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用脑电波和手势控制机器人
2020年12月29日    阅读量:1299     新闻来源:中国机械网 okmao.com    |  投稿

让机器人去做事情并不容易:通常,科学家必须对它们进行明确的编程,或者让他们了解人类如何通过语言进行交流。


用脑电波和手势控制机器人 中国机械网,okmao.com


但是,如果我们仅使用手势和脑电波就能更直观地控制机器人呢?


由麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室(CSAIL)的研究人员带头的新系统旨在做到这一点,使用户能够立即纠正机器人错误,而无非是大脑信号和手指轻弹。


在团队过去专注于简单的二元选择活动的工作的基础上,新工作将范围扩展到了多项选择任务,为人类如何管理机器人团队开辟了新的可能性中国机械网okmao.com


通过监视大脑活动,该系统可以实时检测人是否在机器人执行任务时发现错误。使用测量肌肉活动的界面,该人员可以做出手势滚动浏览并选择正确的选项供机器人执行。


该团队在一项任务中演示了该系统,其中机器人将电钻移动到模拟飞机机体上的三个可能目标之一。重要的是,他们表明该系统可以在前所未有的人员上运行,这意味着组织可以在现实环境中部署它,而无需对用户进行培训。


监督这项工作的CSAIL主管Daniela Rus说:“这项结合了EEG和EMG反馈的工作使我们能够在更广泛的应用程序中实现自然的人机交互,而不仅仅是使用EEG反馈。” “通过包括肌肉反馈,我们可以使用手势在空间上控制机器人,从而产生更多细微差别和特异性。”


博士 候选人约瑟夫·德尔普雷托(Joseph DelPreto)是与该项目有关的论文的主要作者,鲁斯与前CSAIL博士后研究员安德烈斯·F·萨拉萨尔·戈麦斯,前CSAIL研究科学家斯蒂芬妮·吉尔,研究学者Ramin M. Hasani和波士顿大学教授Frank H. Guenther在一起。


该论文将在下周于匹兹堡举行的机器人:科学与系统(RSS)会议上发表。


直观的人机交互

 

在大多数以前的工作中,系统通常只能在人们训练自己以非常特定但任意的方式“思考”时以及在对系统进行此类信号训练时识别出大脑信号。例如,在培训课程中,操作员可能必须查看与不同机器人任务相对应的不同灯光显示。


毫不奇怪,这种方法使人们难以可靠地处理,特别是如果它们在已经需要高度集中的建筑或导航等领域工作时。


同时,Rus的团队利用了称为“错误相关电位”(ErrPs)的大脑信号的力量,研究人员发现,当人们注意到错误时,这种信号自然发生。如果出现ErrP,系统将停止,以便用户进行纠正;如果没有,它将继续。


DelPreto说:“这种方法的优点在于,无需培训用户以规定的方式进行思考。” “机器适应了您,而不是相反。”


在该项目中,团队使用了Rethink Robotics的人形机器人“ Baxter”。在人工监督下,机器人从70%的时间选择正确的目标,到97%的时间都选择了正确的目标。


为了创建该系统,团队利用脑电图(EEG)进行大脑活动,并利用肌电图(EMG)进行肌肉活动,在用户的头皮和前臂上放置了一系列电极。


这两个指标都有各自的缺点:EEG信号并非始终可靠地检测到,而EMG信号有时可能难以映射到比“向左或向右移动”更具体的运动。但是,将两者合并可以实现更强大的生物传感,并使系统无需培训即可在新用户身上使用。


DelPreto说:“通过同时观察肌肉和大脑的信号,我们可以开始了解一个人的自然手势以及他们对是否出问题的迅速决策。” “这有助于使与机器人的交流更像与他人交流。”


研究小组说,他们可以想象有一天该系统对老年人或语言障碍或行动不便的工人有用。


罗斯说:“我们希望摆脱人们必须适应机器约束的世界。” “这样的方法表明,很有可能开发出更自然,更直观的机器人系统。”


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