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.File | Dimensione | Formato | |
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https://hdl.handle.net/20.500.12608/62675