腦機接口應從性能指標與可用性指標兩個方麵有效衡量腦機接口係統是否滿足五大需求。性能指標主要體現在響應時間、識別正確率、可輸出指令數量和菲茨吞吐量四個易量化指標;可用性指標主要體現在易用性、長效性、魯棒性、安全性和互操作性五個指標。這些指標在不同技術路線下、不同應用場景下的需求各有差異,但基本涵蓋了腦機接口技術和係統各方麵要求。經過分析和產業調研,報告也給出了為促進願景目標實現的各指標的建議值,從而為業界的技術創新和係統開發提供一定的參考。
腦機接口總體願景的實現也離不開核心關鍵技術的支撐。關鍵技術包括采集技術、刺激技術、範式編碼技術和解碼算法技術。關鍵技術麵向不同場景衍生出不同應用。本報告就當前主流應用場景進行歸納並分為三類,分別是腦狀態檢測、神經調控和對外交互技術等。
未來的腦機接口技術,應實現“腦智芯連,思行無礙”這一行業發展總體願景。其中,“腦”寓意為大腦和思維意圖,“智”寓意為人工智能和類腦智能,“芯”寓意為以芯片為代表的外部設備,“連”有通訊、接口、協同三重含義。通過“腦智芯連”的科學融合,實現“思行無礙”的目標,即期待大腦及人類智能和外部設備相互連接後,人類的思想和行為控製之間,不再有疾病和空間的障礙;人類的能力得到顯著增強,不再承受神經疾病帶來的痛苦。
附件:中國信通院《腦機接口總體願景與關鍵技術研究報告》
性能和可用性兩方麵提出滿足五大需求的腦機接口係統關鍵指標,性能指標包括響應時間,識別正確率,可輸出指令數量和菲茨吞吐量,可用性指標包括易用性,長效性,魯棒性,安全性和互操作性
腦機接口技術的應用場景按照信息流向分為腦狀態檢測,神經調控和對外交互三類,神經調控則是信息從外部和外設流向大腦,對外交互則是信息的雙向流動
黎曼幾何算法通常可以用於對稱正定(SPD)矩陣的空間上應用 運算,進而提供一個統一的框架來處理不同的腦機接口範式,黎曼框架由於具有擴展性
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腦機接口是腦科學和類腦智能研究的重要方向,腦機接口技術進入了快速發展階段,在信號獲取和處理,解碼算法和係統實現等關鍵技術領域取得了很多突破性進展
一種機器人末端執行器位置控製的新方法,即合理地控製手臂各位置的連杆。用戶可以自由的選擇要控製的連杆
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