第一次证实了人类的“第六感”,发现人脑具有磁场感应能力
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用户可以在博物馆欣赏艺术或探索城市,在基于谷歌街景的沉浸式环境中导航。
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在MATLAB中编程实验界面和解码器,记录的脑电图数据被流式传输到实验室流层。解码器上实现了控制逻辑,解码器通过TCP到Googlestretviewew®发送导航命令的应用程序。控制逻辑可以调整到其他导航应用程序,因为这些命令涉及到按下虚拟箭头。Python0版本中编程了连接检测和导航应用程序。NVIDIARTX2060GPU用于加快解码器训练。
BCI基于带有干电极的电机图像的自定进度,使系统更加直观、友好、方便。
本研究中的解码器是基于遵循通用空间模式的多频滤波器库。如上所示,数据处理由三个步骤组成,将6个通道的原始脑电信号带到20个频率,使用五阶巴特沃思滤波器的频率,导致120个通道的输出。从4赫兹开始,每个频段的通路带为4赫兹,与后一个频段重叠2赫兹,直到频段从40赫兹开始,有4-40赫兹宽带滤波器。每个波段的信号应用于CSP滤波器,根据任务最大限度地提高非控制状态和手弯曲状态或左右捏合的方差。每个CSP滤波器将频带数据从六个通道压缩到两个通道。CSP阶段有40个输出通道。
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在虚拟世界中,基于脑电图的导航仍然相当简单。MI作为一种更直观的导航控制范式,面临着解码器性能差、控制命令少等挑战性问题,阻碍了更先进的VE-MI应用程序的开发。此外,低级和高级控制是VE导航中的两种主要控制方法,其中未知场景的局限性更大。低级控制效率低,当应用于未知场景时,不能使用高级控制。本文提出了一个具有以下特点的系统来实验本文提出的理论:
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此外,还提出了一种新的中级控制方案,让用户有更舒适的导航体验。对不同的错误控制策略进行实验评估。结果表明,使用错误的控制策略可以在很大程度上避免错误,并要求妥协控制持续时间。计划通过眨眼误差校正恢复最佳性能,抑制导航错误数量,增加控制时间。简而言之,本文展示了基于BCI控制的系统设计的重要性,并呼吁更多地努力开发VE-BCI导航应用程序和更好的系统控制设计。
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Adam优化器用于训练,初始学习率为0.000,每次迭代下降0.8倍。最大迭代设置为50,以控制过度拟合数量有限的训练示例。此外,我们还应用了L2正则化和dropout层。由于本文的重点不是优化解码器,超参数和网络结构的选择是基于研究开始时从数据中获得的简单超参数选择。此外,在在线实验中,首先人工筛选原始脑电信号。如果epoch的最大值超过200μV,epoch被认为是有效的,不会进一步分类。此外,当Fz记录的最大值大于100微伏时,使用一种简单的阈值方法来检测眨眼作为控制信号。
为了评估低级控制的准确性,参与者被要求在意大利乌菲齐美术馆或荷兰国家博物馆沿着特定路径导航,并在不同的艺术品中停止。如上所示,深蓝色线条标志着学生需要遵循的任务轨迹,从绿色标志到红旗结束。参与者被要求停止在白色圆圈中,并控制旋转到下一个任务点。在中层控制下,参与者被要求从比利时鲁汶的主要购物街Diestsestraat到达鲁汶市政厅。
Chen,S.;Chen,Y.;Zaeni,I.;Wu,ASingle-ChannelSSVEP-BasedBCIwithaFuzzyFeatureThresholdAlgorithminaMazeGame.Int.J.FuzzySyst.2017,19,553–56[CrossRef]
Nicolas-Alonso,L.,&Gomez-Gil,J..Braincomputerinterfaces,areview.sensors,12,1211-127
根据2022年的最新评论,从2016年到2020年,大约有23篇关于使用脑接口导航的文章,其中大部分是基于SSVEP和P300,其中7篇是基于SMR。其中19个考虑轮椅或机器人控制,4个完全专注于沉浸式虚拟导航应用程序的开发。基于VR划船游戏的单向控制已经开发出来。在中间,设计了一个基于P300的BCI来控制虚拟轮椅。基于SSVEP的单通道BCI构建了迷宫游戏,而在中间,作者使用MI来控制3D游戏的前后导航。
本文报告了Googlestretview®MI-VE应用程序的设计和实现是BCI在现实生活中的又一步。该系统通过离线和在线实验测试了21名健康参与者,以便在博物馆和城市导航。实验验证了MI-VE导航使用无线干电极脑电帽的可行性,即使参与者的屈曲-休息和左右解码器解码器的准确性分别约为80%和60%。
Lamti,;Gorce,P.;BenKhelifa,M.;Alimi,WhenmentalfatiguemaybecharacterizedbyEventRelatedPotentialduringvirtualwheelchairnavigation.Comput.MethodsBiomech.Biomed.Eng.2016,19,1749–175[CrossRef][PubMed]
至于导航控制模式,低级和高级控制通常适用于不同场景的不同方法。低级控制将每个运动意图转化为特定的运动命令,一系列命令形成连续运动,即使在未知场景中也能为用户提供完整的控制,尽管速度慢,效率低下。在高级控制中,人类无法控制个人移动,用户只选择目的地,智能系统负责到达,使控制快速高效,但仅限于预定义的目的地。除了这两种控制模式外,一些研究还使用了适合特定应用的控制方法。
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一种新的中级控制方法可以在未知的虚拟场景中有效地导航,这与错误的控制策略有关。虽然解码精度较低,但该系统仍可使用。
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信号采集:
Malete,T.;Moruti,K.;Thapelo,T.;Jamisola,R.EEG-basedcontrolofa3DGamenging-channelEmotivEpoc .InProceedingsofthe2019IEEInternationalConferenceOnCyberneticsAdditionally,IntelligentSystemsAdditionally,IEEEConferenceOnRobotics,AutomationAdditionally,Mechatronics,Bangkok,Thailand,18–20November2019年;pp.463–46
讨论脑接口领域的主题,实时跟踪脑接口的前沿。
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GoogleStreetView®该应用程序为用户提供了更高程度的沉浸感,典型的BCI-VE导航只有特定的场景,如虚拟库、虚拟街道或虚拟公寓。无论是室内还是室外,每个系统中的场景都是单调的。在Googlestreet中®用户可选择参观城市、博物馆、购物中心、动物园等。提出的控制逻辑具有更广泛的适用性。
本文提出了一种适用于已知和未知场景的新型中级控制范式,为用户控制和效率之间的已知和未知场景提供了良好的平衡。本文在谷歌中®为用户提供虚拟沉浸式体验,设计了应用程序。
本文的系统简单结构如1所示。它包括离线训练和在线训练。在离线培训中,参与者按照显示的说明执行MI任务,记录脑电图数据并用于培训解码器,解码器用于在线实验中的命令分类。脑电处理管和解码器架构在BCI解码器部分进行了讨论。在线测试会话中,解码器实时对三个MI任务进行分类。分类输出由控制逻辑和眨眼检测输出一起使用,以控制Googlestretviewwwewew®该视频通过导航界面向参与者提供直接反馈。在应用程序界面部分解释界面,在导航模式部分解释控制逻辑。
其次,从CSP过滤信号中提取特征,统计特征从滑动窗口中提取。每个频道都有一个窗口,包括200个时间步数和15个跳跃大小。由于从40个CSP通道中提取了5个功能,最终特征为200个维度,其中F-IM任务的117个时间步骤和L/R-IM任务的67个时间步骤都有特征分数。由此产生的特征时间矩阵由基于LSTM的双向长期短期内存网络分类。LSTM是一种特定类型的循环神经网络,专门用于解决长序列数据的梯度下降问题。BiLSTM通过向前和向后输入数据,比LSTM更好地捕获底层上下文。拟议网络结构如下所示。
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