रोबोट नियंत्रण का संवर्धित-वास्तविकता आधारित मस्तिष्क-컴퓨터 इंटरफेस

मस्तिष्क कंप्यूटर इंटरफेस (BCI) मानव-मशीन इंटरैक्शन का एक नया दृष्टिकोण है। यह बिना शब्दों और शरीर के आंदोलनों के मस्तिष्क के माध्यम से सीधे बाहरी उपकरणों को नियंत्रित कर सकता है। मस्तिष्क-नियंत्रित रोबोट BCI के क्षेत्र में एक प्रमुख शोध क्षेत्र है, जो उपयोगकर्ता के इलेक्ट्रोएन्सेफालोग्राम (EEG) का उपयोग करके रोबोट्स के सुरक्षित और प्रभावी वास्तविक समय नियंत्रण को हासिल करने के लिए BCI को रोबोटिक सिस्टम के साथ जैविक रूप से एकीकृत करता है। वर्तमान में, मस्तिष्क-नियंत्रित रोबोटों के लिए दो प्रकार के नियंत्रण विधियाँ हैं। एक सीधा नियंत्रण है और दूसरी साझा नियंत्रण है। सीधा मस्तिष्क नियंत्रण में इसकी कमियाँ हैं, यानी, नियंत्रण दक्षता कम है और उपयोगकर्ता को आसानी से थकावट हो सकती है। साझा नियंत्रण तकनीक मस्तिष्क-नियंत्रित रोबोटों के नियंत्रण को प्रभावी रूप से सुधार सकती है और मस्तिष्क-नियंत्रित रोबोटों की सोचने की क्षमता को कम कर सकती है, जिससे यह मस्तिष्क-नियंत्रित रोबोटों की मुख्य नियंत्रण विधि बन जाती है। इस पेपर में अध्ययन किया गया संवर्धित वास्तविकता (AR) प्रौद्योगिकी पर आधारित मस्तिष्क-कंप्यूटर सहयोगात्मक नियंत्रण प्रणाली एक मानव-मशीन साझा नियंत्रण विधि है। आभासी वास्तविकता (VR) सिस्टम और AR सिस्टम का प्रयोगात्मक विश्लेषण करते समय, यह पेपर विशिष्ट समन्वय के साथ नियंत्रण वर्टिस को एक श्रृंखला के माध्यम से बहु-रेखाओं को प्रोसेस करता है, और प्रत्येक बिंदु और प्रारंभिक बिंदु के बीच मापी गई सापेक्ष दूरी को सापेक्ष समन्वय के रूप में उपयोग करता है, और दो प्रकार के सिस्टम की परिचालन त्रुटियों की गणना करता है। मशीनीकृत टूटी रेखाओं के सिस्टम त्रुटि में, जब सापेक्ष समन्वय (10, 20), (40, 50), और (70, 80) होते हैं, तो VR सिस्टम के त्रुटि मान क्रमशः 0.17 मिमी, 0.36 मिमी, और 0.55 मिमी होते हैं, जबकि AR सिस्टम के त्रुटि मान क्रमशः 0.11 मिमी, 0.24 मिमी, और 0.41 मिमी होते हैं। इसलिए, अध्ययन ने रोबोटों के मस्तिष्क-कंप्यूटर सहयोगात्मक नियंत्रण के अध्ययन में AR सिस्टम के महत्व को स्पष्ट किया है।