Control de móvil robótico mediante interfaz cerebro computador
En este artículo se presenta una interfaz de control que permite comandar el movimiento de un robot móvil en función de la captura de señales provenientes del cerebro del usuario. Dichas señales son adquiridas e interpretadas por medio del dispositivo Emotiv Epoc, el cual cuenta con 14 sensores tipo...
- Autores:
-
Jimenez Moreno, Robinson
Rodriguez Aleman, Jorge
- Tipo de recurso:
- Article of journal
- Fecha de publicación:
- 2015
- Institución:
- Corporación Universidad de la Costa
- Repositorio:
- REDICUC - Repositorio CUC
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- Palabra clave:
- Brain Computer Interface -BCI
Emotiv Epoc
Mobile Robot
Arduino
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Interfaz Cerebro Computador Emotiv Epoc Robot Móvil Arduino EEG |
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En este artículo se presenta una interfaz de control que permite comandar el movimiento de un robot móvil en función de la captura de señales provenientes del cerebro del usuario. Dichas señales son adquiridas e interpretadas por medio del dispositivo Emotiv Epoc, el cual cuenta con 14 sensores tipo electrodo que captan señales electroencefalográficas (EEG) de alta resolución, que después son enviadas a un equipo de cómputo para ser procesadas. Se desarrolla una interfaz cerebro-computador (BCI) basada en el software y SDK del desarrollador del Emotiv mediante la cual se comanda de forma remota el robot móvil. Se realizan pruebas de funcionalidad con el sensor para discriminar una intención de desplazamiento por parte de un grupo de usuarios y un controlador difuso para sostener la dirección en casos de perdida de la concentración. Como conclusión, se logra obtener un sistema eficiente para la manipulación del robot. |
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1] B. He, S. Gao, H. Yuan, and J. R. Wolpaw, “Brain–Computer Interfaces,” in Neural Engineering, 2nd ed., New York: Springer, 2013, pp. 87–151.DOI: 10.1007/978-1-4614-5227-0_2 F. Lotte, M. Congedo, A. Lécuyer, F. Lamarche, and B. Arnaldi, “A review of classification algorithms for EEG-based brain-computer interfaces.,” J. Neural Eng., vol. 4, no. 2, pp. R1–R13, Jun. 2007. DOI: 10.1088/1741-2560/4/2/R01 J. D. R. Millán, R. Rupp, G. R. Müller-Putz, R. Murray-Smith, C. Giugliemma, M. Tangermann, C. Vidaurre, F. Cincotti, A. Kübler, R. Leeb, C. Neuper, K.-R. Müller, and D. Mattia, “Combining Brain-Computer Interfaces and Assistive Technologies: State-of-the-Art and Challenges.,” Front. Neurosci., vol. 4, Jan. 2010. DOI: 10.3389/fnins.2010.00161 C. I. Penaloza, Y. Mae, M. Kojima, and T. Arai, “BMI-based framework for teaching and evaluating robot skills,” in 2014 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA), 2014, pp. 6040–6046. DOI: 10.1109/ICRA.2014.6907749 B. B. Longo, A. B. Benevides, J. Castillo, and T. Bastos-Filho, “Using Brain-Computer Interface to control an avatar in a Virtual Reality Environment,” in 5th ISSNIP-IEEE Biosignals and Biorobotics Conference (2014): Biosignals and Robotics for Better and Safer Living (BRC), 2014, pp. 1–4. DOI: 10.1109/BRC.2014.6880960 J. Webb, Z. G. Xiao, K. P. Aschenbrenner, G. Herrnstadt, and C. Menon, “Towards a portable assistive arm exoskeleton for stroke patient rehabilitation controlled through a brain computer interface,” in 2012 4th IEEE RAS & EMBS International Conference on Biomedical Robotics and Biomechatronics (BioRob), 2012, pp. 1299–1304. DOI: 10.1109/BioRob.2012.6290674 M. Perakakis and A. Potamianos, “Affective evaluation of a mobile multimodal dialogue system using brain signals,” in 2012 IEEE Spoken Language Technology Workshop (SLT), 2012, pp. 43–48. DOI: 10.1109/SLT.2012.6424195 Rechy-Ramirez, E.J.; Huosheng Hu; McDonald-Maier, K., "Head movements based control of an intelligent wheelchair in an indoor environment," Robotics and Biomimetics (ROBIO), 2012 IEEE International Conference on , vol., no., pp.1464,1469, 11-14 Dec. 2012. DOI: 10.1109/ROBIO.2012.6491175 Risangtuni, A.G.; Suprijanto; Widyotriatmo, A., "Towards online application of wireless EEG-based open platform Brain Computer Interface," Control, Systems & Industrial Informatics (ICCSII), 2012 IEEE Conference on , vol., no., pp.141,144, 23-26 Sept. 2012. DOI: 10.1109/CCSII.2012.6470489 Yue Liu; Xiao Jiang; Teng Cao; Feng Wan; Peng Un Mak; Pui-In Mak; Mang-I Vai, "Implementation of SSVEP based BCI with Emotiv EPOC," Virtual Environments Human-Computer Interfaces and Measurement Systems (VECIMS), 2012 IEEE International Conference on , vol., no., pp.34,37, 2-4 July 2012. DOI: 10.1109/VECIMS.2012.6273184. Chumerin, N.; Manyakov, N.V.; van Vliet, M.; Robben, A.; Combaz, A.; Van Hulle, M, "Steady-State Visual Evoked Potential-Based Computer Gaming on a Consumer-Grade EEG Device," Computational Intelligence and AI in Games, IEEE Transactions on , vol.5, no.2, pp.100,110, June 2013. DOI: 10.1109/TCIAIG.2012.2225623 Puzi, N.S.Mohd; Jailani, R.; Norhazman, H.; Zaini, N.Mohamad, "Alpha and Beta brainwave characteristics to binaural beat treatment," Signal Processing and its Applications (CSPA), 2013 IEEE 9th International Colloquium on , vol., no., pp.344,348, 8-10 March 2013.DOI: 10.1109/CSPA.2013.6530069. Jiménez Robinson, Espinosa Fabio, Amaya Dario, "Teleoperated systems: a perspective on telesurgery applications". En: Colombia Revista Ingeniería Biomédica ISSN: 1909-9762 ed: Escuela de Ingeniería de Antioquia v.7 fasc.14 p.29 - 40 ,2013 Emotiv Epoc & testbench™ specifications, Emotiv, 2014. Emotiv Software Development Kit User Manual for Release, Ed . 1.0.0.5. Ríos G., L., & Bueno L., M. (2008). Modelo matemático para un robot móvil. Revista Scientia Et Technica. Año XIV, vol 38, Junio de 2008, pg 13-18. Jiménez Robinson, Ramos Olga, "Análisis de la implementación de un controlador difuso sobre diferentes arquitecturas de hardware" . En: Colombia Ciencia E Ingeniería Neogranadina ISSN: 0124-8170 ed: Prueba. v.23 fasc.1 p.77 - 87 ,2013. |
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Se realizan pruebas de funcionalidad con el sensor para discriminar una intención de desplazamiento por parte de un grupo de usuarios y un controlador difuso para sostener la dirección en casos de perdida de la concentración. Como conclusión, se logra obtener un sistema eficiente para la manipulación del robot.This paper poses a control interface to command the movement of a mobile robot according to signals captured from the user's brain. These signals are acquired and interpreted by Emotiv EPOC device, a 14-electrode type sensor which captures electroencephalographic (EEG) signals with high resolution, which, in turn, are sent to a computer for processing. One brain-computer interface (BCI) was developed based on the Emotiv software and SDK in order to command the mobile robot from a distance. Functionality tests are performed with the sensor to discriminate shift intentions of a user group, as well as with a fuzzy controller to hold the direction in case of concentration loss. As conclusion, it was possible to obtain an efficient system for robot movements by brain commands.application/pdfspaUniversidad de la CostaINGE CUC - 2015https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/info:eu-repo/semantics/openAccesshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2https://revistascientificas.cuc.edu.co/ingecuc/article/view/387Brain Computer Interface -BCIEmotiv EpocMobile RobotArduinoEEGInterfaz Cerebro ComputadorEmotiv EpocRobot MóvilArduinoEEGControl de móvil robótico mediante interfaz cerebro computadorControl of a mobile robot through brain computer interfaceArtículo de revistahttp://purl.org/coar/resource_type/c_6501http://purl.org/coar/resource_type/c_2df8fbb1Textinfo:eu-repo/semantics/articleJournal articlehttp://purl.org/redcol/resource_type/ARTinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionhttp://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85Inge Cuc1] B. He, S. Gao, H. Yuan, and J. R. Wolpaw, “Brain–Computer Interfaces,” in Neural Engineering, 2nd ed., New York: Springer, 2013, pp. 87–151.DOI: 10.1007/978-1-4614-5227-0_2F. Lotte, M. Congedo, A. Lécuyer, F. Lamarche, and B. Arnaldi, “A review of classification algorithms for EEG-based brain-computer interfaces.,” J. Neural Eng., vol. 4, no. 2, pp. R1–R13, Jun. 2007. DOI: 10.1088/1741-2560/4/2/R01J. D. R. Millán, R. Rupp, G. R. Müller-Putz, R. Murray-Smith, C. Giugliemma, M. Tangermann, C. Vidaurre, F. Cincotti, A. Kübler, R. Leeb, C. Neuper, K.-R. Müller, and D. Mattia, “Combining Brain-Computer Interfaces and Assistive Technologies: State-of-the-Art and Challenges.,” Front. Neurosci., vol. 4, Jan. 2010. DOI: 10.3389/fnins.2010.00161C. I. Penaloza, Y. Mae, M. Kojima, and T. Arai, “BMI-based framework for teaching and evaluating robot skills,” in 2014 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA), 2014, pp. 6040–6046. DOI: 10.1109/ICRA.2014.6907749B. B. Longo, A. B. Benevides, J. Castillo, and T. Bastos-Filho, “Using Brain-Computer Interface to control an avatar in a Virtual Reality Environment,” in 5th ISSNIP-IEEE Biosignals and Biorobotics Conference (2014): Biosignals and Robotics for Better and Safer Living (BRC), 2014, pp. 1–4. DOI: 10.1109/BRC.2014.6880960J. Webb, Z. G. Xiao, K. P. Aschenbrenner, G. Herrnstadt, and C. Menon, “Towards a portable assistive arm exoskeleton for stroke patient rehabilitation controlled through a brain computer interface,” in 2012 4th IEEE RAS & EMBS International Conference on Biomedical Robotics and Biomechatronics (BioRob), 2012, pp. 1299–1304. DOI: 10.1109/BioRob.2012.6290674M. Perakakis and A. Potamianos, “Affective evaluation of a mobile multimodal dialogue system using brain signals,” in 2012 IEEE Spoken Language Technology Workshop (SLT), 2012, pp. 43–48. 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