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Cette étude évalue une approche de contrôle innovante pour la robotique d'assistance en intégrant la technologie d'interface cerveau-ordinateur (BCI) et le suivi oculaire dans un système de contrôle partagé pour une interface utilisateur de réalité augmentée mobile. Destiné à améliorer l'autonomie des personnes ayant des handicaps physiques, en particulier celles avec une fonction motrice altérée due à des conditions telles que l'accident vasculaire cérébral, le système utilise le BCI pour interpréter les intentions de l'utilisateur à partir des signaux électroencéphalographiques et le suivi oculaire pour identifier l'objet de focus, affinant ainsi les commandes de contrôle. Cette intégration vise à créer une stratégie de contrôle de robot d'assistance plus intuitive et réactive. La convivialité dans le monde réel a été évaluée, démontrant un potentiel significatif d'amélioration de l'autonomie pour les individus avec des incapacités motrices sévères. Le système de contrôle a été comparé à une alternative basée sur le suivi oculaire pour identifier les domaines nécessitant des améliorations. Bien que le BCI ait atteint un taux de réussite acceptable de 0,83 lors de la phase finale, le suivi oculaire s'est montré plus efficace avec un taux de réussite parfait et des temps d'achèvement systématiquement plus courts (p<0,001). Les réponses concernant l'expérience utilisateur ont favorisé le suivi oculaire dans 11 des 26 questions, sans différences significatives dans les questions restantes, et la fatigue subjective était plus élevée avec l'utilisation du BCI (p=0,04). Bien que les performances du BCI aient été en deçà de celles du suivi oculaire, l'évaluation par l'utilisateur soutient la validité de notre stratégie de contrôle, montrant qu'elle pourrait être déployée dans des conditions réelles et suggérant une voie pour de futures avancées.
Dillen et al. (Mer,) ont étudié cette question.