Titelaufnahme

Titel
Robotersteuerung mit Brain-Computer-Interface
Weitere Titel
Robot control with Brain-Computer-Interfaces
VerfasserWittholm, Clemens
GutachterGöschka, Karl Michael
Erschienen2016
Datum der AbgabeJuni 2016
SpracheDeutsch
DokumenttypBachelorarbeit
Schlagwörter (DE)Brain-Computer-Interface / BCI / Emotiv / EPOC / NAO / Aldebaran / Roboter
Schlagwörter (EN)Brain-Computer-Interface / BCI / Emotiv / EPOC / NAO / Aldebaran / Robot
Zugriffsbeschränkung
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Klassifikation
Zusammenfassung (Deutsch)

Diese Arbeit beschäftigt sich mit den Möglichkeiten eines kostengünstigen Brain-Computer-Interfaces (BCI), dem Emotiv EPOC+ Headset. BCIs stellen bereits eine große und oft einzige Hilfe für motorisch eingeschränkte Menschen dar, um autonom zu agieren. Drahtlosgeräte, die schleichend unser Zuhause zu SmartHomes verwandeln, und in weiter Zukunft Haushaltsroboter, bieten viele Möglichkeiten auf Gedanken von Menschen zu reagieren. In etwa Musikplaylisten, die sich an die Gefühlslage der Bewohner anpassen oder einfach nur Fernseher, die sich ausschalten, wenn der Zuseher eingeschlafen ist.

Für diese Arbeit wurde eine Anwendung programmiert, die das EPOC mit einem NAO Roboter verbindet. Mit Hilfe der Anwendung konnten die Möglichkeiten des EPOC getestet werden. Die Verbindung war durch die Programmierschnittstellen gut umsetzbar. Die von Emotiv vorgeschlagene Trainingsmethode um Gedankensteuerung zu ermöglichen, stellte sich als langwierig und unzuverlässig heraus, wenn man mehr als zwei Befehle trainieren möchte. Der Roboter konnte in dieser Konfiguration gedankengesteuert mit einer 70 prozentigen Genauigkeit vorwärts- und rückwärtsgehen.

Es wird speziell für das EPOC eine neue Methode vorgestellt, die sich nicht ausschließlich an visualisierten Bewegungen orientiert, sondern darauf abzielt einen möglichst unterschiedlichen EEG-Abdruck zu erzeugen. Diese Methode könnte drastisch die Trainingszeit verkürzen und eine höhere Erkennungsgenauigkeit erzielen. Es wird vorgeschlagen, diese Methode näher zu untersuchen. Die Erfahrungen lassen vermuten, dass in naher Zukunft BCIs als Monitoring-Tool kombiniert mit Künstlicher Intelligenz ein größeres Potential bieten, als die aktive, direkte Steuerung von Maschinen solange keine nicht-invasiven Messmethoden gefunden werden, die zuverlässiger sind.

Zusammenfassung (Englisch)

This paper evaluates the possibilities of a low-cost-Brain-computer interface (BCI), the Emotiv EPOC+ headset. BCIs are already a major and often only help for motor impaired people to act autonomously. Wireless devices gradually transform our homes to SmartHomes, and in the distant future household robots, offer many opportunities to respond to people’s thoughts. For example music playlists, which adapt to the mood of the residents or TVs that turn itself off, when the audience fell asleep.

For this work, an application has been programmed, which connects the EPOC with a NAO robot. Using the application, the capabilities of the EPOC could be tested. The programming interfaces allowed a stable combination of the two devices. The training method for learning mental commands proposed by Emotiv, turned out to be slow and unreliable if you want to train more than two commands. In this configuration the robot could be controlled with a 70 percent accuracy.

For the EPOC a new training method is proposed, which is not based solely on visualized movements, but seeks to create different EEG signatures. This method could dramatically shorten training time and achieve a higher recognition accuracy. It is proposed to examine this method in more detail. Based on the experiences made, it is assumed that BCIs as monitoring tool in combination with artificial intelligence have a higher practical use than direct controlled machines. This may change as soon as more reliable non-invasive detection methods have been developed.