Я.А. Туровский, С.Д. Кургалин, С.В. Борзунов

Проведено моделирование созданного по бионическому принципу нейрокомпьютерного интерфейса (НКИ), использующего гибридный человеко-машинный интеллект. Рассмотрено условие замены части команд, подаваемых человеком устройствам-эффекторам (дистанционно управляемым самоходным и летающим платформам, роботам-манипуляторам и т.д.), а также графическим интерфейсам операционных систем, командами, подаваемыми на них программно-аппаратной частью НКИ. Предложена модель, описывающая суммарное время, затрачиваемое НКИ на создание таких гибридных цепочек команд. Получена оценка эффективности процесса гибридизации, позволяющая оценить его эффективность в виде результата – увеличения скорости работы НКИ.

1. Nicolelis M.A.L., Chapin J.K. Controlling robots with the mind // Scientific American. 2002. V. 287. № 4. P. 46–53.
2. Hochberg L.R., Bacher D., Jarosiewicz B. et al. Reach and grasp by people with tetraplegia using a neurally controlled robotic arm // Nature. 2012. V.485. № 7398. P. 372 – 375.
3. Millán J.R., Renkens F., Mouriño J. еt al. Noninvasive Brain-Actuated Control of a Mobile Robot by Human EEG // IEEE Trans. Biomed. Eng. 2004. V.51. № 6. P. 1026–1033.
4. http://www.nsf.gov/news/special_reports/science_nation/mindcontrolledquadcopter.jsp
5. Li Y., Wang C., Zhang H. et al. An EEG-based BCI system for 2D cursor control // IEEE World Congress Computat. Intell. Int. Joint Conf. Neural Networks. Hong Kong. 2008. P. 2214–2219.
6. Garcia G. High Frequency SSVEPs for BCI Applications // Computer-Human Interaction. Florence, Italy, 2008.
7. Zhu D., Bieger J., Molina G.G. et al. A Survey of Stimulation Methods Used in SSVEP-Based BCIs // Computational Intelligence and Neuroscience. 2010. V.2010. P. 1–12.
8. https://www.bus.umich.edu/neuroacrp/Yoon/Huettel.pdf
9. Гусельников В.И. Электрофизиология головного мозга. М.: Высшая школа. 1976. 423 с.  
10. Thomas E., Fruitet J., Clerc J.F. Combining ERD and ERS features to create a system-paced BCI // Journal of Neuroscience Methods. 2013. V. 216. № 2. P. 96–103.
11. Amiri S., Fazel-Rezai R., Asadpour V. A Review of Hybrid Brain-Computer Interface Systems // Advances in Human-Computer Interaction. 2013. V.2013. Р. 1–8.
12. Punsawad Y., Wongsawat Y., Parnichkun M. Hybrid EEG-EOG brain-computer interface system for practical machine control // Proc. of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society Conference (EMBC '10). 2010. Buenos Aires. P. 1360–1363.
13. Yong X., Fatourechi M., Ward R. K. et al. The design of a point-and-click system by integrating a self-paced brain-computer interface with an eye-tracker // IEEE Journal on Emerging and Selected Topics in Circuits and Systems. 2011. V.1. № 4. P. 590–602.
14. Физиология человека: Учебник / под ред. В.М. Смирнова. М.: Медицина. 2002. 608 с.
15. Основы психофизиологии: Учебник / Отв. ред. Ю.И. Александров. М.: ИНФРА-М. 1997. 349 с.
16. Борзунов C.В., Кургалин С.Д., Максимов А.В. и др. Оценка скорости работы нейрокомпьютерного интерфейса, основанного на технологии SSVEP // Известия РАН. Теория и системы управления. 2014. № 1. С. 121–129.
17. Кургалин С.Д., Туровский Я.А., Борзунов С.В., Максимов А.В. Моделирование нейрокомпьютерного интерфейса, использующего технологию SSVEP // Физико-математическое моделирование систем: Материалы X Междунар. семинара. Воронеж. 2013. C. 41–48.
18. Туровский Я.А., Кургалин С.Д. Моделирование нейрокомпьютерного интерфейса на основе гибридного интеллекта // Труды XII Всерос. совещания по проблемам управления ВСПУ-2014. Москва. ИПУ им. В.А. Трапезникова РАН. 2014. С. 6422–6431.
19. Туровский Я.А., Кургалин С.Д., Борзунов С.В. Разработка нейрокомпьютерного интерфейса на основе гибридного интеллекта // Телематика' 2014: Труды XXI Всерос. науч.-метод. конф. С.-Петербург. СПбИТМО. 2014. С. 182–183.
20. Туровский Я.А., Кургалин С.Д., Максимов А.В., Борзунов С.В. Определение скорости работы нейрокомпьютерного интерфейса // Телематика' 2013: Труды. XX Всерос. науч.-метод. конф. 24 – 27 июня 2013 г. СПб. 2013. Т. 1. С. 45–47.
21. Туровский Я.А., Кургалин С.Д. Метод увеличения скорости передачи информации по нейрокомпьютерному интерфейсу на основе оценки частот встречаемости последовательности символов в командах // Нейрокомпьютеры: разработка, применение. 2014. № 8. С. 51–58.
22. Туровский Я.А., Кургалин С.Д., Вахтин А.А. Обработка сигнала электроэнцефалограммы на основе анализа частотных зависимостей и вейвлет-преобразования // Биомедицинская радиоэлектроника. 2012. № 12. C. 39–45.
23. Кургалин С.Д., Туровский Я.А., Максимов А.В. и др. Вейвлет-анализ энцефалограмм // Информационные технологии в проектировании и производстве. 2010. № 1. С. 89–95.