微美全息(NASDAQ:WIMI)開發(fā)基于混合信號(hào)BCI腦機(jī)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(jī)接口領(lǐng)域中逐漸得到了廣泛應(yīng)用,其結(jié)合多種互補(bǔ)信號(hào)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(gè)互補(bǔ)信號(hào),使用數(shù)據(jù)融合技術(shù)并結(jié)合機(jī)器學(xué)習(xí)算法來融合這些信號(hào),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(jìn)展,開發(fā)了一款基于混合BCI腦機(jī)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(jī)接口的人形控制系統(tǒng)的技術(shù)實(shí)現(xiàn)路徑包括多個(gè)步驟。首先,需要使用多個(gè)傳感器來記錄多個(gè)互補(bǔ)信號(hào),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(hào)需要進(jìn)行預(yù)處理,以去除干擾信號(hào)、降噪等。接著,使用機(jī)器學(xué)習(xí)算法對(duì)信號(hào)進(jìn)行特征提取、信號(hào)分類等操作,從而實(shí)現(xiàn)對(duì)腦機(jī)接口信號(hào)的準(zhǔn)確解碼。最后,將解碼的結(jié)果映射到人形機(jī)器人控制上,實(shí)現(xiàn)對(duì)人形機(jī)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(jī)接口的人形控制系統(tǒng)具有多個(gè)優(yōu)勢。首先,通過記錄和分析多個(gè)互補(bǔ)信號(hào),可以更全面地獲取大腦的活動(dòng)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(jìn)一步提高系統(tǒng)的魯棒性和可靠性,避免單一信號(hào)的特異性導(dǎo)致的識(shí)別誤差。此外,機(jī)器學(xué)習(xí)算法的運(yùn)用可以進(jìn)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(shí)現(xiàn)更加自然、精準(zhǔn)的控制,可以應(yīng)用于機(jī)器人輔助、殘障人士輔助等多個(gè)領(lǐng)域。

相對(duì)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(gè)互補(bǔ)的信號(hào)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(hào)源相比,多個(gè)信號(hào)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(qiáng)了信息傳輸速率:傳統(tǒng)BCI技術(shù)中,單一信號(hào)源可能無法提供足夠的信息來實(shí)現(xiàn)高速的人機(jī)交互。而混合BCI技術(shù)結(jié)合了多個(gè)信號(hào)源,可以增強(qiáng)信息傳輸速率,從而實(shí)現(xiàn)更快速、更自然的人機(jī)交互。

改善了適用性和可操作性:混合BCI技術(shù)利用多個(gè)信號(hào)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(hào)源進(jìn)行有效的交互,但是多個(gè)信號(hào)源的結(jié)合可以提供更多選擇,更容易實(shí)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(hào)源的訓(xùn)練通常需要大量的時(shí)間和努力。而混合BCI技術(shù)可以利用多個(gè)信號(hào)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(shí)現(xiàn)可靠的交互。

混合BCI的技術(shù)框架主要是基于信號(hào)采集、信號(hào)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(gè)信號(hào)源和機(jī)器學(xué)習(xí)算法,可以實(shí)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(hào)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(hào)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(shí),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(shí)現(xiàn)自然、高效的人機(jī)交互。

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

信號(hào)采集:使用多個(gè)傳感器采集多個(gè)互補(bǔ)的信號(hào)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(hào)源可以提供不同的信息,例如肌肉運(yùn)動(dòng)、大腦活動(dòng)、注意力等。

信號(hào)預(yù)處理:對(duì)采集到的信號(hào)進(jìn)行預(yù)處理,例如去噪、濾波、特征提取等,以提高信號(hào)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(hào)噪聲和提取有用的特征。

特征提取:使用機(jī)器學(xué)習(xí)算法從預(yù)處理后的信號(hào)中提取特征,例如時(shí)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(yùn)動(dòng)的重要信息。

特征選擇:根據(jù)特征的重要性進(jìn)行特征選擇,以減少特征的數(shù)量和計(jì)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(duì)分類器進(jìn)行訓(xùn)練,例如支持向量機(jī)(SVM)、隨機(jī)森林(Random Forest)等。分類器可以將輸入信號(hào)映射到指定的動(dòng)作或命令。

系統(tǒng)集成:將所有組件集成到一個(gè)完整的系統(tǒng)中,包括信號(hào)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(jī)器人、假肢或游戲控制器)進(jìn)行通信,并將命令或動(dòng)作發(fā)送到設(shè)備。

微美全息(NASDAQ:WIMI)混合BCI腦機(jī)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(diǎn)。該系統(tǒng)的訓(xùn)練效率也很高,用戶可以在短時(shí)間內(nèi)完成訓(xùn)練,并快速達(dá)到可靠的交互效果。

WIMI微美全息混合BCI腦機(jī)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(duì)殘障人士的肌肉和大腦信號(hào)的監(jiān)測和識(shí)別,實(shí)現(xiàn)對(duì)人形機(jī)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(duì)員工的肌肉和大腦信號(hào)的監(jiān)測和識(shí)別,實(shí)現(xiàn)對(duì)生產(chǎn)線機(jī)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(yàn)。此外,WIMI微美全息還將繼續(xù)推進(jìn)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(yàn)。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(jī)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(jī)交互體驗(yàn),為腦機(jī)接口技術(shù)的發(fā)展做出更大的貢獻(xiàn)。

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