《认知建模和脑控机器人技术》主要是作者李伟在脑-机接口(brain-computerinterface，BCI)或脑-机器人交互(brain-robotinteraction，BRI)方面的多年研究成果。该书详细地介绍BRI系统常用的脑信号产生机理和应用方法，全面地阐述以Cerobot为基本框架的非“侵入”式BRI系统结构，其中包括信号采集与处理、软件接口与混合编程、硬件设计与搭建等，并针对不同的脑电模式和机器人提供丰富的大脑与机器人交互的案例。
本书可作为BRI初学者的入门教材，使其了解大脑以及脑一机交互的基本原理和方法，也可作为BRI系统开发者的参考书，帮助搭建脑一机交互系统，实现从脑电波到机器人行为的转化。与此同时，该书也可为生物医学工程、认知科学、医学、自动化、计算机、游戏设计和虚拟现实以及其他相关专业的科研人员、本科生、研究生、BCI／BRI的兴趣爱好者提供参考。

前言
第1章 绪论
1.1 脑科学与脑一机器人交互
1.2 认知过程概述
1.2.1 SSVEP的视觉信息处理机制
1.2.2 认知研究中常见的N200和P300
1.2.3 事件相关同步化和去同步化现象
1.3 脑一机接口技术
1.3.1 常见的信号模式
l.3.2 信号获取技术
1.3.3 信号解码算法
1.3.4 被控对象
1.3.5 性能评价
1.4 常用的机器人种类
1.4.1 移动机器人
1.4.2 机械臂
1.4.3 多旋翼飞行器
1.4.4 仿人机器人
参考文献
第2章 基于典型EEG的脑电诱发方式
2.1 SSVEP
2.1.1 频率编码的界面设计
2.1.2 相位编码的界面设计
2.2 ERP
2.2.1 诱发范式
2.2.2 界面设计
2 3 MT
2.3.1 单向训练模型
2.3.2 带反馈训练模型
参考文献
第3章 脑控仿人机器人平台一一Cerebot
3.1 硬件组成
3.1.1 Cerebus神经信号采集设备
3.1.2 机器人平台
3.2 以OpenViBE为框架的软件系统
3.2.1 OpenViBE开发工具
3.2.2 OpenViBE环境下的实例
3.3 OpenViBE环境下的系统
3.4 基于Cerebot的仿人机器人控制实例
3.4.1 行走行为
3.4.2 脑控行走行为
3.4.3 实验
参考文献
第4章 脑一机器人交互技术
4.1 基于低频SSVEP的脑一机器人交互技术
4.1.1 基本的SSVEP系统
4.1.2 分层递阶结构的系统
4.2 高频SSVEP系统
4.2.1 高频的优势与问题
4.2.2 高频相位编码SSVEP诱发界面的设计与优化
4.2.3 高频相位编码SSVEP的异步解码
4.2.4 机器人导航实验
4.2.5 实验结果分析
4.3 基于运动起始视觉诱发电位的脑一机器人交互技术
4.3.1 基于motion-onset VEP的诱发实验
4.3.2 信号分析
4.3.3 基于motion-onset VEP的离／在线实验设计
4.3.4 实验结果
4.3.5 影响控制仿人机器人的因素
4.4 基于N200和P300的脑一机器人交互
4.4.1 诱发实验
4.4.2 波形分析
4.4.3 白适应模型与切换控制模型
4.4.4 在线实验设计
4.4.5 实验结果
4.5 基于MI的脑一机器人交互技术
4.5.1 三维环境下的四旋翼飞行器的脑电控制
4.5.2 实验结果
4.6 仿人机器人三种控制技术的性能评价和比较
4.6.1 ERP与SSVEP的比较
4.6.2 从motion-onset vEP的实验讨论评价指标
参考文献
第5章 便携式脑一机器人交互技术
5.1 便携帽
5.1.1 OpenBCI生物传感套件
5.1.2 Emotiv Epoc
5.2 便携式脑电信号采集系统
5.2.1 便携采集器
5.2.2 信号采集和解码模块
5.2.3 采集器性能验证
5.3 乐高机器人
5.3.1 LEGO 8547
5.3.2 乐高机器人控制模块
5.4 控制实例
5.4.1 脑一乐高交互系统
5.4.2 应用实例
5.5 便携采集器
5.5.1 系统设计
5.5.2 myRIO介绍
5.5.3 AD转换模块介绍
5.5.4 编程算法流程图
参考文献
第6章 水下遥操作机械手的脑控技术
6.1 水下机械手的脑控平台
6.1.1 系统结构
6.1.2 虚拟平台
6.1.3 实际平台
6.2 基于SSVEP信号的水下机械手操作系统
6.2.1 交互系统设计
6.2.2 实验流程
6.2.3 SSVEP实验结果
6.3 基于P300信号的水下机械手操作系统
6.3.1 P300界面设计
6.3.2 实验设计
6.3.3 实验结果
参考文献
第7章 基于脑电信号的人机融合技术
7.1 脑电信号为主导的监控系统
7.1.1 以P300脑电模型为主导的多目标选择系统
7.1.2 以SSVEP脑电模型为主导的避障策略选择系统
7.2 机器智能决策系统
7.2.1 基于模糊颜色提取器的目标识别与自动追踪策略
7.2.2 基于多传感器数据融合的障碍物检测及目标到达判别策略
7.3 矛盾处理系统
参考文献
第8章 基于脑一机器人交互实验的认知过程分析
8.1 常见的认知过程模型
8.1.1 双重加工理论
8.1.2 认知负荷理论
8.1.3 注意力模型
8.2 含义丰富度对N200的影响分析
8.2.1 实验设计
8.2.2 信号分析
8.3 认知解释
8.3.1 与其他ERP的比较
8.3.2 认知解释
8.4 伪迹
8.4.1 模板信号采集法
8.4.2 基于ICA的伪迹成分选取
8.5 辨识N200电位的通道选取
8.5.1 基于幅值的通道选择法
8.5.2 经验最优8通道组合
8.5.3 基于ICA的方法
8.5.4 方法结果比较
参考文献
第9章 结语
参考文献
彩图