Control de movimiento robótico con detección cognitiva y facial mediante Emotiv EEG

Autor: Diego Aracena Pizarro, Sebastián Monge Lay
Rok vydání: 2015
Předmět:
Zdroj: Ingeniare. Revista chilena de ingeniería v.23 n.4 2015
SciELO Chile
CONICYT Chile
instacron:CONICYT
ISSN: 0718-3305
DOI: 10.4067/s0718-33052015000400002
Popis: espanolEste trabajo presenta el desarrollo de una interfaz cerebro-computador utilizando el dispositivo Emotiv EEG, en donde se realizan reconocimientos de gestos faciales y pensamientos cognitivos, los que seran traducidos en movimientos que seran ejecutados por un robot Lego Mindstorms, con la idea de verificar si realmente Emotiv realiza un buen reconocimiento y puede ser utilizado para el movimiento de dispositivos. El trabajo es motivado por otras investigaciones realizadas, en donde se aplicaron distintas tecnicas para el reconocimiento, pero en algunos casos la velocidad y en otros la precision no fueron las esperadas, por lo que en esta investigacion utiliza otros metodos para evitar esos problemas. Se realizan pruebas de reconocimiento con seis personas, arrojando en el reconocimiento cognitivo un 81% de precision con dos acciones aprendidas y para el reconocimiento facial una precision de 67% con seis gestos utilizados. Posteriormente se realiza una prueba en el sistema implementado con una arquitectura dirigida por eventos, junto con el dispositivo Emotiv y el robot, obteniendo una precision del 70%, evaluada segun lo que el usuario queria hacer y lo que ejecutaba el robot, donde se muestra que el dispositivo Emotiv es recomendable para su uso en el control de movimientos, ya que entrega buenos resultados de reconocimiento y permite multiples acciones en tiempo real. EnglishThis papers presents the development of a brain-computer interface using the Emotiv EEG device, where a facial gestures and cognitive thought are detected, which will be translated into movements by a Lego Mindstorms robot. This translation is made to verify if the Emotiv is able to perform a good recognition and it can be used to control the movement of devices. This research work was motivated by previous works, where different recognition techniques were applied, but in some cases the speed and in others the precision of detection were not the expected. Therefore, in this research work uses others methods to solve these problems. Recognition tests were performed with 6 persons, resulting on an 81% of precision with cognitive recognition for two actions learned and a 67% of precision with facial recognition for six gestures used. Lately, a test was performed in a system implemented under an event-driven architecture, using the Emotiv device and the Lego robot, obtaining a precision on detection of 70%, evaluated by comparison between the action desired by the user and the action effectively performed by the robot, which shows that the Emotiv device is recommendable for its use, given the quality/price factor, because it gives good recognition results and allows multiple actions in real time.
Databáze: OpenAIRE
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