基于内源性BCI范式的使用EEG的无人机群控制系统设计
人机交互
2020-12-15 v2
摘要
非侵入式脑机接口（BCI）已通过脑电图（EEG）信号来解读用户意图而得到发展。随着人工智能的近期发展，无人机控制系统取得了诸多进展。BCI能够反映用户意图的特性催生了基于BCI的无人机控制系统。与使用单架无人机相比，使用无人机群可带来任务多样性等更多优势。特别是，基于BCI的无人机群控制可为军事或工业灾害等多种行业带来诸多优势。BCI范式包括外源性与内源性范式。内源性范式可在无任何刺激的情况下依用户意图独立运行。在本研究中，我们设计了专用于无人机群控制的内源性范式（即运动想象（MI）、视觉想象（VI）与言语想象（SI）），并开展了与无人机群控制相关的基于EEG的多类任务分类。五名受试者参与了实验，并使用基础机器学习算法评估了性能。MI、VI与SI的全体平均准确率分别为51.1%、53.2%与41.9%。由此，我们证实了利用多种内源性范式提升无人机群控制自由度的可行性。
引用
@article{arxiv.2012.03507,
title = {Design of an EEG-based Drone Swarm Control System using Endogenous BCI Paradigms},
author = {Dae-Hyeok Lee and Hyung-Ju Ahn and Ji-Hoon Jeong and Seong-Whan Lee},
journal= {arXiv preprint arXiv:2012.03507},
year = {2020}
}
备注
Submitted IEEE The 9th International Winter Conference on Brain-Computer Interface