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该辅助机器人通过人机界面进行控制徐若瑄

文章来源：百赢娱乐网 | 2022-09-22

该辅助机器人通过人机界面进行控制

意大利卡西诺大学和南拉齐奥大学的研究人员最近开发了一种先进的体系结构，该体系结构可通过基于P300的脑计算机接口来操作辅助机器人。在arXiv上预发表的一篇论文中提出的这种架构最终可以使行动不便的严重人士执行操纵任务，从而简化他们的生活。

研究人员开发的系统基于轻型机器人操纵器本质上，该操纵器通过基于P300范例的BCI从用户接收高层命令。在神经科学中，P300波是人类大脑在决策过程中引起的响应。

进行这项研究的研究人员之一Filippo Arrichiello告诉TechXplore：“我们工作的主要目的是实现一个系统，该系统允许用户通过大脑计算机接口为机器人操纵器生成高级指令。”

“然后将这些指令转换为自动执行指定任务的机器人操纵器的运动命令，同时确保用户的安全。”

研究人员开发的体系结构具有三个关键组件：P300 BCI设备，辅助机器人和感知系统。Arrichiello和他的同事们将这三个元素集成在ROS环境中，该环境是机器人应用程序的著名软件中间件。

该架构的第一个组件P300 BCI设备通过脑电图测量大脑中的电活动。然后，它将这些大脑信号转换为可以输入到计算机的命令。

“ BCI的P300范例利用用户的大脑对外部刺激的反应，即屏幕上的图标闪烁，以允许用户通过每次对所需图标进行反应来选择屏幕上的元素。闪烁。” Arrichiello解释道。“这允许用户在一组预定义的元素中执行一组选择，并为机器人创建有关要执行的动作的高级消息。”

为了执行用户所需的动作，研究人员使用了一种名为Kinova Jaco的轻型机器人操纵器。该辅助机器人的控制软件接收用户通过BCI生成的高级指令，并将其转换为运动命令。它的运动是通过闭环逆运动学算法控制的，该算法可以同时管理不同的任务。

Arrichiello说：“我们开发的控制体系结构使机器人可以实现多个优先目标，即在避免与用户和/或外部障碍物碰撞以及遵守诸如机器人机械限制之类的约束的同时，实现操纵任务。”

Arrichiello和他的同事设计的体系结构的最后组成部分是一种感知系统，该系统基于RGB-D传感器。该系统使用Kinect One传感器来检测和定位工作空间内机器人要操纵的对象。该传感器还可以检测用户的脸部，估计他/她的嘴的位置并识别障碍物。

Arrichiello说：“我们研究的实际含义是非常直接和雄心勃勃的。” “它的最终目的是朝着建立可靠有效的机器人装置的方向发展，该装置最终可以帮助行动不便的使用者在没有护理人员持续支持的情况下自主执行日常生活操作。”

当研究人员开始致力于开发由BCI驱动的辅助机器人时，他们首先进行了一个由单个固定基座操纵器组成的系统的实验，该操纵器可以通过标记和预先配置的用户界面识别物体。他们现在已经大大改进了该体系结构，以至于它允许用户处理更复杂的机器人系统，例如带有双臂的移动机器人。

Arrichiello解释说：“我们还改进了感知模块，该模块现在可以根据对象的形状进行识别和定位。” “最后，我们致力于感知模块和图形用户界面之间的交互，以根据感知模块的检测结果来创建GUI动态由感知模块在桌子上）。”

为了评估其架构的性能和有效性，Arrichiello和他的同事进行了一系列初步实验，获得了非常有希望的结果。将来，他们的系统可能会改变行动不便和身体受伤的人的生活，使他们能够完成各种各样的操纵任务。

“未来的研究将首先着眼于提高体系结构的鲁棒性和可靠性，而不仅仅是增加系统的应用范围，” Arrichiello说。“此外，我们将测试不同的BCI范例，即以不同的方式使用BCI作为基于运动图像的BCI，以便确定最适合远程操作应用的方式，用户可以在其中使用BCI来控制机器人。操纵杆，而不会将可赋予机器人的运动命令限制为预定义的设置。”