User: Guest  Login
Original title:
Error-related potentials in passive brain-computer interfaces for quantitative assessment and adaptation of robotic systems during human-robot interaction 
Translated title:
Fehlerbezogene Potentiale in passiven Gehirn-Computer Schnittstellen für die quantitative Bewertung und Adaption von Robotersystemen während der Mensch-Roboter Interaktion 
Year:
2020 
Document type:
Dissertation 
Institution:
Fakultät für Elektrotechnik und Informationstechnik 
Advisor:
Cheng, Gordon (Prof., Ph.D.) 
Referee:
Cheng, Gordon (Prof., Ph.D.); Guan, Cuntai (Prof., Ph.D.) 
Language:
en 
Subject group:
DAT Datenverarbeitung, Informatik; ELT Elektrotechnik; NAT Naturwissenschaften (allgemein); PSY Psychologie; TEC Technik, Ingenieurwissenschaften (allgemein) 
Keywords:
passive brain-computer interfaces, electroencephalography, error-related potentials, human-robot interaction 
Translated keywords:
passive Gehirn-Computer Schnittstellen, Elektroenzephalographie, Fehlerpotentiale, Mensch-Roboter Interaktion 
TUM classification:
DAT 700d 
Abstract:
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...    »
 
Translated abstract:
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...    »
 
Oral examination:
22.05.2020 
File size:
30782303 bytes 
Pages:
219 
Fulltext / DOI:
Last change:
16.09.2020