Se propuso un algoritmo de correlación de desplazamiento temporal muy eficaz para tratar la incertidumbre del tiempo de pico del potencial evocado P300 para una interfaz cerebro-ordenador (BCI) basada en P300. Los datos de la serie de correlación de desplazamiento temporal se recogieron como nodos de entrada de una red neuronal artificial (RNA), y se seleccionó la clasificación de cuatro estímulos visuales LED como nodo de salida. Se realizaron dos modos de funcionamiento, incluyendo el modo de reconocimiento rápido (FM) y el modo de reconocimiento preciso (AM). El sistema BCI propuesto se implementó en un sistema embebido para comandar un robot humanoide de tamaño adulto, con el fin de evaluar el rendimiento a partir de la investigación de las trayectorias reales del robot humanoide. Cuando el robot humanoide caminaba por una zona espaciosa, la FM se utilizaba para controlar el robot con una mayor tasa de transferencia de información (ITR). Cuando el robot caminaba por una zona abarrotada, se utilizaba el AM para obtener una alta precisión de reconocimiento y reducir el riesgo de colisión. Los resultados experimentales mostraron que, en 100 ensayos, la tasa de precisión de FM fue del 87,8
y el ITR medio era de 52,73 bits/min. Además, la tasa de precisión mejoró hasta el 92 en el AM, y el ITR medio disminuyó hasta los 31,27 bits/min. debido a las estrictas restricciones de reconocimiento.
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