PL EN


Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników
Powiadomienia systemowe
  • Sesja wygasła!
  • Sesja wygasła!
Tytuł artykułu

Koncepcja sterowania małym pojazdem za pomocą interfejsu mózg-komputer

Autorzy
Treść / Zawartość
Identyfikatory
Warianty tytułu
EN
Concept of small vehicle control by brain-computer interface
Konferencja
Computer Applications in Electrical Engineering 2013 (15-16.04.2013; Poznań, Polska)
Języki publikacji
PL
Abstrakty
PL
Interfejs mózg-komputer to system pozwalający na bezpośrednią komunikację pomiędzy mózgiem a urządzeniem zewnętrznym. Każda aktywność mózgu przejawia się w postaci pojawiającego się w nim potencjału elektrycznego. Jego pomiar możliwy jest za pomocą elektroencefalografu wyposażonego w elektrody zamontowane na powierzchni czaszki. Jest to rozwiązanie najczęściej obecnie stosowane w interfejsach mózg-komputer. Poza prezentacją aktualnego stanu wiedzy, celem niniejszej pracy jest prezentacja prostego interfejsu mózg-komputer. W tym rozwiązaniu sygnał z powierzchni czaszki jest mierzony za pomocą jednoelektrodowego urządzenia MindWave firmy NeuroSky, a następnie bezprzewodowo przekazywany do układu Arduino. Układ Arduino, na podstawie otrzymanego sygnału, steruje jeżdżącą platformą. U użytkownika skupiającego uwagę (np. na wspomnianej platformie) w sygnale pomierzonym z powierzchni czaszki, pojawiają się tzw. fale beta. Na podstawie wartości ich amplitudy (czyli przekroczenia określonego progu), układ Arduino decyduje o ewentualnym ruchu platformy.
EN
The brain-computer interface makes possible to do the direct connection between brain and an external device. Every brain activity causes a rise in electrical potential. Measurement of that potential is possible by electrodes mounted on the surface of the skull. This method is the most popular and is called electroencephalography. This article presents brain-computer interface technology overview and its simple implementation. In this implementation, signal is measured by one-electrode device MindWave from NeuroSky, and then it is wirelessly transmitted to Arduino board. Microcontroller controls the mobile platform based on the received signal. When the user is focusing his attention, for example, on a mobile platform, it is possible to measure the beta waves from the surface of the skull. If the threshold value is exceeded, Arduino moves of the mobile platform.
Rocznik
Tom
Strony
223--229
Opis fizyczny
Bibliogr. 10 poz., rys.
Twórcy
autor
  • Politechnika Poznańska
Bibliografia
  • [1] Birbaumer N., Breaking the silence: Brain-computer interfaces (BCI) for communication and motor control. Psychophysiology, Volume 43, 517-532, ISSN 0048-5772, 2005.
  • [2] van Drongelen W., Signal Processing for Neuroscientists, Academic Press, 2006.
  • [3] Enzinger Ch., Ropele S., Fazekas F., Loitfelder M., Gorani F., Seifert T., Reiter G., Neuper Ch., Pfurtscheller G., Müller-Putz G., Brain motor system function in a patient with complete spinal cord injury following extensive brain-computer interface training, Experimental Brain Research, Volume 190, Issue 2, 215-223, ISSN 1432-1106, 2008.
  • [4] Graimann B., Brendan Z., Pfurtscheller G., Brain-Computer Interfaces: Revolutionizing Human-Computer Interaction. Brain-Computer Interfaces: A Gentle Introduction. Springer, 2011.
  • [5] Pfurtscheller G., Lopes da Silva F., Event-related EEG/MEG synchronization and desynchronization: basic principles, Clinical Neurophysiology, Volume 110, 1842-1857, ISSN 1388-2457, 1999.
  • [6] Rak R, Kołodziej M., Majkowski A., Interfejs mózg-komputer: wybrane problemy rejestracji i analizy sygnału EEG, Przegląd Elektrotechniczny, Numer 12, 277-280, ISSN 0033-2097, 2009.
  • [7] Ramoser H., Muller-Gerking J., Pfurtscheller G., Optimal spatial filtering of single trial EEG during imagined hand movement. IEEE Transactions on Rehabilitation Engineering, Volume 8, Number 4, 2000, 441-446, ISSN 1063-6528, 1999.
  • [8] Wolpaw J.R., Birbaumer N., McFarland D.J., Pfurtscheller G., Vaughan T.M., Brain-computer interfaces for communication and control, Clinical Neurophysiology, Volume 113, 767-791, ISSN 1388-2457, 2002.
  • [9] www.neurosky.com
  • [10] www.dfrobot.com
Typ dokumentu
Bibliografia
Identyfikator YADDA
bwmeta1.element.baztech-1610aa7c-375d-4130-bc6a-e797d987325f
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.