基于脑机接口的机器人交互操作

一般说来，传统脑机接口(BCI)系统的交互过程依靠一个图形化的用户界面，不利于设备的便携性。而一种无屏幕的BCI可以通过让机器人在外界环境中发出刺激从而实现更直接的命令其中机器人使用激光光点凸显环境中的候选对象，而用户的目标则从脑电图（EEG）的诱发信号中解码得来。这种方式对于BCI系统功能结构的升级提供了一种开创性思路，但同时为EEG分类的可靠性带来了挑战。

该团队将实际物体建模为子类，在黎曼切线空间中训练了专门的分类器，其中每个分类器都合并其他物体的数据从而实现正则化。