图：麻省理工学院(MIT)下属计算机科学与人工智能实验室(CSAIL)的机器人系统监控着人类操作员的脑电波
CSAIL主管丹妮拉·鲁斯(Daniela Rus)表示：“我们希望远离人们必须适应机器限制的世界。像这样的方法表明，开发一种更自然、更直观的机器人系统是非常有可能的。”该系统采用脑电图(EEG)和肌电图(EMG)相结合的方式监测大脑活动，其中脑电图通过连接在头皮上的电极检测大脑中的电活动，而肌电图是用于测量运动神经元产生的信号。
脑电图和肌电图都不是完美的科学，也不是特别精确。但是，通过将两者合并在一起，研究团队能够获得比单独使用其中一种技术更高的准确度。博士研究生、该项目论文的第一作者约瑟夫·德尔普雷托(Joseph DelPreto)说：“通过观察肌肉和大脑信号，我们可以开始了解某个人的自然姿势，以及他们对是否出了问题做出的仓促决定。这有助于让人与机器人的交流变得更像是人与人之间的交流。”
CSAIL团队的算法分析了“错误相关电位”(ErrPs)的信号，这是一种神经活动模式，当人们注意到错误时，它会自然而然地发生。在检测到错误的那一刻，比如当被控制的机器人即将出错时，它就会停止工作，以便操作人员可以使用基于手势的菜单界面来纠正错误。
鲁斯表示：“这项结合了脑电图和肌电图反馈的工作，使得人类和机器人之间的互动可被应用到更广泛的应用中，这比我们以前只用脑电图反馈所能做的还要多。通过包括肌肉反馈，我们可以用手势远程指挥机器人，从而产生更多的细微差别和特异性。”
研究人员发现，与对照组的70%相比，人类监督的机器人纠正错误的时间超过97%。更让人印象深刻的是，这个系统对以前从未使用过它的人同样有效。该研究小组认为，该系统对语言障碍或行动不便的人可能更有用。
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