아두이노와 Emotiv Epoc을 이용한 정상상태시각유발전위(SSVEP) 기반의 로봇 제어

Abstract

본 논문은 BCI(Brain Computer Interface)기반의 정상상태시각유발전위(SSVEP : Steady-State Visual Evoked Potential)를 사용하여 무선 로봇 제어를 위한 시스템을 제안하였다. CPSD(Cross Poser Spectral Density)를 사용하여 전극의 신호를 분석하였다. 또한 분류를 위해서 LDA(Linear Discriminant Analysis)와 SVM(Support Vector Machine)을 사용하였다. 그 결과 피험자들의 평균 분류율은 약 70%로 나타났다. 로봇제어의 경우 뇌파의 값을 분류하여 나타난 결과 값으로 로봇이 움직일 수 있도록 구현하였고, 블루투스 통신을 이용하여 로봇제어를 수행하였다.

In this paper, The wireless robot control system was proposed using Brain-computer interface(BCI) systems based on the steady-state visual evoked potential(SSVEP). Cross Poser Spectral Density(CPSD) was used for analysis of electroencephalogram(EEG) and extraction of feature data. And Linear Discriminant Analysis(LDA) and Support Vector Machine(SVM) was used for patterns classification. We obtained the average classification rates of about 70% of each subject. Robot control was implemented using the results of classification of EEG and commanded using bluetooth communication for robot moving.