La Brain-Computer Interface (BCI) è un interfaccia che funziona da ponte tra il cervello e una macchina esterna, cioè permette di tradurre le intenzioni della persona in comandi per la macchina. La tecnologia più comunemente utilizzata per l’acquisizione dei segnali cerebrali è l’Elettroencefalografia (EEG). L’acquisizione dei segnali, l’elaborazione di segnali grezzi in segnali per la classificazione e l’attuazione dell’azione insieme compongono un modello classico della BCI. Accanto alla classica BCI, abbiamo la BCI collaborativa (cBCI) che adopera segnali cerebrali di più soggetti per combinarli in un unico output. La tesi presenta la realizzazione di un protocollo di BCI collaborativa per consentire ad una coppia di utenti di controllare un robot manipolatore e l’implementazione di un software di feedback visivo. Il sistema proposto è stato realizzato tramite ROS-Neuro, un’estensione del Robot Operating System (ROS) per applicazioni di Neurorobotica, realizzato dall’Università di Padova. Secondo il protocollo utilizzato, viene prima addestrato un modello di BCI per ogni soggetto in grado di riconoscere l’immaginazione motoria delle mani e dei piedi. L’output di ciascuna BCI viene poi fuso e convertito in un comando direzionale per il manipolatore al fine di raggiungere un oggetto desiderato sul tavolo. Per facilitare l’uso del sistema, ho sviluppato un’interfaccia che ha la funzione di mostrare l’ambiente di lavoro con gli oggetti da prendere e i feedback visivi per ogni stato del protocollo. Il protocollo è stato validato con tre coppie di utenti diviso in cinque giornate di esperimento con il manipolatore, più una di addestramento delle BCI. Dai risultati ottenuti, si è potuto concludere che grazie al sistema e al feedback proposto tutte le coppie sono riuscite a controllare con successo il manipolatore robotico tramite i propri segnali cerebrali. Inoltre, l’utilizzo di una cBCI ha consentito un miglioramento evidente dei soggetti nel tempo, soprattutto quelli inizialmente inesperti.

Implementazione di feedback e protocollo di un robot manipolatore controllato da una Brain-Computer Interface collaborativa

JIN, TOMMASO
2023/2024

Abstract

La Brain-Computer Interface (BCI) è un interfaccia che funziona da ponte tra il cervello e una macchina esterna, cioè permette di tradurre le intenzioni della persona in comandi per la macchina. La tecnologia più comunemente utilizzata per l’acquisizione dei segnali cerebrali è l’Elettroencefalografia (EEG). L’acquisizione dei segnali, l’elaborazione di segnali grezzi in segnali per la classificazione e l’attuazione dell’azione insieme compongono un modello classico della BCI. Accanto alla classica BCI, abbiamo la BCI collaborativa (cBCI) che adopera segnali cerebrali di più soggetti per combinarli in un unico output. La tesi presenta la realizzazione di un protocollo di BCI collaborativa per consentire ad una coppia di utenti di controllare un robot manipolatore e l’implementazione di un software di feedback visivo. Il sistema proposto è stato realizzato tramite ROS-Neuro, un’estensione del Robot Operating System (ROS) per applicazioni di Neurorobotica, realizzato dall’Università di Padova. Secondo il protocollo utilizzato, viene prima addestrato un modello di BCI per ogni soggetto in grado di riconoscere l’immaginazione motoria delle mani e dei piedi. L’output di ciascuna BCI viene poi fuso e convertito in un comando direzionale per il manipolatore al fine di raggiungere un oggetto desiderato sul tavolo. Per facilitare l’uso del sistema, ho sviluppato un’interfaccia che ha la funzione di mostrare l’ambiente di lavoro con gli oggetti da prendere e i feedback visivi per ogni stato del protocollo. Il protocollo è stato validato con tre coppie di utenti diviso in cinque giornate di esperimento con il manipolatore, più una di addestramento delle BCI. Dai risultati ottenuti, si è potuto concludere che grazie al sistema e al feedback proposto tutte le coppie sono riuscite a controllare con successo il manipolatore robotico tramite i propri segnali cerebrali. Inoltre, l’utilizzo di una cBCI ha consentito un miglioramento evidente dei soggetti nel tempo, soprattutto quelli inizialmente inesperti.
2023
Implementation of feedback and protocol of a collaborative BCI-controlled robotic manipulator
Neurorobotics
BCI
graphical interface
File in questo prodotto:
File Dimensione Formato  
Jin_Tommaso.pdf

embargo fino al 14/03/2027

Dimensione 1.72 MB
Formato Adobe PDF
1.72 MB Adobe PDF

The text of this website © Università degli studi di Padova. Full Text are published under a non-exclusive license. Metadata are under a CC0 License

Utilizza questo identificativo per citare o creare un link a questo documento: https://hdl.handle.net/20.500.12608/62675