在世界第二届半机械人奥林匹克运动会脑-机接口比赛中,瘫痪驾驶员在Cybathlon BCI竞赛中争夺金牌。

选手们不分胜负进入最后一轮比赛中,最终意大利选手以4秒的优势击败泰国选手。但与奥运会不同的是,这场比赛的参赛者没有一个可以移动自己的身体。他们仅用他们的意念来比赛。

这是奥林匹克赛车,半机械人式的。这些参赛者颈部以下瘫痪,他们使用脑机接口 (BCI) 系统,用意念控制的命令在引导虚拟人物在赛道上前行。

这场比赛是Cybathlon 2020 的一部分:第二届半机械人奥运会,其中瘫痪或截肢的人使用机器人技术和算法将自己变成半机械人运动员。在技术团队的帮助和鼓励下,参赛者们带着外骨骼、电动轮椅和假肢在障碍赛道上赛跑。

与 2016 年的Cybathlon 比赛不同,参赛队伍坐在赛场上进行现场比赛,今年因为疫情的原因,利用远程的方式将赛事放在线上。来自世界各地的团队在他们的实验室里建造障碍赛道,并在官方裁判面前记录他们的比赛。

在BCI比赛中,每个选手都戴上一个电极帽,通过脑电图(EEG)读取大脑的电活动。算法将他们的大脑信号解释为命令,让参赛者在电脑游戏中指挥虚拟人物。

这款游戏包含了一条带有直道和弯道的赛道,飞行员必须在其中导航,而在某些路段,他们必须打开前灯。飞行员通过意念而不是实际行动来控制avatar。例如,如果飞行员想象移动他的左臂,角色就会向左拐,如果飞行员想象移动右臂,角色就会向右拐。考虑抬起双脚等动作就能打开车头灯。

苏黎世联邦理工学院(ETHZurich)运动神经控制教授NicoleWenderoth表示,赛道中最难的部分是直道,对于这些部分,飞行员不得不专心思考。

负责 Wenderoth 团队的 BCI 系统的是设计工程师 Samuel Kunz,他自称“非常有竞争力”。六年前,他遭遇了一场事故,导致四肢瘫痪。Kunz 以 3 分 41 秒的最佳时间在比赛中获得第四名。

由残奥会游泳运动员Francesco Bettella带领的意大利代表队以2分52秒的成绩夺冠。“秘诀是保持冷静和专注,不要对你周围发生的骚动感到惊讶,”因为它可以转化为对化身的错误命令,Bettella在一次网络直播的录音采访中说。

Wenderoth 说,自 2016 年 Cybathlon 比赛以来,BCI 技术改进了多少很难量化,因为两次比赛中使用的电脑游戏不同。她说:“我的主观感觉是,2020年的顶级飞行员肯定比2016年的顶级飞行员表现更好。”

也许这是因为脑电图在嘈杂的环境中变得更加稳定,或者是因为在解码四肢瘫痪患者的大脑活动方面有更多的技术。她补充说:“理论上,算法方面有了很大的飞跃,这一切都与深度学习和你可以使用的不同类型的网络有关。然而,我的直觉告诉我,可能更简单的算法才是更成功的算法。”

这既是Cybathlon的挑战,也是它的目的:鼓励工程师创造BCI和其他的半机械人系统,这些系统足够简单,足够可靠,便于人们在现实世界中自行使用;让这些技术走出实验室,进入世界,真正帮助人们。

Wenderoth说,就目前而言,BCI 控制对于有严重障碍的选手来说似乎特别具有挑战性。 BCI 比赛的获胜者Bettella 是一名出色的 BCI 选手,并且作为一名残奥会游泳运动员,他的手臂也有一定的活动能力。当然Bettella没有在比赛中使用他的手臂,但他的大脑和手臂之间尚存的神经连接可能对他有所帮助。

事实上,如果一个团队将任何动作,特别是眼睛或面部动作,纳入他们的算法,就会被视为作弊。(真正的奥运风格是,Cybathlon的一名官方裁判与每名机器人选手都在现场,以确保没有作弊发生。) Wenderoth说:“如果你激活面部肌肉,你就会产生毫伏范围内的信号,这比你从大脑中提取的数据要高出三个量级。”

参考

https://spectrum.ieee.org/quadriplegic-pilots-race-for-gold-in-cybathlon-brain-race

用于Brain Runners电子游戏的改进SmallNet脑电解码分类

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