In recent years, an electroencephal

In recent years, an electroencephalogram (EEG) signal
which is one of the biological signals is used as an input signal
for the various robots. An EEG signal is an electric signal that
can be measured along a scalp non-invasively. One of the
advantages of EEG based control of the robots is the potential
to be applicable to almost all people. Therefore, an EEG signal
is one of the strong candidates of the additional input signals
for wearable robots. The Interface between a robot and EEG
signals is called as Brain Computer Interface (BCI) [7]. In the
past, frequency analysis, event-related potential, evoked
potential, and so on were carried out. The purpose of these
analyses was not for the control of the robots in accordance
with the user’s motion intention, and those analyses are not
suitable for real-time control of the robots basically because
many of those analyses require a certain length of time-series
data of EEG signals and it was carried out in offline. In the
brain, the sum of electric signals which are generated at
multiple locations and are conveyed to the scalp is recorded as
the EEG signal. The measured EEG signal does not show a
one-to-one relationship with the corresponding brain part. It is
more difficult to estimate the user’s motion intention based on
the EEG signals for the control of the robots compared with the
EMG signals. Therefore, in general, the reliability of the
estimated user’s motion based on the EEG signals is lower thanthat based on the EMG signals. To control the robots in realtime,
some classification methods have been proposed [8-15].
Those methods are one of the switching methods and cannot
estimate the details of user’s motion intention. Although the
hand motion is estimated based on the EEG signals in the
limited condition [16-18], the highly reliable motion estimation

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ในปีที่ผ่านมา การสัญญาณ electroencephalogram (EEG)ซึ่งเป็นหนึ่งในสัญญาณชีวภาพใช้เป็นสัญญาณป้อนเข้าสำหรับหุ่นยนต์ต่าง ๆ สัญญาณการ EEG จะมีสัญญาณไฟฟ้าที่สามารถวัดบริเวณหนังศีรษะไม่ใช่-invasively หนึ่งของการข้อดีของ EEG ที่ใช้ควบคุมหุ่นยนต์มีศักยภาพเพื่อให้สามารถใช้ได้กับเกือบทุกคน ดังนั้น สัญญาณ EEGเป็นหนึ่งในผู้ที่แข็งแรงของสัญญาณเพิ่มเติมสำหรับหุ่นยนต์ wearable อินเทอร์เฟซระหว่างหุ่นยนต์และ EEGสัญญาณจะเรียกว่าเป็นสมองคอมพิวเตอร์อินเตอร์เฟซ (BCI) [7] ในในอดีต evoked วิเคราะห์ความถี่ ศักยภาพ เหตุการณ์ที่เกี่ยวข้องเป็นไปได้ และอื่น ๆ ที่ดำเนินงาน วัตถุประสงค์เหล่านี้วิเคราะห์ไม่ได้อยู่ในการควบคุมหุ่นยนต์ในมีการเคลื่อนไหวของผู้ใช้ ความตั้งใจ และการวิเคราะห์ที่ไม่เหมาะสำหรับการควบคุมแบบเรียลไทม์ของหุ่นยนต์โดยทั่วไปเนื่องจากหลายผู้วิเคราะห์ต้องยาวของชุดข้อมูลเวลาข้อมูลของสัญญาณ EEG และถูกดำเนินในแบบออฟไลน์ ในสมอง ผลรวมของสัญญาณไฟฟ้าที่สร้างขึ้นที่หลายสถานและจะใช้กับหนังศีรษะจะถูกบันทึกเป็นสัญญาณ EEG สัญญาณวัด EEG แสดงไม่เป็นสัมพันธ์กับสมองส่วนที่เกี่ยวข้อง มันเป็นยากต่อการประเมินความตั้งใจการเคลื่อนไหวของผู้ใช้ตามEEG สัญญาณควบคุมของหุ่นยนต์เปรียบเทียบกับการดำรงสัญญาณ ดังนั้น ในทั่วไป ความน่าเชื่อถือของการผู้ประเมินเคลื่อนไหวตามสัญญาณ EEG thanthat ล่างตามสัญญาณดำรงอยู่ การควบคุมหุ่นยนต์ในเรียลไทม์บางวิธีจัดประเภทได้นำเสนอ [8-15]วิธีการเหล่านั้นเป็นหนึ่งในวิธีการสลับ และไม่ประเมินรายละเอียดของเจตนาการเคลื่อนไหวของผู้ใช้ แม้ว่าการมีประเมินการเคลื่อนไหวมือตามสัญญาณ EEG ในการเงื่อนไขจำกัด [16-18], การประเมินการเคลื่อนไหวที่น่าเชื่อถือ

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ในปีที่ผ่านมาอิเล็คโทร (EEG) สัญญาณ
ซึ่งเป็นหนึ่งในสัญญาณทางชีวภาพที่ใช้เป็นสัญญาณอินพุท
สำหรับหุ่นยนต์ต่างๆ สัญญาณ EEG เป็นสัญญาณไฟฟ้าที่
สามารถวัดได้ตามหนังศีรษะไม่ invasively หนึ่งใน
ข้อได้เปรียบของการควบคุมตาม EEG ของหุ่นยนต์มีศักยภาพ
ที่จะสามารถใช้กับเกือบทุกคน ดังนั้นสัญญาณ EEG
เป็นหนึ่งในผู้สมัครที่แข็งแกร่งของสัญญาณเพิ่มเติม
สำหรับหุ่นยนต์เครื่องแต่งตัว จุดเชื่อมต่อระหว่างหุ่นยนต์และ EEG
สัญญาณเรียกว่าเป็นสมองการเชื่อมต่อคอมพิวเตอร์ (BCI) [7] ใน
อดีตที่ผ่านมาการวิเคราะห์ความถี่ที่มีศักยภาพเหตุการณ์ที่เกี่ยวข้องกับการปรากฏตัว
ที่อาจเกิดขึ้นและอื่น ๆ ได้รับการดำเนินการ วัตถุประสงค์ของการเหล่านี้
การวิเคราะห์ไม่ได้สำหรับการควบคุมของหุ่นยนต์ตาม
ด้วยความตั้งใจการเคลื่อนไหวของผู้ใช้และการวิเคราะห์เหล่านี้จะไม่
เหมาะสำหรับการควบคุมเวลาจริงของหุ่นยนต์โดยทั่วไปเพราะ
หลายของการวิเคราะห์ผู้ที่จำเป็นต้องใช้ระยะเวลาหนึ่งของเวลาชุด
ข้อมูล ของสัญญาณ EEG และมันก็ดำเนินการในแบบออฟไลน์ ใน
สมองผลรวมของสัญญาณไฟฟ้าที่ถูกสร้างขึ้นใน
หลายสถานที่และมีการถ่ายทอดไปยังหนังศีรษะจะถูกบันทึกเป็น
สัญญาณ EEG วัดสัญญาณ EEG ไม่แสดง
ความสัมพันธ์แบบหนึ่งต่อหนึ่งกับส่วนของสมองที่เกี่ยวข้อง มันเป็น
เรื่องยากที่จะประเมินความตั้งใจของการเคลื่อนไหวของผู้ใช้ขึ้นอยู่กับ
สัญญาณ EEG สำหรับการควบคุมของหุ่นยนต์เมื่อเทียบกับ
สัญญาณ EMG ดังนั้นโดยทั่วไปความน่าเชื่อถือของ
การเคลื่อนไหวของผู้ใช้ประมาณขึ้นอยู่กับสัญญาณ EEG เป็น thanthat ต่ำขึ้นอยู่กับสัญญาณ EMG ในการควบคุมหุ่นยนต์ในเรียลไทม์,
วิธีการจำแนกบางส่วนได้รับการเสนอ [8-15].
วิธีการเหล่านั้นเป็นส่วนหนึ่งของวิธีการเปลี่ยนและไม่สามารถ
ประเมินรายละเอียดของความตั้งใจของการเคลื่อนไหวของผู้ใช้ แม้ว่า
การเคลื่อนไหวมือเป็นที่คาดกันขึ้นอยู่กับสัญญาณ EEG ใน
สภาพ จำกัด [16-18], การประเมินความเคลื่อนไหวความน่าเชื่อถือสูง

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ในปีล่าสุด คลื่นสัญญาณ
( EEG ) ซึ่งเป็นหนึ่งในสัญญาณทางชีวภาพ คือ ใช้เป็นสัญญาณ
สำหรับหุ่นยนต์ต่างๆ EEG สัญญาณเป็นสัญญาณ ไฟฟ้า ที่สามารถวัดได้ด้วย
invasively หนังศีรษะไม่ . หนึ่งในข้อดีของการใช้สมอง
ควบคุมหุ่นยนต์คือศักยภาพ
จะเกี่ยวข้องกับคนเกือบทั้งหมด ดังนั้น , EEG สัญญาณ
เป็นหนึ่งในผู้สมัครที่แข็งแกร่งของสัญญาณเพิ่มเติม
สำหรับหุ่นยนต์สวมใส่ได้ อินเตอร์เฟซระหว่างหุ่นยนต์และสัญญาณสมอง EEG
เรียกว่าคอมพิวเตอร์อินเตอร์เฟซ ( BCI ) [ 7 ] ใน
อดีต ความถี่ในการวิเคราะห์ศักยภาพ event-related evoked
, ศักยภาพ , และดังนั้นบน พบว่า วัตถุประสงค์ของการวิเคราะห์นี้
ไม่ได้สำหรับการควบคุมหุ่นยนต์ตาม
ด้วยเจตนาการเคลื่อนไหวของผู้ใช้ และการวิเคราะห์เหล่านั้นไม่ได้
เหมาะสำหรับการควบคุมเวลาของหุ่นยนต์โดยทั่วไปเนื่องจาก
หลายการวิเคราะห์เหล่านั้นต้องมีความยาวที่แน่นอนของข้อมูลอนุกรมเวลาของสัญญาณ EEG
และมันก็ออกมาครับ ใน
สมอง , ผลรวมของสัญญาณไฟฟ้าซึ่งถูกสร้างขึ้นในสถานที่หลาย ๆ
และถ่ายทอดไปยังหนังศีรษะจะถูกบันทึกเป็น
สัญญาณคลื่นสมอง .วัดคลื่นสมอง สัญญาณไม่แสดงความสัมพันธ์
one กับสมองส่วนที่สอดคล้องกัน มันเป็นเรื่องยากที่จะประเมินเจตนาเคลื่อนไหว

ของผู้ใช้ตามสัญญาณคลื่นสมอง เพื่อการควบคุมหุ่นยนต์เทียบกับ
ความแรงสัญญาณ ดังนั้นโดยทั่วไปความน่าเชื่อถือของการเคลื่อนไหว
คาดว่าผู้ใช้ตามคลื่นสมองลดลงตามสัญญาณที่มีความแรงสัญญาณการควบคุมหุ่นยนต์ในเรียลไทม์ ,
บางวิธีการจำแนกได้ถูกเสนอ [ อินเตอร์เน็ต ] .
วิธีการเหล่านั้นเป็นหนึ่งในการเปลี่ยนวิธีการและไม่สามารถ
ประเมินรายละเอียดของเจตนาการเคลื่อนไหวของผู้ใช้ แม้ว่า
มือเคลื่อนไหวประมาณขึ้นอยู่กับสัญญาณ EEG ใน
จำกัดเงื่อนไข [ ก ] , การประมาณการเคลื่อนที่ความน่าเชื่อถือสูง