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For severely disabled people, Brain-Computer Interfaces (BCIs) may provide the means to regain mobility and manipulation capabilities. However, information obtained from current BCIs is uncertain and of limited bandwidth and resolution. This paper presents a Bayesian framework that estimates from uncertain BCI signals a richer representation of the task a robotic mobility or manipulation device should execute, such that these devices can be operated more safely, accurately and efficiently. The framework has been evaluated on a simulated robotic wheelchair.
Dimitri Nestor Alice Van De Ville, Nicolas Henchoz, Delphine Ribes Lemay, Andreas Sonderegger, Emily Clare Groves, Patrick Karl Alois Neff, Lara Jacqueline Défayes, Danpeng Cai
Olaf Blanke, José del Rocio Millán Ruiz, Ronan Boulic, Ricardo Andres Chavarriaga Lozano, Bruno Herbelin, Fumiaki Iwane, Thibault Serge Mario Porssut