Controlling robots with brainwaves..

Controlling robots with brainwaves and hand gestures..

Getting robots to do things isn't easy: usually scientists have to either explicitly program them or get them to understand how humans communicate via language.

CSAL के निदेशक डेनिला रस कहते हैं, "EEG और EMG फीडबैक के साथ यह काम प्राकृतिक मानव-रोबोट इंटरैक्शन को व्यापक रूप से प्रयोगों के लिए सक्षम बनाता है,यह  हम केवल EEG फीडबैक का उपयोग करने से पहले कर सकते हैं।" "मांसपेशियों की फीडबैक सहित, हम रोबोट को स्थानिक रूप से कम करने के लिए सेंसर का उपयोग कर सकते हैं|

अधिकांश पिछले कार्यों में, सिस्टम आम तौर पर केवल मस्तिष्क संकेतों को पहचान सकते हैं जब लोगों ने खुद को "विशिष्ट" लेकिन मनमाने ढंग से तरीकों से "सोचने" के लिए प्रशिक्षित किया था और जब सिस्टम को ऐसे संकेतों पर प्रशिक्षित किया गया था। उदाहरण के लिए, एक मानव ऑपरेटर को विभिन्न प्रकाश प्रदर्शनों को देखना पड़ सकता है जो एक प्रशिक्षण सत्र के दौरान विभिन्न रोबोट कार्यों के अनुरूप होते हैं।

आश्चर्य की बात है, कि ऐसे दृष्टिकोण लोगों के लिए भरोसेमंद तरीके से संभालना मुश्किल हैं, खासकर यदि वे निर्माण या नेविगेशन जैसे क्षेत्रों में काम करते हैं जिन्हें पहले से ही तीव्र एकाग्रता की आवश्यकता होती है।

इस बीच, रूस की टीम ने "त्रुटि से संबंधित संभावित" (एआरआरपी) नामक मस्तिष्क संकेतों की शक्ति का उपयोग किया, जिसे शोधकर्ताओं ने स्वाभाविक रूप से तब पाया जब लोग गलतियों को देखते हैं। अगर कोई एररप है, तो सिस्टम बंद हो जाता है ताकि उपयोगकर्ता इसे सही कर सके; यदि नहीं, तो यह चलता है।

डेलप्रेटो कहते हैं, "इस दृष्टिकोण के बारे में क्या बढ़िया बात यह है कि उपयोगकर्ताओं को निर्धारित तरीके से सोचने के लिए प्रशिक्षित करने की आवश्यकता नहीं है।" "मशीन आपको अनुकूल बनाती है, न कि दूसरी तरफ।"

प्रोजेक्ट के लिए टीम ने "बैक्सटर" का प्रयोग किया, जो रेथिंक रोबोटिक्स से एक humanoid रोबोट था। मानव पर्यवेक्षण के साथ, रोबोट उस समय का 70 प्रतिशत सही लक्ष्य चुनने से 97 प्रतिशत से अधिक समय तक चला गया।

सिस्टम बनाने के लिए टीम ने मांसपेशियों की गतिविधि के लिए मस्तिष्क गतिविधि और इलेक्ट्रोमोग्राफी (ईएमजी) के लिए इलेक्ट्रोएन्सेफ्लोग्राफी (ईईजी) की शक्ति का उपयोग किया, जिससे उपयोगकर्ताओं के खोपड़ी और अग्रसर पर इलेक्ट्रोड की एक श्रृंखला डाली गई।
Rus कहते हैं, "हम ऐसी दुनिया से दूर जाना चाहते हैं जहां लोगों को मशीनों की बाधाओं को अनुकूलित करना होगा।" "इस तरह के दृष्टिकोण से पता चलता है कि रोबोट सिस्टम विकसित करना बहुत संभव है जो हमारे बारे में अधिक प्राकृतिक और सहज ज्ञान युक्त विस्तार है।"

Abstract:

The aim of this project is to control a robot using a Brain Machine Interface (BMI). The electrophysiological signals generated from the brain are used to command different devices. The signals generated can be processed and conditioned by the BMI to perform the specific work for which they are generated. The research in BMI can naturally improve the quality of life of the disabled persons. BMI gives neural response which helps controlling a robot with one's mind. The BMI used here is NeuroSky Mindwave which is a three electrode system as compared to the previous BMI's which has a complex twenty four electrodes and is very clumsy to handle. The main advantage of the BMI used in this paper is that it uses dry electrodes over the traditional wet electrodes which makes the user very uncomfortable which decreases the accuracy of the neural response recorded.