EAGER: Controlling a Robotic Third Hand - Exploring Use of Distributed Intelligence from Autonomy to Brain Machine Interfaces for Augmenting Human Capability
EAGER:控制机器人第三只手 - 探索使用从自主到脑机接口的分布式智能来增强人类能力
基本信息
- 批准号:1650994
- 负责人:
- 金额:$ 30万
- 依托单位:
- 依托单位国家:美国
- 项目类别:Standard Grant
- 财政年份:2016
- 资助国家:美国
- 起止时间:2016-08-15 至 2020-07-31
- 项目状态:已结题
- 来源:
- 关键词:
项目摘要
This project aims to determine if the human brain has sufficient self-adaptivity, called plasticity, to operate brain-controlled robotic devices in performing tasks that require continuous coordination and synchronization with the person's natural limbs. These tasks are those where the action of one hand (or limb) depends on that of the other, here extended to include a robotic device, such as an unattached artificial "third hand." Besides advanced human prosthetics, application domains include co-robots as aides supporting emergency responders in hazardous environments performing complex manual operations in the field, in space and undersea, particularly where they need to perform independently without the assistance of other persons. The results are potentially transformative for human-computer interaction and cyber-human systems research and applications.The research performs a set of non-invasive human subject experiments to determine whether the human brain may have sufficient neuroplasticity to enable "asymmetric dependent" operation of a detached robotic "third hand" (those in which the action of one hand depends on that of the other) through a brain-machine interface, or whether it may be limited in that capability by 2.5 million years of hominin evolution of our limbs and their extremities. This is a critical consideration as we explore the many issues of augmenting human physical capability with control implemented through brain-machine technology. Designs combining varying degrees of robot autonomy with human-machine verbal and gesture communicated control are also considered as supplements or alternatives to direct brain-control.
该项目旨在确定人脑是否具有足够的自适应性(称为可塑性)来操作大脑控制的机器人设备来执行需要与人的自然肢体持续协调和同步的任务。 在这些任务中,一只手(或肢体)的动作取决于另一只手的动作,这里扩展到包括机器人设备,例如独立的人造“第三只手”。 除了先进的人体假肢之外,应用领域还包括协作机器人作为助手,支持危险环境中的应急响应人员在野外、太空和海底执行复杂的手动操作,特别是在它们需要在没有其他人协助的情况下独立执行操作的情况下。这些结果对于人机交互和网络人机系统的研究和应用具有潜在的变革性。该研究进行了一系列非侵入性人体实验,以确定人脑是否具有足够的神经可塑性,以实现分离机器人“第三只手”(其中一只手的动作取决于另一只手的动作)通过脑机接口的“不对称依赖”操作,或者是否可能受到限制 我们的四肢及其四肢经过 250 万年的古人类进化而具备了这些能力。当我们探索通过脑机技术实现控制来增强人类身体能力的许多问题时,这是一个重要的考虑因素。 将不同程度的机器人自主性与人机语言和手势通信控制相结合的设计也被认为是直接大脑控制的补充或替代方案。
项目成果
期刊论文数量(4)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
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- 发表时间:2021
- 期刊:
- 影响因子:0
- 作者:Choi, S.;Lee, J.;Lee, Y.;Hauptmann, A.
- 通讯作者:Hauptmann, A.
Simple to Complex Cross-modal Learning to Rank
- DOI:10.1016/j.cviu.2017.07.001
- 发表时间:2017-02
- 期刊:
- 影响因子:0
- 作者:Minnan Luo;Xiaojun Chang;Yi Yang;Liqiang Nie;A. Hauptmann;Q. Zheng
- 通讯作者:Minnan Luo;Xiaojun Chang;Yi Yang;Liqiang Nie;A. Hauptmann;Q. Zheng
SimAug: Learning Robust Representations from Simulation for Trajectory Prediction
- DOI:10.1007/978-3-030-58601-0_17
- 发表时间:2020-04
- 期刊:
- 影响因子:0
- 作者:Junwei Liang;Lu Jiang;A. Hauptmann
- 通讯作者:Junwei Liang;Lu Jiang;A. Hauptmann
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