Syfte. Vid den balanserade skärningspunkten mellan människa och maskin finns det optimalt fungerande hjärndatorgränssnittet (BCI). I denna studie rapporterar vi ett nytt experiment av BCI som kontrollerar en robotisk quadcopter i tredimensionellt (3D) fysiskt utrymme med hjälp av icke-invasiv hårbotten elektroencefalogram (EEG) hos människor. Vi kvantifierar sedan detta systems prestanda med hjälp av mätvärden som lämpar sig för asynkron BCI. Slutligen undersöker vi vilken inverkan driften av en verklig enhet har på försökspersonernas kontroll i jämförelse med en 2D virtuell markör uppgift. Närma er. Fem människor tränades att modulera sina sensorimotoriska rytmer för att styra en AR Drone som navigerar i en 3D fysisk rymd. Visuell återkoppling gavs via en framåtvänd kamera på drönarens skrov. Huvudresultat. Enskilda försökspersoner kunde exakt förvärva upp till 90,5 % av alla giltiga mål som presenterades när de reste med en genomsnittlig straight-line hastighet på 0,69 m s −1. Väsentlighet. Att fritt utforska och interagera med världen omkring oss är en avgörande del av autonomin som går förlorad i samband med neurodegenerativa sjukdomar. Hjärndatorgränssnitt är system som syftar till att återställa eller förbättra en användares förmåga att interagera med miljön via en dator och genom användning av enbart tanke. Vi demonstrerar för första gången förmågan att kontrollera en flygande robot i 3D fysiskt utrymme med hjälp av icke-invasiv hårbotten inspelad EEG hos människor. Vårt arbete visar potentialen hos icke-invasiva EEG-baserade BCI-system för att utföra komplex kontroll i 3D fysisk rymd. Denna studie kan fungera som en ram för utredning av multidimensionell icke-invasiv BCI-kontroll i en fysisk miljö med hjälp av telepresencerobot.
En BCI-kontrollerad robotisk quadcopter med icke-invasiv skalpelektroencefalogram (EEG) i mänskliga ämnen diskuterades i REF.
Quadcopter control in three-dimensional space using a noninvasive motor imagery-based brain–computer interface
{'venue': 'Journal of neural engineering', 'journal': 'Journal of neural engineering', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}