脑机接口辅助的动态目标选择技术

来源：软件学报杂志2018年第S2期北京时间：

作者：孙伟,黄进,李念龙,范向民,田丰,戴国忠,王宏安

单位：孙伟，人机交互北京市重点实验室(中国科学院 软件研究所), 北京 100190;中国科学院大学 计算机与控制学院, 北京 10019011,黄进，人机交互北京市重点实验室(中国科学院 软件研究所), 北京 10019002,李念龙，人机交互北京市重点实验室(中国科学院 软件研究所), 北京 100190;中国科学院大学 计算机与控制学院, 北京 10019003,范向民，人机交互北京市重点实验室(中国科学院 软件研究所), 北京 10019004,田丰，人机交互北京市重点实验室(中国科学院 软件研究所), 北京 10019005,戴国忠，人机交互北京市重点实验室(中国科学院 软件研究所), 北京 10019006,王宏安，人机交互北京市重点实验室(中国科学院 软件研究所), 北京 10019007

摘要：动态目标选择是现代交互界面中最为基础的交互任务之一，目前存在多种辅助技术，但这些技术的决策和参数设定有很强的经验性，无法根据用户的当前状态进行调整.为了解决这个问题，基于两个认知负荷与难度感知的假设，提出一种脑机接口辅助的动态目标选择技术，利用近红外光谱信号对用户认知负荷感知的敏感性，实时地调整目标选择技术参数，给不同用户个体提供个性化辅助，适用于不同场景、用户状态和任务难度.通过一组实验，对提出的假设进行了验证，并且基于该假设构建的脑机接口辅助的动态目标选择技术，较不作任何辅助和固定辅助技术两种方案都更优，具体地，在选择错误率上分别降低20.55%和12.09%，在完成时间上分别降低998.35ms和208.67ms.

关键词：动态目标选择;脑机接口;认知负荷

基金资助：国家重点研发计划（2017YFB1002504）；重庆市科技服务平台专项（cstc2015ptfw-ggfw120002）