Создана улучшенная система управления роботизированными протезами с помощью дополненной реальности |
||
МЕНЮ Главная страница Поиск Регистрация на сайте Помощь проекту Архив новостей ТЕМЫ Новости ИИ Голосовой помощник Разработка ИИГородские сумасшедшие ИИ в медицине ИИ проекты Искусственные нейросети Искусственный интеллект Слежка за людьми Угроза ИИ ИИ теория Внедрение ИИКомпьютерные науки Машинное обуч. (Ошибки) Машинное обучение Машинный перевод Нейронные сети начинающим Психология ИИ Реализация ИИ Реализация нейросетей Создание беспилотных авто Трезво про ИИ Философия ИИ Big data Работа разума и сознаниеМодель мозгаРобототехника, БПЛАТрансгуманизмОбработка текстаТеория эволюцииДополненная реальностьЖелезоКиберугрозыНаучный мирИТ индустрияРазработка ПОТеория информацииМатематикаЦифровая экономика
Генетические алгоритмы Капсульные нейросети Основы нейронных сетей Распознавание лиц Распознавание образов Распознавание речи Творчество ИИ Техническое зрение Чат-боты Авторизация |
2021-11-06 09:10 дополненная реальность, работа головного мозга, Нейроинтерфейс, новости робототехники Исследователи из Технологического университета Хэбэя и других институтов Китая разработали инновационную систему управления роботизированными руками, основанную на дополненной реальности (AR) и интерфейсе мозг-компьютер. Система, разработанная Чжуго Луо и его коллегами, объединяет две технологии: AR (сокр. от Augmented Reality, «дополненная реальность»), которая позволяет пользователям просматривать дополненную версию своего окружения (элементы компьютерного интерфейса в реальном мире, системы «мозг-компьютер» и так далее) и традиционные методы управления конечностями роботов, известным как асинхронное управление. В конечном итоге это позволяет пользователям добиться большего контроля над роботизированными руками, повышая точность и эффективность движений. Как это устроено Асинхронные методы управления основаны на том, как работает человеческий мозг. В частности, они пытаются воспроизвести способность мозга переключаться между рабочим и неактивным состояниями. «Ключевым моментом асинхронного управления является различение состояния ожидания и рабочего состояния роботизированной системы», ? пояснил Луо. «После того, как пользователь начинает работать с нашей системой робо-конечностей, она по умолчанию находится в состоянии ожидания. Когда управляющая команда приходит в голову субъекту, он может переключить систему в рабочее состояние через специальный интерфейс смены состояний». После того, как система переведена в рабочее состояние, пользователи могут просто выбрать управляющие команды для движений, которые они хотят выполнить, и система передаст их непосредственно роботизированной конечности. После выполнения задачи система автоматически переходит в состояние ожидания. Плюсы и отличия от аналогов «Уникальной особенностью нашей системы является успешная интеграция AR-BCI, асинхронного управления и адаптивного метода корректировки времени стимула для обработки данных», ? заявил Луо. «По сравнению с обычными системами BCI наша система также более гибкая и простая в управлении». Адаптивный характер системы, созданной Луо и его коллегами, позволяет гибко регулировать продолжительность AR-контента в зависимости от состояния пользователя, когда тот использует девайс по назначению. Это может значительно снизить усталость, вызванную просмотром экрана или цифрового контента – теперь пользователь сам будет решать, когда и как долго он будет взаимодействовать с интерфейсом устройства. Более того, по сравнению с обычными интерфейсами мозг-компьютер, улучшенная система AR снижает ограничения на физическую активность пользователей, позволяя им с большей легкостью управлять роботизированными руками. Источник: vk.com Комментарии: |
|