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자료유형
학술저널
저자정보
이진희 (대구경북과학기술원) 박재형 (대구경북과학기술원) 김제석 (대구경북과학기술원) 권순 (대구경북과학기술원)
저널정보
대한임베디드공학회 대한임베디드공학회논문지 대한임베디드공학회논문지 제18권 제2호
발행연도
2023.4
수록면
81 - 87 (7page)
DOI
10.14372/IEMEK.2023.18.2.81

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With the development of BCI devices, it is now possible to use EEG control technology to move the robot's arms or legs to help with daily life. In this paper, we propose a customized vehicle control model based on BCI. This is a model that collects BCI-based driver EEG signals, determines information according to EEG signal analysis, and then controls the direction of the vehicle based on the determinated information through EEG signal analysis. In this case, in the process of analyzing noisy EEG signals, controlling direction is supplemented by using a camera-based eye tracking method to increase the accuracy of recognized direction . By synthesizing the EEG signal that recognized the direction to be controlled and the result of eye tracking, the vehicle was controlled in five directions: left turn, right turn, forward, backward, and stop. In experimental result, the accuracy of direction recognition of our proposed model is about 75% or higher.
#BCI (Brain Computer Interface) #deep learning #eye tracking

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