Tese: Controle de um manipulador robótico através de uma interface cérebro máquina não-invasiva com aprendizagem mútua
Aluno(a) : Alexandre Ormiga Galvão BarbosaOrientador(a): Marco A. Meggiolaro
Área de Concentração: Mecânica Aplicada
Data: 31/08/2010
Link para tese/dissertação: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=17057@1
Resumo: Esse trabalho apresenta o desenvolvimento de uma interface cérebro-máquina (Brain Machine Interface - BMI) como um meio alternativo de comunicação para uso na robótica. O trabalho engloba o projeto e construção de um eletroencefalógrafo (EEG), assim como o desenvolvimento de todos os algoritmos computacionais e demais técnicas necessárias para o reconhecimento de atividades mentais. A interface cérebro-máquina desenvolvida é utilizada para comandar os movimentos de um manipulador robótico MA2000, associando quatro atividades mentais distintas a quatro movimentos do manipulador. A interface baseia-se na análise de sinais eletroencefalográficos, extraindo desses, características que podem ser classificadas como uma atividade mental específica. Primeiramente os sinais EEG sío pré-processados, filtrando-se os ruídos indesejados, utilizando filtros espaciais para o aumento da resolução espacial do escalpe, e extraindo-se características relevantes à classificação das atividades mentais. Em seguida, diferentes modelos de classificadores sío propostos, avaliados e comparados. Por último, duas implementações dos classificadores sío propostas para aumentar o índice de comandos corretos para o manipulador. Em uma das implementações, obtiveram-se taxas de acerto de até 91% dos comandos, enquanto a taxa de comandos incorretos chegou ao mínimo de 1.25% após 400 tentativas de controle do manipulador.