你是否还记得，当你第一次看到《环太平洋》这部电影中，那场机甲驾驶员戴上脑控头盔，通过神经链接彼此来操纵巨型机甲的炫酷情节？在这部电影设定中，操控庞大人形机甲需要巨大的精神力量，因此大多数机甲都需要多名经过严格训练的驾驶员建立大脑同步链接来控制。
这种同步链接不仅考验驾驶员的心理力量，也考验他们之间大脑和心灵的协作默契。而这个有趣的设定不仅为系列电影奠定了扎实的主题，也启发了许多现实科研实验。
近期湖南大学的一项研究实验，结合了多人大脑脑波信号和多机器人交互，新系统名为BRIEDGE。这个系统基于脑电图的生物识别（BCI）技术，揭示了大脑与机器人协作的潜力，通过传感、计算、通信和控制的整合实现。
BRIEDGE可被描述为一个端到端系统，通过脑电图自适应神经网络和编码-解码通信框架，实现多脑与多机器人的交互。
该系统利用边缘移动服务器或便携服务器收集用户脑电图数据，然后通过脑电图自适应神经网络识别用户意图。接着，编码-解码通信框架将基于脑电图的语义信息编码，并在数据传输中解码成命令。为了更好地提取脑电图数据的联合特征并提高分类准确性，BRIEDGE引入了基于线人的ProbSparse自我关注机制。
同时，通过动态自动编码器和自动解码器的通信，解决了多用户多任务场景下的并行和安全传输问题。而在移动计算和边缘人工智能方面，通过模型压缩方案（如剪枝、权重共享和量化），部署了轻量级脑电图自适应模型在发射端和接收端运行。这些组件的有效性使代表各种命令的代码图能够让多用户同时控制多个智能代理。
BRIEDGE系统的操作流程如下：
各种脑电图设备用于采集脑电信号，这些信号被传送至边缘移动服务器或便携服务器进行编码，然后编码后的信号发送给多个机器人进行解码和执行指令。系统架构由脑电信号收集、特征传输以及代理执行构成，形成了一个端到端的系统。
在脑电信号采集阶段，不同用户佩戴不同数量电极的脑电图可穿戴耳机（BrainLink Lite、BrainLink Pro & Emotiv Epoc），采集他们的脑电信号，并将其传输到发射模块。每个原始脑电图数据在特定采样间隔内采集，并以十进制格式表示。
由于不同设备采集的脑电图数据不同，通道数和特征维度各异。这些数据根据大脑活动类型进行标记和分类，然后输入预处理算法进行下采样和高斯噪声增强。
当经由无线信道传输的脑电信号到达接收模块时，进入代理执行阶段。接收模块嵌入在每个机器人中，包括边缘智能代理、指令代码图和机器人动作。接收器的信号由语义解码器解码，然后由信道解码器解压缩解码后的信号。
随后，根据代码图，BRIEDGE将这些识别的信号映射成相应的指令，并发送给指定的机器人。机器人根据指令执行相应动作，从而完成脑电图任务。
另外在文中作者还从系统的稳定性，交互性，和用户体验等多个维度进行人群实验，采集数据和问卷。结果表明了系统在分类和通信性能方面的卓越表现，展示了系统有效处理异构输入数据和通信损耗挑战的能力，并维持数据安全性的稳健性。
这篇论文详细介绍了BRIEDGE系统的设计、实施和评估。BRIEDGE是一个通过脑电适应性神经网络和编解码通信实现多用户与多机器人交互的系统。该系统考虑了异构脑电图数据的联合特征提取，并解决了多用户和多任务场景下的并行传输问题，以实现性能的最大化。此外，通过采用模型压缩机制，BRIEDGE能够轻松部署在边缘人工智能上。
研究评估结果显示，BRIEDGE在分类准确性和信号传输等方面均优于其他基线系统。研究者相信，BRIEDGE在实现多脑与多机器人交互和协作任务方面迈出了重要的一步。这项研究的成果表明了BRIEDGE系统在将大脑和机器人联合起来进行任务执行方面的潜力和优势，为未来的多脑多机器人系统研究和应用提供了有益的启示。
论文标题
BRIEDGE: EEG-Adaptive Edge AI for Multi-Brain to Multi-Robot Interaction
作者
Jinhui Ouyang, Mingzhu Wu, Xinglin Li, Hanhui Deng, Di Wu
URL
https://arxiv.org/html/2403.15432v1
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