Goal Estimation-based Adaptive Shared Control for Brain-Machine Interfaces Remote Robot Navigation

要約

本研究では、ブレインマシンインターフェース（BMI）を用いた遠隔操作型移動ロボットの共通制御手法を提案する。
ロボット動作のために BMI によって生成される制御コマンドは、入力周波数の低さ、離散性、ノイズによる不確実性といった問題に直面しています。
これらの課題に対処するために、私たちの方法では、コマンドからユーザーの意図する目標を推定し、この目標を使用して、より高い入力周波数とより連続的な補助コマンドを自律システムを通じて生成します。
さらに、推定の信頼水準を定義することで、ユーザーコマンドと自律コマンドを組み合わせる重みを適応的に計算し、共有制御を実現しました。

要約(オリジナル)

In this study, we propose a shared control method for teleoperated mobile robots using brain-machine interfaces (BMI). The control commands generated through BMI for robot operation face issues of low input frequency, discreteness, and uncertainty due to noise. To address these challenges, our method estimates the user’s intended goal from their commands and uses this goal to generate auxiliary commands through the autonomous system that are both at a higher input frequency and more continuous. Furthermore, by defining the confidence level of the estimation, we adaptively calculated the weights for combining user and autonomous commands, thus achieving shared control.

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