TY -的盟Ramirez-Moreno Mauricio Adolfo AU -古铁雷斯,大卫PY - 2019 DA - 2019/11/27 TI -评估半自治性的脑机接口基于共形几何代数和人工视觉SP - 9374802六世- 2019 AB -在这篇文章中,我们评估半自治性的脑机接口(BCI)操作任务。在这样一个系统,用户通过电机控制机械手臂图像命令。在传统的过程控制BCI系统,用户必须提供这些命令不断为了操纵机器人的效应逐步,结果在一个无聊的过程简单的任务,如选择和替换一个项目从一个表面。这里,我们采取半自治的方法基于共形几何代数模型,解决了机器人的逆运动学,然后用户只有决定运动的开始和最后的位置效应(goal-selection方法)。在这种情况下,我们实现了拾起并定位任务与一个磁盘作为项目和两个目标区域任意位置放置在桌子上的。一个人工视觉(AV)算法用于获得项目表达了在机器人坐标系的位置通过摄像头捕捉到的图像。然后,AV算法集成到逆运动学模型执行操作任务。概念验证,不同的用户被训练来控制拾起并定位任务通过过程控制和半自治goal-selection方法,这样可以比较两种方案的性能。我们的结果显示半方法的性能优势以及证据的精神疲劳。SN - 1687 - 5265 UR - https://doi.org/10.1155/2019/9374802 - 10.1155 / 2019/9374802摩根富林明计算智力和神经科学PB - Hindawi KW - ER