要約
ブレイン マシン インターフェイス (BMI) アプリケーションにおける主な課題は、神経信号の情報量の少なさとノイズ レベルの高さであり、安定したロボット制御に深刻な影響を及ぼします。
この課題に対処するために、私たちは、脳からインスピレーションを得た知能に基づく協調的な共有制御フレームワークを提案します。このフレームワークでは、制御信号が神経活動から解読され、ロボットが微細な制御を処理します。
これにより、ロボットと脳の間の柔軟で適応的なインタラクション制御の組み合わせが可能になり、人間とロボットの複雑なコラボレーションが可能になります。
提案されたフレームワークは、速度やステアリングなどのロボット アームとホイールを制御するためにスパイキング ニューラル ネットワーク (SNN) を利用します。
システムの完全な統合は依然として将来の目標ですが、ロボット アームの制御、オブジェクト追跡、およびマップ生成のための個々のモジュールは正常に実装されています。
このフレームワークにより、BMI のパフォーマンスが大幅に向上すると期待されています。
実際の設定では、脳からインスピレーションを得たアルゴリズムを利用した協調共有制御を備えた BMI により、臨床応用の可能性が大幅に高まります。
要約(オリジナル)
In brain-machine interface (BMI) applications, a key challenge is the low information content and high noise level in neural signals, severely affecting stable robotic control. To address this challenge, we proposes a cooperative shared control framework based on brain-inspired intelligence, where control signals are decoded from neural activity, and the robot handles the fine control. This allows for a combination of flexible and adaptive interaction control between the robot and the brain, making intricate human-robot collaboration feasible. The proposed framework utilizes spiking neural networks (SNNs) for controlling robotic arm and wheel, including speed and steering. While full integration of the system remains a future goal, individual modules for robotic arm control, object tracking, and map generation have been successfully implemented. The framework is expected to significantly enhance the performance of BMI. In practical settings, the BMI with cooperative shared control, utilizing a brain-inspired algorithm, will greatly enhance the potential for clinical applications.
arxiv情報
著者 | Junjie Yang,Ling Liu,Shengjie Zheng,Lang Qian,Gang Gao,Xin Chen,Xiaojian Li |
発行日 | 2024-10-09 16:10:55+00:00 |
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