Benutzer: Gast  Login
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 
Jahr:
2020 
Dokumenttyp:
Dissertation 
Institution:
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...    »
 
Mündliche Prüfung:
22.05.2020 
Dateigröße:
30782303 bytes 
Seiten:
219 
Volltext / DOI:
Letzte Änderung:
16.09.2020