# Управление дроном силой мысли ## Введение Нейронные сети и дроны достаточно быстро развиваются в мире технологий. В управлении квадрокоптером за основу была взята искусственная нейронная сеть, состоящая из искусственных нейронов (программируемая система, которая имитирует подобие биологических нейронов). Нейронная сеть разделяется на несколько слоев: 1. входной слой; 2. скрытый слой; 3. выходной слой. Целью данного проекта было создание управления Клевер 4 с помощью нейрошлема от компании «NEUROBOTICS». Мы использовали NeuroPlay-8M с 8-ми канальной системой беспроводной регистрации ЭЭГ данных человека на (гелевых) электродах. Программное обеспечение имеет поддержку устройств серии Нейробелт с интерфейсом Bluetooth 4.0 (BLE). Видеодемонстрация: ## Установка Для начала нужно установить необходимые программы: 1. Cortex. 2. BioEcho. ## Использование Программное обеспечение Cortex: классифицирует сигнал мозга в эмоцию. Программное обеспечение BioEcho: эмуляция физической клавиатуры. Далее данные поступают на клавиатуру с помощью BioEcho и предаются в ROS. Основной код работает на Raspberry Pi и передает команды в ROS, имитируя нажатие соответствующих клавиш. Для управления дроном оператор использует устойчивые внутренние физиологические и психологические реакции, при которых произвольное внимание концентрируется на том или ином процессе и состоянии. В рамках реализации проекта были использованы следующие состояния: 1. Напряжение – вперед (клавиша «w»). 2. Радость – yaw на 90° (клавиша «s»). 3. Расслабление – удержание позиции (клавиша «o»). Для корректного перехода между эмоциями мы использовали «нейтральное» состояние, в качестве которого может выступить любой эмоциональный процесс, который не был задействован в управлении дроном. Также нужно запомнить, что оператор не использует мышцы и движение глаз. Скорость переключения между эмоциями оператора составляет около секунды, а между командами движения более двух секунд. ## Код Код для управления квадрокоптером, написанный на языке Python, [находится на сайте GitHub](https://github.com/hany606/COEX-Internship19/tree/master/projects/NeuroHelmet).