Online Control of a Robotic Manipulator by a Brain Computer Interface Based on SSVEP

Revisión del uso de interfaces cerebro-computador con el paradigma de Potenciales Evocados Visuales en Estado Estable en el control de robots manipuladores

“…La primera consiste en eliminar de la señal todos aquellos componentes no deseados para el análisis; estos pueden ser ambientales como el ruido producido por el mal contacto de los electrodos y la interferencia ocasionada por la red eléctrica o, componentes biológicos ocasionados por movimientos musculares del usuario. Algunos métodos de pre-procesamiento son la referencia promedio común (CAR) (Cao et al, 2021;Vargas et al, 2019), el método de patrones espaciales comunes (CSP) (Rakshit et al, 2017), media móvil (MA) (Rakshit et al, 2017), combinación de mínima energía (MEC) (Grigorescu et al, 2012) o, la densidad del espectro de potencia de Yule Walker (Rakshit et al, 2016). En la Figura 9 se muestra los métodos de pre-procesamiento implementados en los artículos revisados y la cantidad de artículos que los implementan.…”

“…El siguiente paso en el procesamiento de las señales es la extracción de características; en esta etapa se busca representar las señales en una alternativa que permita reconocer más fácilmente las características de la señal. La Figura 10 presenta los diferentes métodos de extracción de características utilizados en los artículos revisados; estos métodos incluyen la transformada discreta de Fourier (Vargas et al, 2019), la transformada rápida de Fourier (Achic et al, 2016;Cao et al, 2021;Chen et al, 2020;Du et al, 2021;Li et al, 2019;Yang et al, 2018), la densidad del espectro de potencia de Welch (Rakshit et al, 2017;Vargas et al, 2019), entre otros.…”

“…a multimodal hybrid interface for robotic arm command Boboc et al (2019) Cao L., Li G., Xu Y., Zhang H., Shu X., Zhang D.A brain-actuated robotic arm system using a non-invasive hybrid brain-computer interface and shared control strategyCao et al (2021) Chen X., Zhao B., Gao X. Noninvasive brain-computer interface based high-level control of a robotic arm for pick and place tasks Chen et al (2018) Chen X., Huang X., Wang Y., Gao X. Combination of augmented reality based brain-computer interface and computer vision for high-level control of a robotic arm Chen et al (2020) Du S., Wang F., Zhou G., Li J., Yang L., Wang D.Vision-based robotic manipulation of intelligent wheelchair with human-S., Konar A., Pal M.A novel hybrid brain-computer interface for robot arm manipulation using visual evoked potentialRakshit et al (2017) Vargas G., Takeda R., Leite H., Costa T., Attux R., Carvalho S.Online control of a robotic manipulator by a brain-computer interface based on SSVEPVargas et al (2019) …”

SSVEP-EEG Denoising via Image Filtering Methods

“…EEG signals can provide an independent control signal in addition to the limb to directly control an actuator, providing more approaches for the control of external devices. Thus, BCIs have been widely used for intelligent wheelchair [6] , manipulator [7] , humanoid robot [8] , and other equipment control, with industrial and national defense applications. SSVEP-based EEG control technique is relatively mature, with high accuracy and no need for long-term training of operators.…”