学工程 生物医学工程
- 神经科学是一个神经科学.
- 人工智能的人工智能
背景情况:
- 由大脑控制的机器人手臂系统为严重运动障碍的人提供通信和控制.
- 脊髓损伤,中风和神经疾病等疾病限制了运动和日常活动.
- 现有的系统旨在通过先进的辅助技术恢复功能.
研究的目的:
- 为由大脑控制的机器人手臂系统提出基于人工智能 (AI) 的控制策略.
- 为了让用户能够控制机器人手臂以使用大脑信号来达到和抓住多个对象.
- 增强患者辅助设备的能力.
主要方法:
- 使用脑电图 (EEG) 捕捉大脑活动.
- 实施人工智能算法,将EEG信号转化为机器人手臂命令.
- 设计了一种改进的ResNet预训练架构,用于从EEG信号中提取深度特征.
- 采用三重过程:特征提取,特征优化和控制策略分类.
主要成果:
- 拟议的AI战略有助于控制机器人手臂的触及和抓取功能.
- 使用改进的ResNet架构进行深度特征提取,增强了EEG信号处理.
- 该系统将大脑信号转化为精确的命令,用于复杂的对象操纵任务.
结论:
- 由人工智能驱动的大脑控制的机器人手臂可以显著提高运动残疾人的生活质量.
- 这项技术使用户能够独立执行日常活动.
- 开发的控制策略显示了在辅助应用中先进的人机交互的前景.
