Controllo di un robot mobile mediante Brain-Computer Interface

Lo studio delle Brain-Computer Interface (BCI) sta cambiando radicalmente il mondo della neuroriabilitazione e dell'assistenza tecnologica. Il presente lavoro di tesi analizza lo sviluppo e la validazione di un protocollo sperimentale in modo da ottimizzare il controllo di dispositivi esterni, spesso di natura robotica, sfruttando l'efficacia dei potenziali evocati visivi modulati a codice (c-VEP) e il paradigma tradizionale basato su potenziali evocati visivi a stato stazionario (SSVEP). L'acquisizione dei segnali EEG è stata eseguita in modalità non invasiva, implementando sulla piattaforma Openvibe, procedure di filtraggio e preprocessing per garantire un'elevata qualità del dato e una precisa correlazione tra stimolo visivo e risposta cerebrale. Lo studio approfondisce l'implementazione pratica per la gestione operativa del robot mobile Stretch 3. Questa fase ha richiesto l'integrazione dei classificatori con l'architettura ROS (Robot Operating System), permettendo di tradurre le intenzioni dell'utente in comandi di navigazione per il robot. Il sistema complessivo dimostra la fattibilità tecnica di utilizzare piattaforme robotiche guidate interamente dall'attività bioelettrica cerebrale.