Por un lado un BCI no invasivo evita la fatiga del usuario y su desventaja es que, a través de su sistema de señales electrocefálicas, recibe señales débiles y poco claras; en contraste un BCI invasivo recibe señales muchísimo más claras, pero termina agotando al usuario por el control constante.
En esta investigación se propone una nueva arquitectura jerárquica de adaptación para el BCI, donde se enseñe al usuario en el transcurso de la experiencia. Posteriormente esas habilidades se invocan como comandos de alto nivel, solucionando el tedioso uso del bajo nivel.
Se hizo la prueba con 4 sujetos y debían entrenar y controlar un robot humanoide en un entorno de hogar virtual. Se usaron procesos Gaussianos para que aprendiera comandos de alto nivel y así el BCI decidiera entre ser autónomo o guiado por el usuario en un momento de duda.
Concluyeron que la arquitectura jerárquica de adaptación para el BCI puede proveer una robusta y flexible forma de controlar complejos robots en entornos del mundo real.
0 Komentar