کنترل خودرو با استفاده از رابطهای مغز-رایانه

کنترل خودرو با استفاده از رابط مغز رایانه به عنوان یکی از حوزه های نوظهور در تعامل انسان و ماشین در سال های اخیر توجه گسترده ای را به خود جلب کرده است این رویکرد با بهره گیری از سیگنال های مغزی، انسان امکان هدایت و کنترل خودرو را بدون نیاز به واسط های فیزیکی فراهم می کند و کاربردهای بالقوه ای در حوزه های مختلف دارد با این حال ماهیت غیر ایستا، نویزی و فردمحور سیگنال های مغزی در کنار دینامیک پیچیده و غیر خطی خودروها چالش های قابل توجهی را در طراحی سامانه های کنترلی قابل اعتماد ایجاد می کند این مقاله به بررسی روش های مختلف کنترل خودرو مبتنی بر رابط مغز رایانه و تمرکز بر نقش روش های یادگیری ماشین و یادگیری عمیق در بهبود عملکرد این سامانه ها می پردازد ابتدا ویژگی های سیگنال های مغزی و چالش های مرتبط با ثبت و پردازش آنها تشریح شده و سپس روش های متداول پیش پردازش و استخراج ویژگی مورد بررسی قرار می گیرند. در ادامه انواع الگوریتم های یادگیری ماشین روش های یادگیری عمیق در کنترل خودرو تحلیل و مقایسه می شوند نتایج مطالعات مرور شده نشان می دهد که روش های یادگیری عمیق به ویژه معماری های ترکیبی زمانی مکانی، توانسته اند دقت و پایداری کنترل خودرو را نسبت به رویکردهای یادگیری ماشین به طور قابل توجهی افزایش دهند با این حال چالش هایی مانند تعمیم پذیری، نیاز به داده آموزشی گسترده، تاخیر محاسباتی و ملاحظات ایمنی همچنان باقی است در پایان مسیرهای پژوهشی آینده برای توسعه سامانه های کنترل خودرو مبتنی بر رابط مغز رایانه مورد بحث قرار می گیرد.

کلیدواژه ها:

کنترل خودرو ، رابط مغز رایانه ، پردازش سیگنال های مغزی