Vortragsdetails

Ein hybrides SSVEP/P300-BCI zur Steuerung eines Nao-Roboters

Ein Brain-Computer Interface (BCI) ist eine Schnittstelle zwischen Gehirn und Computer, bei der mittels Messung der Hirnaktivität des Benutzers Rückschlüsse auf seine Intentionen gezogen werden. Dadurch wird es dem Benutzer ermöglicht, ohne Aktivierung von peripheren Nerven und Muskeln Steuersignale für die Interaktion mit technischen Geräten zu erzeugen. Üblicherweise erfolgt die Messung der Hirnaktivität mit Hilfe von Elektroenzephalographie (EEG). Unter den am häufigsten verwendeten Komponenten des EEG-Signals befinden sich P300, ein

Potential, welches durch Präsentation eines seltenen, antizipierten Stimulus auftritt, und 'steady-state visually evoked potentials' (SSVEP), welche beim Betrachten eines in einer bestimmten Frequenz oszillierenden Stimulus als Resonanzphänomen im visuellen Kortex entstehen.

 

Im Projekt MonsterMind wurde ein hybrides P300/SSVEP-BCI entwickelt, bei dem P300 zur Generierung der Steuersignale und SSVEP zum An- und Ausschalten der P300-Steuerung dient. Im Rahmen dieser Arbeit soll die Anwendbarkeit eines BCIs untersucht werden, das stattdessen SSVEP als Quelle der Hauptsteuersignale und P300 nur unterstützend verwendet. Zu diesem Zweck wird eine Probandenstudie durchgeführt, bei der mit Hilfe eines Eyetrackers aufgezeichnet wird, welchen der Stimuli der Proband zu einem Zeitpunkt fokussiert. Diese Informationen dienen als Ground Truth für die Evaluation der Klassifikationsperformanz des Systems. Um das SSVEP/P300-BCI in einem möglichst anwendungsnahen Szenario zu untersuchen, wird in allen Versuchen anstelle einer Simulation ein Roboter in Echtzeit gesteuert.

Venue

Room A 1.03, Robert-Hooke-Str. 1 in Bremen

In der Regel sind die Vorträge Teil von Lehrveranstaltungsreihen der Universität Bremen und nicht frei zugänglich. Bei Interesse wird um Rücksprache mit dem Sekretariat unter sek-ric(at)dfki.de gebeten.

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last updated 31.03.2023
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