Die Autoren möchten ihren Dank an Herrn Hong Hu für seine Hilfe bei der Durchführung der Versuche in dieser Veröffentlichung zum Ausdruck bringen. Diese Arbeit wurde zum Teil durch die National Natural Science Foundation of China (No. 61473207) unterstützt.

1. Der Erwerb EEG-Signale <ol><li> Erläutern Sie die Versuchsdurchführung an das Thema und erhalten eine schriftliche Einverständniserklärung an Versuchen. </li><li> Messen Sie den Umfang der Kopf der Person mit einem Maßband und wählen Sie das EEG Kappengröße, die in der Nähe der Messung ist. Die Elektroden-Anordnung ist auf der &quot;Internationalen 10-20 System&quot; 12 basiert. </li><li> Messen Sie den Abstand zwischen dem Nasion und Inion. Verwenden Sie einen Hautmarker Bleistift bis 10% des Abstandes als Referenz für die Ausrichtung der Kappe zu markieren, und markieren Sie den Mittelpunkt der Entfernung wie der Scheitelpunkt auf der Person Kopfhaut. </li><li> Legen Sie die EEG-Haube über das Thema durch Ausrichten der 10% Marke mit dem Mittelpunkt der FP1 und FP2 Elektroden. Position Elektrode Cz der Kappe auf dem Scheitel. </li><li> Sicherzustellen, dass der Fz, Cz, Pz und Oz sind auf der Mittellinie des Kopfes, und daß jedes Paar von Elektroden auf jeder Seite der Mittellinie angeordnet sind, in einer horizontalen Linie. </li><li>Schmieren die REF1 und REF2 Elektroden mit leitendem Gel. Legen Sie die Referenzelektroden, die auf der linken und rechten Mastoide mit medizinischem Klebeband. Ziehen Sie den Kinnriemen. </li><li> Legen Sie ein stumpfer Spitze Spritze in den Elektrodenhalter und injizieren leitfähiges Gel in jeder Elektrode in der folgenden Reihenfolge: zuerst die &quot;Masse&quot; Elektrode auf der Stirn und die zweite, die fünf Elektroden in dem Experiment verwendet, O2, O1, Oz, Pz und Cz. </li><li> Setzen Sie das Thema in einem bequemen Sessel 60 cm vor einem Konjunkturmonitor. Weisen Sie den Gegenstand, um seine / ihre Augen in der gleichen horizontalen Ebene mit der Mitte des Bildschirms zu halten. </li><li> Verbinden Sie die Elektrodendrähte an den EEG-Datenerfassungssystem. Konfigurieren Sie die Abtastrate auf 1 kHz. </li><li> Untersuchen Sie die EEG-Signalqualität auf dem dedizierten DPC. Wenn es ein Problem mit einer bestimmten Elektrode, erneut inject Gel die Impedanz des Kanals einzustellen. </li><li> Verwenden Sie die spezielle SPC zu vier Roboter Bilder bei Frequenzen von 4,615, 12, 15 und 20 flackernHz als visuelle Reize auf die Benutzerschnittstelle, wie in Abbildung 2 dargestellt. </li></ol> 2. Offline-Analyse SSVEP Eigenschaften <ol><li> Führen Sie 32 Studien mit Offline-Trainingsversuche für jeden Probanden und notieren ihre aus dem EEG-System während des gesamten Prozesses erworbenen Hirnsignale. Hinweis: Dieser Vorgang ist nur durch erstmalige Subjekte der Versuch durchgeführt, um ihre SSVEP Merkmalsvektoren zu schaffen und den Klassifikator zu trainieren. </li><li> Wenn ein Versuch gestartet wird, wählen Sie einen Stimulus als Ziel nach dem Zufallsprinzip und zeigt ein gelber Pfeil darüber. </li><li> 1 Sekunde später flackern die vier visuelle Reize bei verschiedenen Frequenzen auf der Benutzerschnittstelle für 5 Sekunden. </li><li> Fordern Sie den Gegenstand auf dem ausgewählten Zielreiz zu konzentrieren, während seine / ihre Körperbewegung auf ein Minimum. </li><li> Nach jedem Versuch geben, den Gegenstand 3 sec zu entspannen, und starten Sie dann den nächsten Versuch. </li><li> Wenn alle Prüfungen abgeschlossen haben, lesen Sie die gespeicherten Daten. Extrahieren Sie ein 3-sec Datenepoche sein<html> zwischen 2 Sekunden und 5 Sekunden nach dem Trigger die einen Stimulus als Target in jedem Versuch auswählt. </li><li> Berechnen Sie die Leistungsspektrumsdichte (PSD) der Daten Epochen mit der Offline-Data Analyzer in MATLAB-Skripte. Verwenden Sie das im Detail unten beschriebenen Verarbeitungsalgorithmus: <ol><li> Berechnen Sie die kanonische Korrelationsanalyse (CCA) Koeffizienten der Mehrkanal-EEG-Daten mit Referenzdaten. CCA ist ein multivariaten statistischen Verfahren für zwei Sätze von Daten verwendet werden, um die zugrunde liegenden Korrelations 13 finden. In Anbetracht der 3s Segment der Mehrkanal-EEG-Daten X und Referenzdaten Y der gleichen Länge, verwenden CCA, um die Gewichtsvektoren, W x und W y zu finden, um den Korrelationskoeffizienten ρ zwischen x = X T W x und y = Y T zu maximieren W y. Stellen Sie die Referenzdaten, um die periodische Signale an bestimmten Stimulusfrequenzen sein. /ftp_upload/53558/53558eq1.jpg &quot;/&gt; wobei f 1, f 2, f 3, f 4 die Funktion Frequenzen der vier visuellen Stimuli. </li><li> Räumlich filtern das Mehrkanal-EEG-Daten X unter Verwendung des berechneten CCA-Koeffizienten X, um eine eindimensionale gefilterten Daten x, der die prominentesten Korrelation mit der Linearkombination der Referenzdaten ist zu erhalten. </li><li> Berechnung der PSD der räumlich gefilterten Daten x unter Verwendung der schnellen Fourier-Transformation (FFT). <img alt="Gleichung 2" src="/files/ftp_upload/53558/53558eq2.jpg" /> wobei N FFT ist die Probengröße von Daten x und FFT (x, N FFT) liefert den N FFT -Punkt diskreten Fourier-Transformation von x. </li><li> Normalisieren der PSD in Bezug auf seinen Mittelwert zwischen 3 und 30 Hz. <img alt="Gleichung 3" src="/files/ftp_upload/53558/53558eq3.jpg" /> woher60; <img alt="Gleichung 3 Nenner" src="/files/ftp_upload/53558/53558eq3denominator.jpg" /> den Mittelwert des Leistungsspektrums von 3 bis 30 Hz. </li></ol></li><li> Kalibrieren Sie die Klassifikationsparameter für die vier Stimulusfrequenzen. Erstens, beachten Sie die normalisierten PSD-Spektrum, das seine Impulse Ziel entspricht und die Frequenz mit dem stärksten PSD Amplitude wie die Funktion Frequenz manuell zu konfigurieren. Auf der Grundlage der Merkmalsfrequenz, teilen die normalisierten PSD-Daten in zwei Gruppen: Die eine ist erworben, wenn die entsprechenden Impulse als das Ziel ausgewählt, und der andere wird erworben, wenn die Nicht-Zielstimuli ausgewählt sind. Berechnen Sie den Mittelwert der jeweils eingestellt sind. Bestimmen Sie die Schwelle durch den Median der beiden Mittelwerte zur Klassifizierung der Ziel- und Nichtzielsätze 14. </li></ol> 3. Online Verarbeitung Gehirn Signale <ol><li> Öffnen Sie die Online-Signalprozessor, wie in Abbildung 3, die b entwickelt wird gezeigt,auf der OpenViBE Umwelt und den MATLAB-Skripten, auf dem DPC für die Online-Verarbeitung Gehirnsignale ased. </li><li> Doppelklicken Sie auf die Erfassung und Verarbeitung Signal Box, die mit einem roten Zyklus in 3 gekennzeichnet ist, um die OpenViBE Einstellungsfenster zu öffnen. Konfigurieren Sie die Klassifikationsparameter für das Thema:. Die Abtastrate als 1 kHz, stellen Sie die Zeitdauer für die FFT als 3 Sekunden, und setzen Sie die Funktion Frequenzen gemäß den Ergebnissen der Offline-Analyse, beispielsweise 4,667, 24, 15 und 20 Hz . </li><li> Klicken Sie auf die Schaltfläche, um die Starts Online-Signalprozessor, der die Daten in Echtzeit mit dem folgenden Algorithmus in drei Schritten Prozesse laufen. </li><li> Zunächst wird der Algorithmus erwirbt EEG-Daten von den Kanälen Oz, O1, O2, Pz und CPZ des EEG-Systems alle 0,5s, und extrahiert die Daten-Segment in den letzten 3-Fettsäuren für die Online-Verarbeitung. </li><li> Zweitens, verarbeitet der Algorithmus die 3-sec-Datensegment unter Verwendung der in Schritt 2.7 beschriebenen Algorithmen und berechnet die Echtzeit-PSD für classification. </li><li> Drittens, der Algorithmus klassifiziert die Gehirnwellenmuster entsprechend den PSD Amplituden an den vier Spiel Frequenzen. Wenn die Amplitude der ein Merkmal Frequenz oberhalb einer gegebenen Schwelle, Klassifizieren des Reizes Flackern bei der entsprechenden Frequenz als SSVEP vorbei. </li></ol> 4. Anschließen des Humanoid Robot <ol><li> Drücken Sie die Brust-Taste des Menschenroboters und warten, bis es startet. Hinweis: Dieser Vorgang dauert ca. 1 min und ist abgeschlossen, wenn der Roboter sagt &quot;OGNAK GNOUK&quot;, während seine Brust Taste wird weiß. </li><li> Stellen Sie ihre Wireless Fidelity (WiFi) Verbindung mit dem DPC 15. </li><li> In Visual C ++ Skripts auf dem DPC öffnen Sie die Robotersteuerung programmiert. Der Controller empfängt die Klassifizierungsergebnisse aus dem Online-Prozessor über Signal Virtual-Reality-Peripherie Network (VRPN) -Schnittstelle, übersetzt sie in der Roboter Befehle und steuert die entsprechenden Verhaltensweisen des humanoid Roboter über eine drahtlose Verbindung. </li><li> Konfigurieren Sie die Robotersteuerung durch Eingabe der IP-Adresse des Roboters entsprechend seiner WiFi-Verbindung, definieren drei Sätze von Roboter Verhaltensweisen wider, die einfach umgeschaltet, um die drei verschiedene Aufgaben durchführen, und die Einstellung der Ausführungsparameter dieser Verhaltensweisen (z. B. Schrittgeschwindigkeit oder Abstand), um die Aufgabe Anforderung zu passen. HINWEIS: Weitere Einzelheiten zu diesen Verhaltensweisen werden in Schritten 5.2.1, 5.3.1 und 5.4.1 beschrieben. </li><li> Klicken Sie auf die Schaltfläche Erstellen der Visual Studio-Plattform an die Robotersteuerung ausführen. </li><li> Öffnen Sie die chorégraphe Programm auf der SPC. Klicken Sie auf &quot;Connect to&quot;, um Pop-up eine Verbindung Widget. Wählen Sie den Roboter nach seiner IP-Adresse gesteuert werden kann, und doppelklicken Sie auf das Symbol, um eine Verbindung herzustellen. </li><li> Öffnen Sie den Video-Monitor aus dem Menü Ansicht in der Menüleiste chorégraphe, und bewegen Sie den Monitor an der Frontseite der Benutzeroberfläche, um Live-Video-Feedback von der Roboterkamera anzuzeigen. </li></ol> &lt;p class = &quot;jove_title&quot;&gt; 5. Durchführung von Regel Experimente <ol><li> Fordern Sie das Thema auf drei spezifische Regelungsaufgaben in unterschiedlichen Umgebungen, um das Gehirn-Roboter-Interaktion Leistung zu bewerten durchzuführen. HINWEIS: Diese Aufgaben, die im Roboter-Anwendungen wichtig sind, weil sie hilfsbereit und half in ihrem täglichen Leben die behinderte und ältere Menschen sind, müssen verschiedene Roboter-Verhalten zu aktivieren. </li><li> Führen Sie die erste Regel Aufgabe, Telepräsenz kontrollieren die humanoiden Roboter über Hirnsignale, um durch Hindernisse zu gehen und drücken Sie einen Lichtschalter, um das Licht einzuschalten, wie in Abbildung 4 dargestellt. <ol><li> Um die erste Aufgabe zu erfüllen, die Kontrolle der Roboter Verhaltensweisen, die von den vier SSVEP Reize wie codiert werden: Schritt nach vorn mit einem festen Abstand von 0,15 m, biegen Sie links mit einem festen Einheitswinkel von 0,3 rad, nach rechts mit einer festen Einheitswinkel von 0,3 rad, und Drücken des Schalters mit seiner rechten Hand. HINWEIS: die ConfiguraProzess in Schritt 4.4 beschrieben. </li><li> Informieren den Gegenstand der Aufgabenziel und die vier Verhalten kontrolliert werden. </li><li> Führen Sie die Robotersteuerung wie in Schritten von 4,5 bis 4,7, und starten Sie das Experiment. Geben Sie dem Subjekt die Freiheit, die Umwelt wahrnehmen und Entscheidungen treffen, basierend auf Live-Video-Feedback, und die Roboter Verhaltensweisen durch starrte auf die entsprechenden Reize zu aktivieren. Anmerkung: keine Anweisung oder helfen sollen, die Gegenstand angewendet werden, wenn in Notfällen, beispielsweise etwa mit einem Hindernis kollidiert ist der Roboter.. </li></ol></li><li> Führen Sie die zweite Aufgabe, Telepräsenz kontrollieren die humanoiden Roboter über Hirnsignale in Richtung der Treppe zu Fuß nach der Ausfahrt, wie in Abbildung 5 dargestellt. Wenn konfrontiert die Passanten, fragen Sie den Gegenstand, um den Roboter zu steuern, zu sagen &quot;Entschuldigung&quot; und warten Sie die Passanten, nachzugeben. <ol><li> Steuerung der Roboterverhalten durch die vier SSVEP Reize codiert als: zu Fuß nach vorne continuously mit einer Geschwindigkeit von 0,05 m / sec, biegen kontinuierlich mit einer Geschwindigkeit von 0,1 rad / s nach links, mit einer Geschwindigkeit von 0,1 rad / s nach rechts laufend, und stoppen Sie alle zu Fuß Verhaltensweisen. </li><li> Schalten Sie die Robotersteuerung zu der Haltung abhängigen Steuerfunktion 16. HINWEIS: Wenn der Roboter geht, verwendet diese Funktion die vierte Konjunktur wie der Befehl zum Stoppen der Wanderverhalten; wenn der Roboter nicht zu Fuß, verwendet es die vierte Konjunktur, um den Roboter zu sagen &quot;Entschuldigung&quot; zu steuern. Die Funktion ist in C ++ Skripts durch Erfassen Fuß Status des Roboters implementiert. </li><li> Informieren Sie den Betreff der Aufgabe, objektive und die fünf Verhaltensweisen kontrolliert werden. </li><li> Führen Sie die Robotersteuerung und starten Sie das Experiment, wie in Schritt 5.2.3 beschrieben. </li></ol></li><li> Leiten die dritte Aufgabe, Telepräsenz kontrollieren die humanoiden Roboter in Richtung einer Ballon Ziel zu gehen, um ihn abzuholen, und sie auf die Hand der Person zu liefern, wie in Abbildung 6 gezeigt,. <ol><li> Steuerung der Roboterverhalten durch die vier SSVEP Reize codiert als: Schritt nach vorn mit einem festen Abstand von 0,15 m, biegen Sie links mit einem festen Einheitswinkel von 0,3 rad, nach rechts mit einer festen Einheitswinkel von 0,3 rad und Ergreifen von Gegenständen. </li><li> Aktivieren Sie die Haltung abhängige Steuerungsfunktion in der Robotersteuerung, die vierte Konjunktur wie der Befehl der Niederschlagung des Objekts, wenn es bereits abgeholt wiederverwenden. </li><li> Informieren Sie den Betreff der Aufgabe, objektive und die fünf Verhaltensweisen kontrolliert werden. </li><li> Führen Sie die Robotersteuerung und starten Sie das Experiment, wie in Schritt 5.2.3 beschrieben. </li></ol></li></ol>

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The authors have nothing to disclose.

Dieser Beitrag stellt eine SSVEP-basierten experimentellen Verfahren, um das Gehirn-Roboter-Interaktion System mit humanoiden Robotern durch die Integration mehrerer Software-Programme zu etablieren. Weil die menschliche Absicht wird durch Interpretieren Echtzeit-EEG-Signalen wahrgenommen wird, ist es entscheidend, den Elektrodenanschlüssen und EEG-Signalqualitäten vor der Durchführung des Experiments zu verifizieren. Wenn Signale von allen Elektroden erfasst sind von schlechter Qualität, ist es notwendig, die Verbi...

Brain-Roboter-Interaktion (BRI), die eine innovative Kommunikationspfad zwischen den Menschen und einem Roboter-Vorrichtung über Gehirnsignale bietet, ist Interessenten zu helfen in ihrem täglichen Leben 1,2 Behinderte. Eine Vielzahl von Verfahren sind in der Lage, Gehirnsignale entweder invasiv oder nicht invasiv für den Aufbau der zu erwerben, wie Elektrokortikographie (ECoG), Elektroenzephalogramm (EEG), die funktionelle Magnetresonanztomographie (fMRI) usw. Die am häufigsten verwendeten nicht-invasive Methode BRI Systems ist es, EEG-Signale von Elektroden, die auf der Kopfhaut erhalten. Dieses Verfahren ist kostengünstig, leicht zu bedienen und bietet eine annehmbare Zeitauflösung 3. Unter einer Vielzahl von Robotervorrichtungen sind humanoide Roboter fortgeschritten wie sie erstellt werden, um einige der gleichen körperlichen und geistigen Aufgaben, die Menschen zu unterziehen täglich imitieren. BRI mit einem humanoiden Roboter werden eine wichtige Rolle bei der Unterstützung der Kranken und Alten, sowie die Durchführung von unhygienischen oder gefährliche Arbeiten zu spielen. Aber Steuereines humanoiden Roboters durch BRI-System ist eine große Herausforderung, da die humanoiden Roboter mit voller Körperbewegung wird entwickelt, um komplexe Aufgaben wie die persönliche Unterstützung 4, 5 durchzuführen. Steady-State visuell evozierten Potential (SSVEP) ist eine Art von Gehirnsignal durch die Modulation des optischen Reiz mit einer gegebenen Frequenz 6 hervorgerufen. Es enthält Sinuskurven bei den Grund- und Oberschwingungsfrequenzen des flackernden Reiz und prominent erscheint in der gesamten Sehrinde im Hinterkopf der Kopfhaut 7. Der Grund für die Wahl der SSVEP Signalen ist, dass die SSVEP basierte BRI-System ergibt relativ hohe Informationsübertragungsrate und erfordert weniger Trainings 8. Andere Arten von Gehirnwellen, wie beispielsweise ereigniskorrelierte Potenziale (ERP) 9 oder Motor-Bildern (MI) Potentiale 10, kann auch in diesem experimentellen Verfahren eingebettet werden. Unser Verfahren für Gehirn Roboter-Interaktion mit humanoidenRoboter auf Cerebot basiert - eine gedankengesteuerte humanoide Roboter-Plattform - bestehend aus einem EEG-Datenerfassungssystem und einen humanoiden Roboter 11. Die EEG-System ist in der Lage zu erfassen, Vorverarbeitung und Anzeige von verschiedenen Arten von Elektroden erfasst Biopotential-Signale. Es bietet mehrere analoge I / Os und digitalen I / Os und ist in der Lage die Aufzeichnung von bis zu 128 Signalkanäle gleichzeitig mit einer Abtastrate von 30 kHz mit 16-Bit-Auflösung. Seine Software Development Kits in C ++ und MATLAB sind für die Benutzer einfach, um die experimentellen Verfahren zu entwerfen. Der humanoide Roboter hat 25 Freiheitsgrade und ist mit mehreren Sensoren, darunter 2 Kameras, 4 Mikrofone, 2 Sonarentfernungsmesser, 2 IR-Sender und Empfänger, 1 Trägheitsplatte, 9 taktilen Sensoren, und 8 Drucksensoren ausgestattet. Es bietet chorégraphe und C ++ SDK zum Erstellen und Bearbeiten Bewegungen und interaktive Roboter Verhaltensweisen. Das übergeordnete Ziel dieses Verfahrens ist es, eine SSVEP-basierten experimentellen proce etablierendure durch die Integration mehrerer Software-Programme, wie zB OpenViBE, Choregraph, Zentral Software sowie Benutzer entwickelten Programme in C ++ und MATLAB geschrieben, um das Studium der Gehirn-Roboter-Interaktion mit humanoiden Robotern 11 zu ermöglichen. Abbildung 1 zeigt die Systemstruktur. Der dedizierte Reizdarbietung Computer (SPC) zeigt die Benutzerschnittstelle, um das Thema mit visuellen Reizen, Anweisungen und Umweltrückmeldungen liefern. Der dedizierte Datenverarbeitung Computer (DPC) wird mit der Data Recorder und das Offline-Data Analyzer in der Offline-Trainingsprozess, und betreibt das Online-Signal-Prozessor und der Robotersteuerung für die Online-Steuerung der humanoiden Roboter. Im Vergleich zu anderen SSVEP-basierte Steuerungssysteme, ist unser System zuverlässiger, flexibler und vor allem bequemer, wiederverwendet und aktualisiert, wie es durch die Integration einer Reihe von standardisierten Softwarepaketen wie OpenViBE, Choregraph, Zentral-Software entwickelt werden, und Module in C ++ geschriebenund MATLAB. Das folgende Verfahren wurde überprüft und von Tianjin Medical University General Hospital Ethik-Kommission genehmigt, und alle Fächer gab schriftlichen Zustimmung.

<table border="0" cellpadding="0" cellspacing="0" width="748">
	<tbody>
		<tr height="21">
			<td height="21" style="height:21px;width:284px;">Cerebus EEG Data Acquisition System</td>
			<td style="width:179px;">Blackrock Microsystems</td>
			<td style="width:119px;">4176-9967</td>
			<td style="width:167px;"></td>
		</tr>
		<tr height="21">
			<td height="21" style="height:21px;width:284px;">NAO humanoid robot</td>
			<td style="width:179px;">Aldebaran Robotics</td>
			<td style="width:119px;">H25</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr height="21">
			<td height="21" style="height:21px;width:284px;">EEG cap</td>
			<td style="width:179px;">Neuroscan</td>
			<td style="width:119px;">8732</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr height="21">
			<td height="21" style="height:21px;width:284px;">Ten20 Conductive gel</td>
			<td style="width:179px;">Weaver and company</td>
			<td style="width:119px;">10-20-8</td>
			<td></td>
		</tr>
	</tbody>
</table>

ssvep-based experimental procedure for brain-robot interaction with humanoid robots

Brain-Robot Interaction (BRI), which provides an innovative communication pathway between human and a robotic device via brain signals, is prospective in helping the disabled in their daily lives. The overall goal of our method is to establish an SSVEP-based experimental procedure by integrating multiple software programs, such as OpenViBE, Choregraph, and Central software as well as user developed programs written in C++ and MATLAB, to enable the study of brain-robot interaction with humanoid robots.
This is achieved by first placing EEG electrodes on a human subject to measure the brain responses through an EEG data acquisition system. A user interface is used to elicit SSVEP responses and to display video feedback in the closed-loop control experiments. The second step is to record the EEG signals of first-time subjects, to analyze their SSVEP features offline, and to train the classifier for each subject. Next, the Online Signal Processor and the Robot Controller are configured for the online control of a humanoid robot. As the final step, the subject completes three specific closed-loop control experiments within different environments to evaluate the brain-robot interaction performance.
The advantage of this approach is its reliability and flexibility because it is developed by integrating multiple software programs. The results show that using this approach, the subject is capable of interacting with the humanoid robot via brain signals. This allows the mind-controlled humanoid robot to perform typical tasks that are popular in robotic research and are helpful in assisting the disabled.

Die hier dargestellten Ergebnisse wurden aus einem männlichen Subjekt mit korrigierten-zu-normal erhalten Version. 7 zeigt das Verfahren der Verarbeitung von EEG-Daten, einschließlich der Extraktion eines Mehrkanal-Datenepoche (7A), räumliches Filtern der Daten unter Verwendung von CCA-Koeffizienten (7B) und Berechnen der normierten PSD (7C). Abbild...

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SSVEP-based Experimental Procedure for Brain-Robot Interaction with Humanoid Robots

The overall goal of this method is to establish an SSVEP-based experimental procedure by integrating multiple software programs to enable the study of brain-robot interaction with humanoid robots, which is prospective in assisting the sick and elderly as well as performing unsanitary or dangerous jobs.

SSVEP-basierten Versuchsdurchführung für Brain-Roboter-Interaktion mit Humanoide Roboter

Brain-Robot Interaction (BRI), which provides an innovative communication pathway between human and a robotic device via brain signals, is prospective in ...

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13.0K Aufrufe.  Tianjin University. The overall goal of this method is to establish an SSVEP-based experimental procedure by integrating multiple software programs to enable the study of brain-robot interaction with humanoid robots, which is prospective in assisting the sick and elderly as well as performing unsanitary or dangerous jobs.

Serie: SSVEP-based Experimental Procedure for Brain-Robot Interaction with Humanoid Robots

Experimental Procedure for Warm Spinning of Cast Aluminum Components

High performance, cast aluminum automotive wheels are increasingly being incrementally formed via flow forming/metal spinning at elevated temperatures to improve material properties. With a wide array of processing parameters which can affect both the shape attained and resulting material properties, this type of processing is notoriously difficult to commission. A simplified, light-duty version of the process has been designed and implemented for full-size automotive wheels. The apparatus is intended to assist in understanding the deformation mechanisms and the material response to this type of processing. An experimental protocol has been developed to prepare for, and subsequently perform forming trials and is described for as-cast A356 wheel blanks. The thermal profile attained, along with instrumentation details are provided. Similitude with full-scale forming operations which impart significantly more deformation at faster rates is discussed.

An experimental protocol for instrumented warm rotary forming of cast aluminum alloys employing a bespoke industrially scaled apparatus is presented. Experimental considerations including thermal and mechanical effects are discussed, as well as similitude with full-scale processing of automotive wheels.

Experimentelles Verfahren für Warm Spinnen von Aluminium-Gussbauteilen

High performance, cast aluminum automotive wheels are increasingly being incrementally formed via flow forming/metal spinning at elevated temperatures to ...

Forschung

Ingenieurwesen

Experimental Methods for Trapping Ions Using Microfabricated Surface Ion Traps

Ions trapped in a quadrupole Paul trap have been considered one of the strong physical candidates to implement quantum information processing. This is due to their long coherence time and their capability to manipulate and detect individual quantum bits (qubits). In more recent years, microfabricated surface ion traps have received more attention for large-scale integrated qubit platforms. This paper presents a microfabrication methodology for ion traps using micro-electro-mechanical system (MEMS) technology, including the fabrication method for a 14 &#181;m-thick dielectric layer and metal overhang structures atop the dielectric layer. In addition, an experimental procedure for trapping ytterbium (Yb) ions of isotope 174 (174Yb+) using 369.5 nm, 399 nm, and 935 nm diode lasers is described. These methodologies and procedures involve many scientific and engineering disciplines, and this paper first presents the detailed experimental procedures. The methods discussed in this paper can easily be extended to the trapping of Yb ions of isotope 171 (171Yb+) and to the manipulation of qubits.

This paper presents a microfabrication methodology for surface ion traps, as well as a detailed experimental procedure for trapping ytterbium ions in a room-temperature environment.

Experimentelle Methoden für das Einfangen von Ionen mit Microfabricated Oberfläche Ionenfallen

Ions trapped in a quadrupole Paul trap have been considered one of the strong physical candidates to implement quantum information processing. This is due ...

Experimental Methods for Spin- and Angle-Resolved Photoemission Spectroscopy Combined with Polarization-Variable Laser

The goal of this protocol is to present how to perform spin- and angle-resolved photoemission spectroscopy combined with polarization-variable 7-eV laser (laser-SARPES), and demonstrate a power of this technique for studying solid state physics. Laser-SARPES achieves two great capabilities. Firstly, by examining orbital selection rule of linearly polarized lasers, orbital selective excitation can be carried out in SAPRES experiment. Secondly, the technique can show full information of a variation of the spin quantum axis as a function of the light polarization. To demonstrate the power of the collaboration of these capabilities in laser-SARPES, we apply this technique for the investigations of spin-orbit coupled surface states of Bi2Se3. This technique affords to decompose spin and orbital components from the spin-orbit coupled wavefunctions. Moreover, as a representative advantage of using the direct spin detection collaborated with the polarization-variable laser, the technique unambiguously visualizes the light polarization dependence of the spin quantum axis in three-dimension. Laser-SARPES dramatically increases a capability of photoemission technique.

Here, we combine polarization-variable 7-eV laser with spin- and angle-resolved photoemission technique to visualize the spin-orbital coupling effect in solid states.

Experimentelle Methoden für Spin - und Winkel-Resolved Photoemission Spectroscopy kombiniert mit Polarisation-Variable Laser

The goal of this protocol is to present how to perform spin- and angle-resolved photoemission spectroscopy combined with polarization-variable 7-eV laser ...

Experimental Procedure for Laboratory Studies of In Situ Burning : Flammability and Burning Efficiency of Crude Oil

A new method for the simultaneous study of the flammability and burning efficiency of fresh and weathered crude oil through two experimental laboratory setups is presented. The experiments are easily repeatable compared to operational scale experiments (pool diameter &#8805;2 m), while still featuring quite realistic in situ burning conditions of crude oil on water. Experimental conditions include a flowing water sub-layer that cools the oil slick and an external heat flux (up to 50 kW/m2) that simulates the higher heat feedback to the fuel surface in operational scale crude oil pool fires. These conditions enable a controlled laboratory study of the burning efficiency of crude oil pool fires that are equivalent to operational scale experiments. The method also provides quantitative data on the requirements for igniting crude oils in terms of the critical heat flux, ignition delay time as a function of the incident heat flux, the surface temperature upon ignition, and the thermal inertia. This type of data can be used to determine the required strength and duration of an ignition source to ignite a certain type of fresh or weathered crude oil. The main limitation of the method is that the cooling effect of the flowing water sub-layer on the burning crude oil as a function of the external heat flux has not been fully quantified. Experimental results clearly showed that the flowing water sub-layer does improve how representative this setup is of in situ burning conditions, but to what extent this representation is accurate is currently uncertain. The method nevertheless features the most realistic in situ burning laboratory conditions currently available for simultaneously studying the flammability and burning efficiency of crude oil on water.

Experimental Procedure for Laboratory Studies of In Situ Burning : Flammability and Burning Efficiency of Crude Oil

Here, we present a protocol to simultaneously study the flammability and burning efficiency of fresh and weathered crude oil under conditions that simulate in situ burning operations on the sea.

Experimentelle Verfahren für Untersuchungen im Labor des Brennens In Situ : Entflammbarkeit und brennen Effizienz von Rohöl

A new method for the simultaneous study of the flammability and burning efficiency of fresh and weathered crude oil through two experimental laboratory ...

Theoretical Calculation and Experimental Verification for Dislocation Reduction in Germanium Epitaxial Layers with Semicylindrical Voids on Silicon

Reduction of threading dislocation density (TDD) in epitaxial germanium (Ge) on silicon (Si) has been one of the most important challenges for the realization of monolithically integrated photonics circuits. The present paper describes methods of theoretical calculation and experimental verification of a novel model for the reduction of TDD. The method of theoretical calculation describes the bending of threading dislocations (TDs) based on the interaction of TDs and non-planar growth surfaces of selective epitaxial growth (SEG) in terms of dislocation image force. The calculation reveals that the presence of voids on SiO2 masks help to reduce TDD. Experimental verification is described by germanium (Ge) SEG, using an ultra-high vacuum chemical vapor deposition method and TD observations of the grown Ge via etching and cross-sectional transmission electron microscope (TEM). It is strongly suggested that the TDD reduction would be due to the presence of semicylindrical voids over the SiO2 SEG masks and growth temperature. For experimental verification, epitaxial Ge layers with semicylindrical voids are formed as the result of SEG of Ge layers and their coalescence. The experimentally obtained TDDs reproduce the calculated TDDs based on the theoretical model. Cross-sectional TEM observations reveal that both the termination and generation of TDs occur at semicylindrical voids. Plan-view TEM observations reveal a unique behavior of TDs in Ge with semicylindrical voids (i.e., TDs are bent to be parallel to the SEG masks and the Si substrate).

Theoretical calculation and experimental verification are proposed for a reduction of threading dislocation (TD) density in germanium epitaxial layers with semicylindrical voids on silicon. Calculations based on the interaction of TDs and surface via image force, TD measurements, and transmission electron microscope observations of TDs are presented.

Theoretische Berechnung und experimenteller Nachweis zur Versetzungsreduktion in Germanium-Epitaxieschichten mit semizylindrischen Hohlräumen auf Silizium

Reduction of threading dislocation density (TDD) in epitaxial germanium (Ge) on silicon (Si) has been one of the most important challenges for the ...

Procedure for the Transfer of Polymer Films Onto Porous Substrates with Minimized Defects

The fabrication of devices containing thin film composite membranes necessitates the transfer of these films onto the surfaces of arbitrary support substrates. Accomplishing this transfer in a highly controlled, mechanized, and reproducible manner can eliminate the creation of macroscale defect structures (e.g., tears, cracks, and wrinkles) within the thin film that compromise device performance and the usable area per sample. Here, we describe a general protocol for the highly controlled and mechanized transfer of a polymeric thin film onto an arbitrary porous support substrate for eventual use as a water filtration membrane device. Specifically, we fabricate a block copolymer (BCP) thin film on top of a sacrificial, water-soluble poly(acrylic acid) (PAA) layer and silicon wafer substrate. We then utilize a custom-designed, 3D-printed transfer tool and drain chamber system to deposit, lift-off, and transfer the BCP thin film onto the center of a porous anodized aluminum oxide (AAO) support disc. The transferred BCP thin film is shown to be consistently placed onto the center of the support surface due to the guidance of the meniscus formed between the water and the 3D-printed plastic drain chamber. We also compare our mechanized transfer-processed thin films to those that have been transferred by hand with the use of tweezers. Optical inspection and image analysis of the transferred thin films from the mechanized process confirm that little-to-no macroscale inhomogeneities or plastic deformations are produced, as compared to the multitude of tears and wrinkles produced from manual transfer by hand. Our results suggest that the proposed strategy for thin film transfer can reduce defects when compared to other methods across many systems and applications.

We present a procedure for highly controlled and wrinkle-free transfer of block copolymer thin films onto porous support substrates using a 3D-printed drain chamber. The drain chamber design is of general relevance to all procedures involving transfer of macromolecular films onto porous substrates, which is normally done by hand in an irreproducible fashion.

Verfahren zur Übertragung von Polymerfolien auf poröse Substrate mit minimierten Defekten

The fabrication of devices containing thin film composite membranes necessitates the transfer of these films onto the surfaces of arbitrary support ...

Rapid Manufacturing of Thin Soft Pneumatic Actuators and Robots

This protocol describes a method for rapid manufacturing of soft pneumatic actuators and robots with an ultrathin form factor using a heat press and a laser cutter machine. The method starts with the lamination of thermoplastic polyurethane (TPU) sheets using a heat press for 10 min at the temperature of ~93 &#176;C. Next, the parameters of the laser cutter machine are optimized to produce a rectangular balloon with maximum burst pressure. Using the optimized parameters, the soft actuators are laser cut/welded three times sequentially. Next, a dispensing needle is attached to the actuator, allowing it to be inflated. The effect of geometrical parameters on the deflection of the actuator are studied systematically by varying the channel width and length. Finally, the performance of the actuator is characterized using an optical camera and a fluid dispenser. Conventional fabrication methods of soft pneumatic actuators based on silicone molding are time consuming (several hours). They also result in strong but bulky actuators, which limits the actuator&#8217;s applications. Moreover, microfabrication of thin pneumatic actuators is both time-consuming and expensive. The proposed manufacturing method in the current work resolves these issues by introducing a fast, simple, and cost-effective fabrication method of ultrathin pneumatic actuators.

This protocol describes a method for rapid manufacturing of soft pneumatic actuators and robots with a thin form factor. The fabrication method starts with lamination of thermoplastic polyurethane (TPU) sheets followed by laser cutting/welding of a two-dimensional pattern to form actuators and robots.

Schnelle Fertigung von dünnen Soft Pneumatikantrieben und Robotern

This protocol describes a method for rapid manufacturing of soft pneumatic actuators and robots with an ultrathin form factor using a heat press and a ...

Measurement of Chladni Mode Shapes with an Optical Lever Method

Quantitatively determining the Chladni pattern of an elastic plate is of great interest in both physical science and engineering applications. In this paper, a method of measuring mode shapes of a vibrating plate based on an optical lever method is proposed. Three circular acrylic plates were employed in the measurement under different center harmonic excitations. Different from a traditional method, only an ordinary laser pen and a light screen made of ground glass are employed in this novel approach. The approach is as follows: the laser pen projects a beam to the vibrating plate perpendicularly, and then the beam is reflected to the light screen in the distance, on which a line segment made of the reflected spot is formed. Due to the principle of vision persistence, the light spot could be read as a bright straight line. The relationship between the slope of the mode shape, length of the light spot and the distance of the vibrating plate and the light screen can be obtained with algebraic operations. Then the mode shape can be determined by integrating the slope distribution with suitable boundary conditions. The full-field mode shapes of Chladni plate could also be determined further in such a simple way.

A simple method of measuring the Chladni mode shape on an elastic plate by the principle of an optical lever is proposed.

Messung von Chladni-Modus-Formen mit einer optischen Hebelmethode

Quantitatively determining the Chladni pattern of an elastic plate is of great interest in both physical science and engineering applications. In this ...

Automated Delivery of Microfabricated Targets for Intense Laser Irradiation Experiments

Described is an experimental procedure that enables high-power laser irradiation of microfabricated targets. Targets are brought to the laser focus by a closed feedback loop that operates between the target manipulator and a ranging sensor. The target fabrication process is explained in detail. Representative results of MeV-level proton beams generated by irradiation of 600 nm thick gold foils at a rate of 0.2 Hz are given. The method is compared with other replenishable target systems and the prospects of increasing the shot rates to above 10 Hz are discussed.

A protocol is presented for automated irradiation of thin gold foils with high intensity laser pulses. The protocol includes a step-by-step description of the micromachining target fabrication process and a detailed guide for how targets are brought to the laser&#39;s focus at a rate of 0.2 Hz.

Automatisierte Lieferung von mikrofabrizierten Targets für intensive Laserbestrahlungsexperimente

Described is an experimental procedure that enables high-power laser irradiation of microfabricated targets. Targets are brought to the laser focus by a ...

Treating Surfaces with a Cold Atmospheric Pressure Plasma using the COST-Jet

In recent years, non-thermal atmospheric pressure plasmas have been used extensively for surface treatments, in particular, due to their potential in biological applications. However, the scientific results often suffer from reproducibility problems due to unreliable plasma conditions as well as complex treatment procedures. To address this issue and provide a stable and reproducible plasma source, the COST-Jet reference source was developed.
In this work, we propose a detailed protocol to perform reliable and reproducible surface treatments using the COST reference microplasma jet (COST-Jet). Common issues and pitfalls are discussed, as well as the peculiarities of the COST-Jet compared to other devices and its advantageous remote character. A detailed description of both solid and liquid surface treatment is provided. The described methods are versatile and can be adapted for other types of atmospheric pressure plasma devices.

This protocol is presented to characterize the setup, handling, and application of the COST-Jet for the treatment of diverse surfaces such as solids and liquids.

Behandlung von Oberflächen mit einem kalten Atmosphärendruckplasma mit dem COST-Jet

In recent years, non-thermal atmospheric pressure plasmas have been used extensively for surface treatments, in particular, due to their potential in ...