Please use this identifier to cite or link to this item: http://www.monografias.ufop.br/handle/35400000/1019
Full metadata record
DC FieldValueLanguage
dc.contributor.advisorLeite, Sarah Negreiros de Carvalhopt_BR
dc.contributor.advisorTakeda, Romeu Yukiopt_BR
dc.contributor.authorVargas, Guilherme Vettorazzi-
dc.date.accessioned2018-06-21T13:58:18Z-
dc.date.available2018-06-21T13:58:18Z-
dc.date.issued2018-
dc.identifier.citationVARGAS, Guilherme Vetorazzi. Controle on-line de um manipulador robótico por meio de um sistema BCI-SSVEP. 2018. 30 f. Monografia (Graduação em Engenharia Elétrica) – Instituto de Ciências Exatas e Aplicadas, Universidade Federal de Ouro Preto, João Monlevade, 2018.pt_BR
dc.identifier.urihttp://www.monografias.ufop.br/handle/35400000/1019-
dc.description.abstractUm sistema BCI (Brain Computer Interface) é definido como uma interface que fornece ao cérebro humano um canal de comunicação e controle não muscular. Diante desta definição, sistemas BCI vêm atuando no controle de aplicações assistivas para pacientes com algum tipo de deficiência física. No caso desta monografia, todas as principais etapas envolvidas no processo de implementação de um sistema BCI foram desenvolvidas. Tais etapas podem ser descritas como: aquisição de sinais cerebrais, pré-processamento dos dados coletados, extração de características, seleção de atributos, classificação linear e integração do sistema com uma aplicação externa. Os sinais cerebrais foram coletados por meio de eletroencelografia, utilizando 16 eletrodos posicionados nas zonas occipital, parietal e no córtex central do cérebro humano, aplicando a ténica de estímulação visual sob o paradigma Steady State Visually Evoked Potential (SSVEP) nas frequências de 6, 10, 12 e 15 Hz. Duas técnicas de extração de atributos foram avaliadas: periodograma de Welch e Short Time Fourier Transform (STFT). Os resultados mostraram que o método da STFT fornece taxas de acerto superiores na maioria dos cenários analisados, acima de 90% para algumas frequências. O sistema BCI desenvolvido foi integrado a um manipulador robótico, e dois voluntários obtiveram êxito na execução de uma tarefa de controle, que consistia no deslocamento de um bloco de espuma. A tarefa foi executada de forma mais lenta e necessitando de mais comandos, devido as taxas de erro do sistema quando comparado ao controle do manipulador por métodos convencionais de interação, como o teclado. Entretanto, o sistema BCI-SSVEP desenvolvido foi capaz de alcançar os objetivos propostos com taxas mínimas de erro percentual médio.pt_BR
dc.language.isopt_BRpt_BR
dc.rightsopen accesspt_BR
dc.subjectEngenharia elétricapt_BR
dc.subjectProcessamento de sinaispt_BR
dc.subjectInterface cérebro-computadorpt_BR
dc.titleControle on-line de um manipulador robótico por meio de um sistema BCI-SSVEP.pt_BR
dc.typeTCC-Graduaçãopt_BR
dc.rights.licenseAutorização concedida à Biblioteca Digital de TCC’s da UFOP pelo(a) autor(a) em 14/05/2018 com as seguintes condições: disponível sob Licença Creative Commons 4.0 que permite copiar, distribuir e transmitir o trabalho desde que sejam citados o autor e o licenciante. Não permite o uso para fins comerciais nem a adaptação.pt_BR
dc.contributor.refereeLeite, Sarah Negreiros de Carvalhopt_BR
dc.contributor.refereeTakeda, Romeu Yukiopt_BR
dc.contributor.refereeLeite, Harlei Miguel de Arrudapt_BR
dc.contributor.refereeAssis, Gilda Aparecida dept_BR
dc.contributor.refereeYared, Glauco Ferreira Gazelpt_BR
dc.description.abstractenA Brain Computer Interface is defined as an interface that provides the human brain with a non-muscular communication and control channel. Given this definition, BCI systems have been working in the control of assistive applications for patients with some type of physical disability. In this study, all the main steps involved in the implementation process of a BCI system were developed. Such steps can be described as: brain signals acquisition, data preprocessing, feature extraction, attributes selection, linear classifier and integration of the system with an external application. The brain signals were collected by means of electroencelography, using 16 electrodes positioned in the occipital, parietal and central zones of the human brain, applying the Steady State Visually Evoked Potential (SSVEP) paradigm in the frequencies of 6, 10, 12 and 15 Hz. Two feature extraction techniques were evaluated: Welch’s method and Short Time Fourier Transform (STFT). The results showed that the STFT method provides superior rates in most of the scenarios analyzed, greater than 90% for some frequencies. The developed BCI system was integrated with a robotic manipulator, and two volunteers were successful in carrying out a control task, which consisted in the displacement of a block of foam. The task was performed more slowly and required more commands due to system error rates when compared to manipulator control by conventional interaction methods, such as the keyboard. However, the developed BCI-SSVEP system was able to reach the proposed objectives, considering the state of the art of the area, with minimum average error rates.pt_BR
Appears in Collections:Engenharia Elétrica - JMV

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
MONOGRAFIA_ControleOnlineManipulador.pdf2,59 MBAdobe PDFView/Open


This item is licensed under a Creative Commons License Creative Commons