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May 26, 2023

WiMi はクローズドを開発しました

北京、2023 年 7 月 27 日 /PRNewswire/ -- 世界をリードするホログラム拡張現実 (「AR」) 技術プロバイダーである WiMi ホログラム クラウド Inc. (NASDAQ: WIMI) (「WiMi」または「当社」) は本日、次のことを発表しました。

北京、2023 年 7 月 27 日 /PRNewswire/ -- 世界をリードするホログラム拡張現実 (「AR」) 技術プロバイダーである WiMi ホログラム クラウド Inc. (NASDAQ: WIMI) (「WiMi」または「当社」) は本日、 AR ガイド付き支援方法の概要は、EEG 信号と視線追跡を組み合わせたハイブリッド BMI を使用して閉ループ制御を行うための強化された視覚フィードバックをユーザーに提供し、ロボット アームの直感的かつ効果的な制御を実現します。

WiMi による拡張現実に基づく閉ループハイブリッド信号ブレインマシンインターフェースロボットアーム制御方法は、脳波 (EEG) 信号に基づく BMI と視線追跡技術を組み合わせて制御中に閉ループ制御を実現することで、ユーザーへの視覚フィードバックを強化します。ロボットアームの。 このシステムは、BMI、視線追跡、画像処理、自動化、AR インターフェースの機能を統合し、ユーザーがオブジェクト操作タスクを実行できるようにします。 画像処理を使用して、ワークスペースの画像からすべての潜在的な長方形オブジェクトをセグメント化します。 ユーザーは視線追跡を使用して、セグメント化されたオブジェクトを選択できます。 BMI からデコードされた出力は、(1) ユーザーが選択したオブジェクトの確認、(2) アクションのシーケンスの切り替え、(3) グリップおよび持ち上げ中の治具の開口部と高さの継続的な制御に使用されます。 ユーザーが選択した物体や掴む・持ち上げる動作の状況は、AR技術を利用してコンピューター画面上でリアルタイムにユーザーにフィードバックされます。 最後に、ロボット アームは、ハイブリッド BMI デコードの出力に基づいて、ストレッチ、掴み、持ち上げ、搬送、解放のタスクを実行します。 システム デバイス機器には、アイ トラッカー、EEG ヘッドセット、コンピューター、ロボット アーム、USB カメラが含まれます。 ユーザーとシステム間のインタラクションは、ハイブリッド視線 BMI と AR で強化された視覚フィードバックを使用して実行されます。

WiMi の AR に基づく閉ループ ハイブリッド信号 BMI ロボット アーム制御システムには次のものが含まれます。

拡張現実制御インターフェイス: AR テクノロジーを通じて、ユーザーがジェスチャーや音声を通じてロボット アームの動きを制御できるように、直感的で使いやすい制御インターフェイスが設計されています。

EEG 信号の取得: ユーザーの脳からの電気信号は、EEG 装置を使用して取得され、コンピューターに送信されます。

EEG 信号の処理: 信号処理アルゴリズムを使用して、EEG 信号がフィルタリングされ、特徴が抽出され、ユーザーが制御したいロボット アームの動きのコマンドを抽出するためのその他の操作が実行されます。

制御信号の生成: ユーザーの EEG 信号に基づいて、ロボット アームの動きを制御するための制御信号が生成されます。

ロボット アーム制御: モーター ドライバー、位置センサー、制御チップなどのハードウェア デバイスの選択と構築を含む、ロボット アームの制御システム。

クローズドループ制御の実現：収集されたロボットアームの位置に関するフィードバック情報はコンピュータに送信され、クローズドループ制御を実現し、ロボットアームの正確で安定した動作を保証します。

リアルタイム制御：ユーザーの制御信号とロボットアームの位置フィードバック情報をロボットアーム制御システムにリアルタイムに送信し、リアルタイム制御を実現します。

WiMi は、開発された閉ループ システム (AR フィードバック付き) を現在の従来の開ループ システム (目視検査のみ) と比較してテストしました。 結果は、AR フィードバックにより、通常の目視検査のみを使用したテストと比較して、物体を掴んだり持ち上げたりするためのトリガー コマンドが大幅に減少したことを示しています。 また、吊り上げ時の治具の高さクリアランスを削減しました。 ハイブリッド BMI ユーザーは、AR インターフェイスによって提供される情報の恩恵を受け、グリップや持ち上げのプロセス中の効率が向上し、認知負荷が軽減されました。 AR フィードバックの閉ループ システムは、ユーザーがハイブリッド BMI を使用してロボット アームを制御する斬新で効果的な方法を提供し、より高度な画像処理と機械学習アルゴリズムを統合して、オブジェクト内のオブジェクトのセグメンテーションを強化することで従来の制御システムをさらに改善します。ワークスペースと BMI 信号のデコード。