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系統設計：NAO類人機器人與腦機接口系統一起使用 ， 該系統包括一個用于將用戶的大腦信號轉換為數字形式的生物信號放大器和一個跟蹤用戶眼睛焦點位置的跟蹤器 。 系統組成如下：一、腦機接口系統：使用視覺誘發電位和P300 。 特征提取：在訓練過程中使用費舍爾的逐步線性判別 ， 根據用戶的大腦進行配置 。 線性判別分析用于通過使用超平面來區分不同的類別 。
在這個應用程序中 ， 線性判別分析計算為網格上的每個動作記錄的刺激 ， 然后選擇與網格對應的最突出的動作 。 用戶界面：類似于中使用的三乘三網格 。 低級行為包括控制類人機器人所有可能的定向運動 。 然而 ， 高級行為包括發出控制命令 ， 如持有某些物品并給予持有的物品 ， 類似于考慮的那些 。 二、生物反饋系統使用神經狀態和凝視：生物反饋系統考慮到用戶的眼睛和大腦活動 。
它包括四個參數——心理意圖、注意力、視覺焦點和壓力 。 僅當生物反饋因子大于百分之六十時才執行操作 。 與生物反饋系統相關的各種模塊解釋如下：注意模塊：由于有九個命令 ， Fisher線性判別與一對靜止方法一起使用 。 注意力以百分比表示 ， 它是基于在執行任務期間測量的P300波的功率 。 意圖模塊：P300波的相關因子用于測量意圖 。 它基于系統的精度 。 視覺焦點模塊：通過眼動追蹤評估用戶的視線來計算 。
熵模塊：壓力條件對應于腦信號中的高熵 。 執行信號處理步驟以提取熵的歸一化值 。 最后 ， 通過取注意力、意圖和視覺焦點值得加權平均值來計算生物反饋因子值 。 三、主體與機器人的連接：為了接收來自腦機接口的命令 ， 與控制接口建立用戶數據保護協議連接 。 四、控制機器人的行為 。 科學家們提出了兩種控制模式：導航模式：NAO可以六種方式移動 ， 即步行、轉彎和旋轉 。
高級模式：它包括復雜的任務 ， 例如抓住一個對象 ， 并在確定用戶位置后將對象交給用戶 。 距離度量也用于避免基于閾值的碰撞 。 如果距離度量小于閾值 ， 則認為執行命令是安全的 。 一旦確保了這一點 ， 對應于反應的安全命令與生物因子生物反饋因子和距離度量一起被激活 ， 該生物因子生物反饋因子和距離度量被傳遞給最終執行對應于控制命令的命令Rk的函數 。
結果：在實驗中 ， 生物因素代表了使用者的心理狀態 。 在線會話期間 ， 健康用戶的注意力、視覺焦點和意圖的平均值分別為百分之七十四點五九、百分之九十九點零三和百分之四十三點五二 ， 而對于肌萎縮性側索硬化癥用戶 ， 該值分別為百分之七十六點七零、百分之九十點八一和百分之六十三點零一 。 在機器人會話期間 ， 健康用戶的這些參數的平均值為百分之六十九點六零、百分之九十八點四九和百分之四十二點九八 ， 肌萎縮性側索硬化癥用戶分別達到百分之七十九點四五、百分之九十六點一六和百分之七十點零三 。
【機器人|在會話中機器人的存在起到了積極作用，特別是對于肌肉萎縮的患者】
這表明在會話中機器人的存在起到了積極的反饋作用 ， 特別是對于肌萎縮性側索硬化癥用戶 ， 支持像這樣的研究 。 這也可以歸因于肌萎縮性側索硬化癥用戶更好地關注和意圖 。 某應用程序使用三種類型的生物電勢 ， 即眼球運動產生的電勢、光動電勢和肌電圖 。 盡管此處討論的應用程序使用這三個信號 ， 但基于腦電圖的系統用于信號采集 。 因此 ， 也可以利用腦機接口數據 。 通過這種集成 ， 系統可以利用從整個頭部區域產生的所有電勢 。
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