Детальная информация

Название Управление робототехническими устройствами на основе интерфейса "мозг-компьютер": научный доклад: направление подготовки 15.06.01 «Машиностроение» ; направленность 15.06.01_03 «Роботы, мехатроника и робототехнические системы»
Авторы Гунделах Филипп Викторович
Научный руководитель Лопота Александр Витальевич
Организация Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого. Институт машиностроения, материалов и транспорта
Выходные сведения Санкт-Петербург, 2020
Коллекция Научные работы аспирантов/докторантов ; Общая коллекция
Тематика Нейронные сети ; Робототехнические системы ; интерфейс "мозг-компьютер" ; ЭЭГ ; brain-computer interface ; EEG
УДК 621.865.8 ; 004.032.26
Тип документа Научный доклад
Тип файла PDF
Язык Русский
Уровень высшего образования Аспирантура
Код специальности ФГОС 15.06.01
Группа специальностей ФГОС 150000 - Машиностроение
DOI 10.18720/SPBPU/6/2020/vn20-52
Права доступа Доступ по паролю из сети Интернет (чтение, печать, копирование)
Ключ записи ru\spstu\vkr\9657
Дата создания записи 16.10.2020

Разрешенные действия

Прочитать Загрузить (10,3 Мб)

Группа Анонимные пользователи
Сеть Интернет

В данной работе описана разработанная система управления робототехническими устройствами на основе интерфейса "мозг-компьютер". Представлены новые подходы и методы предварительной обработки ЭЭГ сигналов воображаемых моторных движений. Разработаны новые методы классификации ЭЭГ паттернов воображаемых моторных движений: на основе сверточных нейросетей, модифицированного иерархического классификатора и классификатора на основе римановой геометрии. Продемонстрирована возможность практического использования ИМК на основе воображаемых движений для управления робототехническими устройствами.

This paper describes the developed control system for robotic devices based on the "brain-computer" interface. New approaches and methods of preliminary processing of EEG signals of imaginary motor movements are presented. New methods of classification of EEG patterns of imaginary motor movements have been developed: based on convolutional neural networks, a modified hierarchical classifier and a classifier based on Riemann geometry. The possibility of practical use of BCIs based on imaginary movements for controlling robotic devices has been demonstrated.

Место доступа Группа пользователей Действие
Локальная сеть ИБК СПбПУ Все
Прочитать Печать Загрузить
Интернет Все

Количество обращений: 125 
За последние 30 дней: 23

Подробная статистика