基于高频稳态视觉诱发电位的仿人机器人导航
本文选题：脑—机器人接口(BRI) 切入点：稳态视觉诱发电位 出处：《信息与控制》2016年05期 论文类型：期刊论文
【摘要】：针对中低频稳态视觉诱发电位(steady-state visual evoked potential,SSVEP)易于导致视觉疲劳的缺点以及现有高频范式对视觉激励载体要求较高的不足,通过应用相位编码方法,基于普通液晶显示器搭建了面向仿人机器人导航的高频SSVEP用户界面;同时针对高频SSVEP较难识别的特点,提出一种新的模糊分类方法来提高脑电信号解码效率.仿人机器人导航实验表明,基于中频SSVEP范式的脑—机器人导航系统的准确率、碰撞次数、操作频率分别为92.44%、2.14次、11.23次/min,而且极易使受试感到不适.而高频SSVEP的应用缓解了视觉疲劳,将导航系统的准确率、碰撞次数、操作频率分别提升至93.31%、1.89次与12.05次/min.
[Abstract]:Aiming at the disadvantages of steady-state visual evoked potentialsSSVEP (steady-state visual evoked potentialsSSVEP) which are easy to cause visual fatigue and the deficiency that the current high frequency paradigm requires high visual excitation carrier, the phase coding method is applied to solve the problem. The high frequency SSVEP user interface for humanoid robot navigation is built based on liquid crystal display (LCD), and the high frequency SSVEP is difficult to recognize. A new fuzzy classification method is proposed to improve the efficiency of EEG decoding. The experiments of humanoid robot navigation show that the accuracy and collision number of brain-robot navigation system based on if SSVEP paradigm are improved. The frequency of operation was 92.444.14 / 11.23 / min, and it was easy to make the subjects feel uncomfortable. The application of high-frequency SSVEP alleviated visual fatigue and raised the accuracy of navigation system, the number of collisions and the frequency of operation to 93.3189 and 12.05 / min, respectively.
【作者单位】： 天津大学电气与自动化工程学院;中国科学院沈阳自动化研究所机器人学国家重点实验室;加州州立大学贝克斯菲尔德分校计算机科学与电子工程系;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(61473207) 机器人学国家重点实验室自主课题(2014-Z03)
【分类号】：R496;TP242
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