微美全息(NASDAQ:WIMI)開發(fā)基于混合信號BCI腦機接口技術(shù)的人形控制系統(tǒng)-世界新資訊

近年來,混合BCI技術(shù)在腦機接口領(lǐng)域中逐漸得到了廣泛應(yīng)用,其結(jié)合多種互補信號源,如肌電圖(EMG)、腦電圖(EEG)、眼電圖(EOG)和穩(wěn)態(tài)視覺誘發(fā)電位(SSVEP)等,通過數(shù)據(jù)融合技術(shù)來提高準(zhǔn)確性和魯棒性?;旌螧CI技術(shù)因其可以記錄和分析多個互補信號,使用數(shù)據(jù)融合技術(shù)并結(jié)合機器學(xué)習(xí)算法來融合這些信號,已經(jīng)成為了一種重要的技術(shù)框架。據(jù)悉,WIMI微美全息在混合BCI技術(shù)領(lǐng)域取得了重大進展,開發(fā)了一款基于混合BCI腦機接口的人形控制系統(tǒng)。

資料顯示,微美全息(NASDAQ:WIMI)混合BCI腦機接口的人形控制系統(tǒng)的技術(shù)實現(xiàn)路徑包括多個步驟。首先,需要使用多個傳感器來記錄多個互補信號,如肌電圖(EMG)、腦電圖(EEG)、眼電圖(EOG)和事件相關(guān)去同步(ERD)、穩(wěn)態(tài)視覺誘發(fā)電位(SSVEP)以及近紅外光譜(NIRS)。這些傳感器記錄下的信號需要進行預(yù)處理,以去除干擾信號、降噪等。接著,使用機器學(xué)習(xí)算法對信號進行特征提取、信號分類等操作,從而實現(xiàn)對腦機接口信號的準(zhǔn)確解碼。最后,將解碼的結(jié)果映射到人形機器人控制上,實現(xiàn)對人形機器人的控制。


(資料圖片僅供參考)

相較于傳統(tǒng)的BCI技術(shù),WIMI微美全息混合BCI腦機接口的人形控制系統(tǒng)具有多個優(yōu)勢。首先,通過記錄和分析多個互補信號,可以更全面地獲取大腦的活動信息,從而提高解碼的準(zhǔn)確性和魯棒性。其次,數(shù)據(jù)融合技術(shù)可以進一步提高系統(tǒng)的魯棒性和可靠性,避免單一信號的特異性導(dǎo)致的識別誤差。此外,機器學(xué)習(xí)算法的運用可以進一步提高解碼速度和準(zhǔn)確性,從而提高信息傳輸速率。最后,基于混合BCI技術(shù)的人形控制系統(tǒng)可以實現(xiàn)更加自然、精準(zhǔn)的控制,可以應(yīng)用于機器人輔助、殘障人士輔助等多個領(lǐng)域。

相對于傳統(tǒng)BCI技術(shù),混合BCI技術(shù)具體優(yōu)勢如下:

提高了準(zhǔn)確性和魯棒性:混合BCI技術(shù)利用多個互補的信號源,如如肌電圖(EMG)、腦電圖(EEG)、眼電圖(EOG)和穩(wěn)態(tài)視覺誘發(fā)電位(SSVEP)事件相關(guān)去同步、等,通過數(shù)據(jù)融合技術(shù)來提高準(zhǔn)確性和魯棒性。與單一信號源相比,多個信號源可以提供更全面、更可靠的信息,從而提高系統(tǒng)的準(zhǔn)確性和魯棒性。

增強了信息傳輸速率:傳統(tǒng)BCI技術(shù)中,單一信號源可能無法提供足夠的信息來實現(xiàn)高速的人機交互。而混合BCI技術(shù)結(jié)合了多個信號源,可以增強信息傳輸速率,從而實現(xiàn)更快速、更自然的人機交互。

改善了適用性和可操作性:混合BCI技術(shù)利用多個信號源的優(yōu)勢,可以提高系統(tǒng)的適用性和可操作性。例如,某些用戶可能無法通過單一信號源進行有效的交互,但是多個信號源的結(jié)合可以提供更多選擇,更容易實現(xiàn)有效的交互。

提高了訓(xùn)練效率:傳統(tǒng)BCI技術(shù)中,單一信號源的訓(xùn)練通常需要大量的時間和努力。而混合BCI技術(shù)可以利用多個信號源的優(yōu)勢,通過數(shù)據(jù)融合技術(shù)來提高訓(xùn)練效率,從而更快地實現(xiàn)可靠的交互。

混合BCI的技術(shù)框架主要是基于信號采集、信號預(yù)處理、特征提取、特征選擇和分類器訓(xùn)練等技術(shù)。通過綜合使用多個信號源和機器學(xué)習(xí)算法,可以實現(xiàn)更高的控制精度和魯棒性。WIMI微美全息的混合BCI人形控制系統(tǒng)使用多種信號源,包括肌電圖(EMG)、腦電圖(EEG)、眼電圖(EOG)和近紅外光譜等,通過數(shù)據(jù)融合技術(shù)將這些信號源結(jié)合在一起,一方面提高了控制系統(tǒng)的準(zhǔn)確性和魯棒性。同時,該系統(tǒng)還具有高速的信息傳輸能力,使用戶可以通過簡單的思維命令實現(xiàn)自然、高效的人機交互。

微美全息(NASDAQ:WIMI)混合BCI的技術(shù)框架和具體實現(xiàn)路徑可以分為以下幾個步驟:

信號采集:使用多個傳感器采集多個互補的信號源,例如肌電圖(EMG)、腦電圖(EEG)、眼電圖(EOG)、事件相關(guān)去同步(ERD)、穩(wěn)態(tài)視覺誘發(fā)電位(SSVEP)和近紅外光譜(NIRS)等。這些信號源可以提供不同的信息,例如肌肉運動、大腦活動、注意力等。

信號預(yù)處理:對采集到的信號進行預(yù)處理,例如去噪、濾波、特征提取等,以提高信號的質(zhì)量和準(zhǔn)確性。例如,可以使用常用的預(yù)處理方法如平均去除、帶通濾波、小波變換等來減少信號噪聲和提取有用的特征。

特征提?。菏褂脵C器學(xué)習(xí)算法從預(yù)處理后的信號中提取特征,例如時域特征、頻域特征、小波變換等。這些特征可以提供有關(guān)大腦或肌肉運動的重要信息。

特征選擇:根據(jù)特征的重要性進行特征選擇,以減少特征的數(shù)量和計算復(fù)雜度。例如,可以使用基于正則化的稀疏化方法來選擇重要的特征。

分類器訓(xùn)練:使用訓(xùn)練集對分類器進行訓(xùn)練,例如支持向量機(SVM)、隨機森林(Random Forest)等。分類器可以將輸入信號映射到指定的動作或命令。

系統(tǒng)集成:將所有組件集成到一個完整的系統(tǒng)中,包括信號采集、預(yù)處理、特征提取、特征選擇和分類器訓(xùn)練。系統(tǒng)可以與外部設(shè)備(例如機器人、假肢或游戲控制器)進行通信,并將命令或動作發(fā)送到設(shè)備。

微美全息(NASDAQ:WIMI)混合BCI腦機接口人形控制系統(tǒng)還具有良好的適用性和可操作性,可以適應(yīng)不同用戶的需求和特點。該系統(tǒng)的訓(xùn)練效率也很高,用戶可以在短時間內(nèi)完成訓(xùn)練,并快速達到可靠的交互效果。

WIMI微美全息混合BCI腦機接口人形控制系統(tǒng)具有廣泛的應(yīng)用前景。例如,它可以被應(yīng)用于殘障人士的康復(fù)和輔助治療,通過對殘障人士的肌肉和大腦信號的監(jiān)測和識別,實現(xiàn)對人形機器人的精準(zhǔn)控制,從而幫助殘障人士更加自主地生活和工作。此外,該技術(shù)還可以被廣泛應(yīng)用于生產(chǎn)制造領(lǐng)域,通過對員工的肌肉和大腦信號的監(jiān)測和識別,實現(xiàn)對生產(chǎn)線機器人的精準(zhǔn)控制,從而提高生產(chǎn)效率和產(chǎn)品質(zhì)量。將其應(yīng)用于醫(yī)療、智能家居和娛樂等領(lǐng)域,為人們帶來更加便捷和高效的生活體驗。此外,WIMI微美全息還將繼續(xù)推進技術(shù)創(chuàng)新和研發(fā),不斷完善產(chǎn)品性能和功能,為用戶提供更好的服務(wù)和體驗。隨著混合BCI技術(shù)的不斷發(fā)展和應(yīng)用,WIMI微美全息混合BCI腦機接口人形控制系統(tǒng)將為用戶帶來更加智能化、高效化的人機交互體驗,為腦機接口技術(shù)的發(fā)展做出更大的貢獻。

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