High-Level Control of Franks Emika Cobot: A Brain-Computer Interface Approach using Pupil Size Signals

This thesis investigates the potential of using pupilometry in Brain-Computer Interfaces (BCIs) to enhance Human-Robot Collaboration (HRC). Traditionally, BCIs have relied on EEG sensors to interpret brain activity for controlling devices such as robotic arms, but these systems require complex setups and can be uncomfortable for users. Recent research has introduced pupilometry, which examines changes in pupil size as a simpler and more user-friendly alternative. This study explores the feasibility of using pupilometer sensors to control robotic arms, focusing on tasks like picking and placing objects. It addresses a significant research gap by offering a non-invasive and more practical approach to BCI implementation. The primary research question is whether pupil size changes can reliably control a robotic arm with precision. The methodology involves experimental trials with participants, measuring task accuracy and evaluating the potential for future applications that respond to the user’s cognitive state. This research aims to demonstrate the practicality of pupilometry-based BCIs, potentially leading to adaptive systems that improve safety and efficiency in industrial and assistive environments.

Questa tesi indaga il potenziale dell’utilizzo della pupilometria nelle Interfacce Cervello-Computer (BCI) per migliorare la Collaborazione Uomo-Robot (HRC). Tradizionalmente, le BCI si sono basate su sensori EEG per interpretare l’attività cerebrale e controllare dispositivi come bracci robotici, ma questi sistemi richiedono configurazioni complesse e possono risultare scomodi per gli utenti. Ricerche recenti hanno introdotto la pupilometria, che esamina i cambiamenti nella dimensione delle pupille come alternativa più semplice e user-friendly. Questo studio esplora la fattibilità dell’utilizzo di sensori pupilometrici per controllare bracci robotici, concentrandosi su compiti come la presa e il posizionamento di oggetti. Affronta un importante divario di ricerca offrendo un approccio non invasivo e più pratico all’implementazione delle BCI. La principale domanda di ricerca è se i cambiamenti nella dimensione delle pupille possano controllare in modo affidabile un braccio robotico con precisione. La metodologia prevede prove sperimentali con i partecipanti, misurando la precisione dei compiti ed esplorando le potenziali applicazioni future che rispondono allo stato cognitivo dell’utente. Questa ricerca mira a dimostrare la praticità delle BCI basate sulla pupilometria, portando potenzialmente a sistemi adattivi che migliorano la sicurezza e l’efficienza negli ambienti industriali e assistivi.