本文選題：腦—機(jī)器人接口(BRI)　切入點(diǎn)：穩(wěn)態(tài)視覺誘發(fā)電位　出處：《信息與控制》2016年05期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：針對中低頻穩(wěn)態(tài)視覺誘發(fā)電位(steady-state visual evoked potential,SSVEP)易于導(dǎo)致視覺疲勞的缺點(diǎn)以及現(xiàn)有高頻范式對視覺激勵載體要求較高的不足,通過應(yīng)用相位編碼方法,基于普通液晶顯示器搭建了面向仿人機(jī)器人導(dǎo)航的高頻SSVEP用戶界面;同時(shí)針對高頻SSVEP較難識別的特點(diǎn),提出一種新的模糊分類方法來提高腦電信號解碼效率.仿人機(jī)器人導(dǎo)航實(shí)驗(yàn)表明,基于中頻SSVEP范式的腦—機(jī)器人導(dǎo)航系統(tǒng)的準(zhǔn)確率、碰撞次數(shù)、操作頻率分別為92.44%、2.14次、11.23次/min,而且極易使受試感到不適.而高頻SSVEP的應(yīng)用緩解了視覺疲勞,將導(dǎo)航系統(tǒng)的準(zhǔn)確率、碰撞次數(shù)、操作頻率分別提升至93.31%、1.89次與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.
【作者單位】： 天津大學(xué)電氣與自動化工程學(xué)院;中國科學(xué)院沈陽自動化研究所機(jī)器人學(xué)國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;加州州立大學(xué)貝克斯菲爾德分校計(jì)算機(jī)科學(xué)與電子工程系;
【基金】：國家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(61473207) 機(jī)器人學(xué)國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室自主課題(2014-Z03)
【分類號】：R496;TP242

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