77、利用 EEG 评估儿童与机器人互动中的参与度和学习效果及第三方互动观察对人类行为的影响

利用 EEG 评估儿童与机器人互动中的参与度和学习效果及第三方互动观察对人类行为的影响

在当今科技飞速发展的时代,机器人在教育和日常生活中的应用越来越广泛。本文将探讨两个相关的研究,一是利用脑电图(EEG)评估儿童在与机器人互动学习第二语言过程中的参与度和学习效果,二是观察第三方人类 - 机器人互动对人们行为和态度的影响。

利用 EEG 评估儿童与机器人互动中的学习情况
实验设计

研究选取了两组日本儿童,分别在不同条件下学习法语词汇。一组儿童通过会讲故事的机器人学习,机器人在讲故事时会配合使用手势和电脑屏幕上的图片;另一组儿童则仅通过电脑屏幕观看故事学习。故事结束后,孩子们在笔记本电脑上参与了单词识别任务,该任务包含 13 个刺激词,用于测试他们对在讲故事过程中频繁接触的 3 个目标词(猪、狼、房子)的学习情况。孩子们会听到在讲故事时学过的单词,然后需要在屏幕上同时呈现的两个视觉刺激中做出选择。同时,使用电气测地学公司(EGI)的 EEG 采集系统记录 EEG 信号,采样率为 250 Hz,以 Cz 通道为参考通道进行记录,并对数据进行重新参考以重建 Cz 信号,其他通道也相应进行校正,最终得到包含 65 个 EEG 信号的数据集。为了进一步分析,选取了覆盖所有脑区的 18 个通道,包括 Fp1、Fp2、F3 等。

实验条件 学习方式
机器人组 听讲故事机器人配合手势和图片学习
显示组
【顶刊TAC复现】事件触发模型参考自适应控制(ETC+MRAC):针对非线性参数不确定性线性部分时变连续系统研究(Matlab代码实现)内容概要:本文档介绍了“事件触发模型参考自适应控制(ETC+MRAC)”的研究Matlab代码实现,聚焦于存在非线性参数不确定性且具有时变线性部分的连续系统。该研究复现了顶刊IEEE Transactions on Automatic Control(TAC)的相关成果,重点在于通过事件触发机制减少控制器更新频率,提升系统资源利用效率,同时结合模型参考自适应控制策略增强系统对参数不确定性外部扰动的鲁棒性。文档还展示了大量相关科研方向的技术服务内容,涵盖智能优化算法、机器学习、路径规划、电力系统、信号处理等多个领域,并提供了Matlab仿真辅导服务及相关资源下载链接。; 适合人群:具备自动控制理论基础、非线性系统分析背景以及Matlab编程能力的研究生、博士生及科研人员,尤其适合从事控制理论工程应用研究的专业人士。; 使用场景及目标:① 复现顶刊TAC关于ETC+MRAC的先进控制方法,用于非线性时变系统的稳定性性能优化研究;② 学习事件触发机制在节约通信计算资源方面的优势;③ 掌握模型参考自适应控制的设计思路及其在不确定系统中的应用;④ 借助提供的丰富案例代码资源开展科研项目、论文撰写或算法验证。; 阅读建议:建议读者结合控制理论基础知识,重点理解事件触发条件的设计原理自适应律的构建过程,运行并调试所提供的Matlab代码以加深对算法实现细节的理解,同时可参考文中列举的其他研究方向拓展应用场景。
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