The Brain-Inspired Cooperative Shared Control for Brain-Machine Interface

要約

ブレイン・マシン・インターフェース技術の実用化において、しばしば直面する問題は、電極によって収集された神経信号の情報量が少なくノイズが高いこと、およびデコーダによるデコードが困難であるため、ロボットが安定した信号を得ることが困難であることです。
タスクを完了するための指示。
協調共有制御の原理に基づくアイデアは、脳の活動から一般的な運動コマンドを抽出することによって実現できますが、動作の細部はロボットにホストされて完了することも、脳が完全に制御することもできます。
この研究では、ロボットアームの動作制御と車輪付きロボットの車輪速度制御とステアリングのための、スパイキングニューラルネットワークに基づくブレインマシンインターフェース共有制御システムを提案します。
前者はロボットアームを確実に制御して目的の位置に移動でき、後者は車輪付きロボットを制御して物体の追跡と地図の生成を行います。
結果は、脳にインスピレーションを得た知能に基づく共有制御が、複雑な環境でいくつかの典型的なタスクを実行し、ブレインマシンインタラクションの流暢さと使いやすさを積極的に改善できることを示し、また、脳の臨床応用におけるこの制御方法の可能性を実証しています。
-マシンインターフェース。

要約(オリジナル)

In the practical application of brain-machine interface technology, the problem often faced is the low information content and high noise of the neural signals collected by the electrode and the difficulty of decoding by the decoder, which makes it difficult for the robotic to obtain stable instructions to complete the task. The idea based on the principle of cooperative shared control can be achieved by extracting general motor commands from brain activity, while the fine details of the movement can be hosted to the robot for completion, or the brain can have complete control. This study proposes a brain-machine interface shared control system based on spiking neural networks for robotic arm movement control and wheeled robots wheel speed control and steering, respectively. The former can reliably control the robotic arm to move to the destination position, while the latter controls the wheeled robots for object tracking and map generation. The results show that the shared control based on brain-inspired intelligence can perform some typical tasks in complex environments and positively improve the fluency and ease of use of brain-machine interaction, and also demonstrate the potential of this control method in clinical applications of brain-machine interfaces.

arxiv情報

提供元, 利用サービス

arxiv.jp, Google