y - JOUR A2 - Ayaz, Hasan AU - Mao, Xiaoqian AU - Li, Mengfan AU - Li, Wei AU - Niu, Linwei AU - Xian, Bin AU - Zeng, Ming AU - Chen，Genshe PY - 2017 DA - 2017/04/05 TI -因为它使得基于脑电图的进步大脑机器人交互系统SP - 1742862最受欢迎的无创性脑六世- 2017 AB -机器人交互(BRI)技术使用的脑电图(EEG)的脑机接口(BCI)为基础,作为额外的通信通道,通过脑电波控制机器人。这项技术对老年人或残疾人的日常生活有很大的帮助。BRI系统的关键问题是通过脑电图装置获得的脑电波解码来识别人类的心理活动。与其他BCI应用(如拼字)相比，这些应用的开发可能更具挑战性，因为通过脑电波控制机器人系统必须考虑周围环境的实时反馈、机器人的机械运动学和动力学，以及机器人的控制架构和行为。本文回顾了开发BRI系统所需的主要技术。在这篇综述文章中，我们首先简要介绍了精神控制机器人技术的背景和发展。其次，我们讨论了基于脑电图的脑信号模型，包括产生原理、唤起机制和实验范式。随后，我们详细回顾了脑信号解码的常用方法，即预处理、特征提取和特征分类，并总结了几个典型的应用实例。接下来，我们将介绍一些BRI的应用，包括轮椅、机械手、无人机和基于同步和异步bci技术的类人机器人。 Finally, we address some existing problems and challenges with future BRI techniques. SN - 1687-5265 UR - https://doi.org/10.1155/2017/1742862 DO - 10.1155/2017/1742862 JF - Computational Intelligence and Neuroscience PB - Hindawi KW - ER -