在機器人技術與神經科學交叉領域的最新突破中，微云全息（NASDAQ: HOLO）宣布成功開發了一種創新的機械臂控制系統。該系統結合了增強現實（AR）、計算機視覺和穩態視覺誘發電位（SSVEP）-腦機接口（BCI），為用戶提供了一個直觀且高度集成的操作體驗。這項技術的開發標志著向實用化腦控機器人邁出了重要的一步。微云全息的研究團隊通過將最新的AR技術和腦機接口技術相融合，設計了一個集成的ARC-BCI控制系統（Augmented Reality Brain-Computer Interface），允許用戶通過腦電圖（EEG）信號控制機械臂。
該系統的核心是利用HoloLens提供的AR環境，它不僅呈現了機械臂的操作界面，還通過閃爍刺激激發用戶的SSVEP，從而減少了用戶在視覺刺激器和機械臂之間切換注意力的需要：
AR環境的定制與優化
環境定制：為特定應用場景定制AR環境，以確保用戶界面的直觀性和交互的自然性。
用戶適應性：通過機器學習算法，自動調整AR顯示以適應不同用戶的視角和操作習慣。
SSVEP-BCI的信號處理與特征提取
信號預處理：采用濾波和去噪技術，提高EEG信號的質量。
特征選擇：利用統計和機器學習方法，識別和提取與SSVEP相關的關鍵特征。
BCI與AR的同步機制
時間戳同步：確保BCI信號采集與AR環境刺激的精確同步。
反饋循環：建立一個反饋系統，將機械臂的狀態信息反饋到AR界面，供用戶調整下一步操作。
計算機視覺與物體識別
深度學習模型：訓練深度學習模型以提高物體識別的準確性和魯棒性。
實時物體追蹤：開發算法實時追蹤選定物體的位置和姿態變化。
機械臂的自動控制算法
運動規劃：實現一個高效的運動規劃算法，以快速響應用戶的BCI命令。
力覺反饋：集成力覺傳感器，提供反饋信號，增強操作的安全性和精確性。
系統集成測試與驗證
模塊測試：對AR、BCI、計算機視覺和機械臂控制各個模塊進行獨立測試。
系統驗證：通過模擬實際操作場景，驗證整個系統的性能和可靠性。
用戶交互界面(UI)設計
交互設計：設計簡潔直觀的UI，減少用戶的學習成本。
可訪問性：確保系統界面對不同能力和背景的用戶都是友好的。
數據記錄與分析
日志記錄：記錄操作過程中的關鍵數據，用于后續分析和系統優化。
性能監控：實時監控系統性能，快速定位并解決潛在問題。
安全性能增強
故障檢測：實現系統級的故障檢測機制，確保在出現問題時能夠及時響應。
權限管理：設置嚴格的用戶權限管理，防止未授權的操作。
微云全息（NASDAQ: HOLO）的ARC-BCI系統能夠提供一個高度集成、用戶友好、安全可靠的腦控機械臂操作平臺，推動腦機接口技術在多個領域的應用。微云全息的這項技術不僅提升了腦控機器人的實用性，還為未來的人機交互界面設計提供了新的方向。隨著技術的不斷進步和優化，該系統有望在醫療、制造、服務業等多個領域發揮重要作用。
轉自：中國網
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