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Originaltitel:
Error-related potentials in passive brain-computer interfaces for quantitative assessment and adaptation of robotic systems during human-robot interaction
Übersetzter Titel:
Fehlerbezogene Potentiale in passiven Gehirn-Computer Schnittstellen für die quantitative Bewertung und Adaption von Robotersystemen während der Mensch-Roboter Interaktion
Autor:
Ehrlich, Stefan K.
Jahr:
2020
Dokumenttyp:
Dissertation
Fakultät/School:
Fakultät für Elektrotechnik und Informationstechnik
Betreuer:
Cheng, Gordon (Prof., Ph.D.)
Gutachter:
Cheng, Gordon (Prof., Ph.D.); Guan, Cuntai (Prof., Ph.D.)
Sprache:
en
Fachgebiet:
DAT Datenverarbeitung, Informatik; ELT Elektrotechnik; NAT Naturwissenschaften (allgemein); PSY Psychologie; TEC Technik, Ingenieurwissenschaften (allgemein)
Stichworte:
passive brain-computer interfaces, electroencephalography, error-related potentials, human-robot interaction
Übersetzte Stichworte:
passive Gehirn-Computer Schnittstellen, Elektroenzephalographie, Fehlerpotentiale, Mensch-Roboter Interaktion
TU-Systematik:
DAT 700d
Kurzfassung:
This thesis investigates the usability of neuro-cognitive measures in the context of passive brain-computer interfaces for the quantitative assessment and adaptation of robotic systems during human-robot interaction (HRI). The contributions encompass the identification and validation of neuronal measures, specifically error-related potentials, suitable for the assessment of human intentions and beliefs, robot actions and HRI events immediate to their occurrence. This thesis further demonstrates...     »
Übersetzte Kurzfassung:
Diese Arbeit untersucht die Nutzbarkeit neurokognitiver Korrelate im Kontext passiver Gehirn-Computer-Schnittstellen für die quantitative Bewertung und Anpassung von Robotersystemen während der Mensch-Roboter-Interaktion (HRI). Die Beiträge umfassen die Identifizierung und Validierung neuronaler Korrelate, insbesondere fehlerbezogener Potentiale, die sich für die Bewertung menschlicher Intensionen, Roboteraktionen und HRI-Ereignisse unmittelbar vor deren Eintreten eignen. Die vorliegende Arbeit...     »
WWW:
https://mediatum.ub.tum.de/?id=1520648
Eingereicht am:
02.10.2019
Mündliche Prüfung:
22.05.2020
Dateigröße:
30782303 bytes
Seiten:
219
Volltext / DOI:
doi:10.14459/2020md1520648
Urn (Zitierfähige URL):
https://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:91-diss-20200522-1520648-1-8
Letzte Änderung:
16.09.2020
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