基于隐式意图脑电解码的人机交互多任务建模研究

作     者：苗秀 侯文军 MIAO Xiu;HOU Wenjun

作者机构：北京邮电大学现代邮政学院(自动化学院)北京100876 内蒙古科技大学建筑与艺术设计学院内蒙古包头014010 北京邮电大学数字媒体与设计艺术学院北京100876 北京邮电大学网络系统与网络文化北京市重点实验室北京100876 北京邮电大学交互技术与体验系统文化和旅游部重点实验室北京100876 

出 版 物：《计算机集成制造系统》 (Computer Integrated Manufacturing Systems)

年 卷 期：2024年第30卷第5期

页      面：1668-1682页

核心收录：

学科分类：12[管理学] 0711[理学-系统科学] 1201[管理学-管理科学与工程(可授管理学、工学学位)] 07[理学] 081104[工学-模式识别与智能系统] 08[工学] 080401[工学-精密仪器及机械] 0804[工学-仪器科学与技术] 080402[工学-测试计量技术及仪器] 0835[工学-软件工程] 0811[工学-控制科学与工程] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 

基　　金：2022年度内蒙古党委、内蒙古自治区哲学社会科学规划资助项目(2022NDB244) 2023年度内蒙古自治区直属高校基本科研业务费资助项目(2023XKJX026) 

主　　题：隐式意图 人机交互 电解码 多任务建模 

摘      要：在短期内具有完全自主水平的机器智能无法实现的情况下,人仍是人机系统的重要组成部分。智能系统感觉并预测用户的意图,有助于实现人机之间自然动态地协同,提高人机系统安全和效率。然而,人机交互的过程中充斥着大量模糊、隐蔽的隐式意图,传统的心理或行为分析方法解析意图无法保证时效性和准确性。随着传感技术发展,基于生理信号识别用户意图成为主流方法,但现有关于隐式意图的研究存在可分模式少、识别精度低、面向领域实境研究不足等问题。面向工控复杂系统领域,在生理视域下基于被动脑机接口技术,提出一种将人自然地纳入到智能人机系统回路中的方法。首先,抽取操作者与工业软件交互过程中的典型任务,在多属性任务组(MATB)多任务范式基础上设计意图生理信号诱发实验程序;接着,采用共空间模式(CSP)算法提取多任务意图脑电空域特征;最后,通过被试间交叉验证和5折参数寻优,构建机器学习意图模型,实现对隐式交互意图的自动识别。研究发现,相比传统特征提取方法,基于改良后的多分类CSP算法对意图特征提取更为有效,结合三维空间特征可视化进一步证实了特征的有效性;脑电信号能够作为判断人机交互隐式意图的依据,CSP SVM算法模型能够有效提高人机交互隐式意图脑电的解码性能。对隐式意图信息的转译对构建基于意图的高效人机交互模型,以及发展人机系统、提高人机协作效率具有重要意义。