Gedankengesteuerte Fahrzeuglenkung mittels EEG
Entwicklung eines BCI Proof Of Concepts.
Die vorliegende Diplomarbeit befasst sich mit der Entwicklung und Umsetzung eines Brain-Computer-Interface-Systems (BCI), welches die Steuerung eines Fahrzeugs allein durch Gehirnaktivität ermöglicht. Ziel der Arbeit war es, ein funktionierendes Proof of Concept zu realisieren, das den Zusammenhang zwischen mentalen Zuständen und computerbasierten Steuerbefehlen zeigt, sodass ein Fahrzeug in einer Simulation ohne Körperliche Bewegungen gesteuert werden kann.
"Wenn Gedanken zum Lenkrad werden"
Einleitung
Gedankenbasierte Steuerungssysteme gewinnen in der Neurotechnologie zunehmend an Bedeutung. Brain-Computer-Interfaces (BCI) werden heute bereits in der Medizin, Robotik und Rehabilitation eingesetzt, doch ihr Potenzial für alltagsnahe Anwendungen ist weitgehend unerforscht.
In dieser Arbeit soll die Idee geprüft werden, ob ein Fahrzeug in Echtzeit durch elektrische Gehirnaktivitäten, die über ein EEG-Headset erfasst werden, gesteuert werden kann.
Das Ziel der Arbeit war es, ein funktionsfähiges Gesamtsystem zu entwickeln, das EEG-Daten (Elektroenzephalografie) in Echtzeit erfasst, verarbeitet und diese mithilfe von Machine-Learning-Modellen in Steuerbefehle übersetzt. Im Mittelpunkt stand dabei die Nutzung von Motor-Imagery-Signalen (motorische Vorstellungen) für die Richtungssteuerung sowie eines Konzentrationsindex für die Geschwindigkeitssteuerung. Das übergeordnete Ziel war, die technische Machbarkeit einer mentalen Steuerung durch einen Konzeptnachweis zu demonstrieren und zugleich einen Beitrag zur Barrierefreiheit im Alltag aufzuzeigen.
Eigene Motivation
Die Idee entstand vor knapp acht Jahren aus Neugier, ob sich Gedanken in echte Steuerbefehle umwandeln lassen. Brain-Computer-Interfaces werden meist in der Medizin eingesetzt, doch die Anwendung im Alltag, etwa in der Fahrzeugsteuerung, ist kaum erforscht. Ziel war es, ein Proof of Concept zu entwickeln, das zeigt, dass eine mentale Steuerung eines Fahrzeugs grundsätzlich möglich ist.
Vorgehen und Umsetzung
Für die Umsetzung wurde ein EEG-Headset (Muse 2) eingesetzt, das Gehirnaktivitäten über vier Elektroden misst. Mithilfe der Open-Source-Plattform OpenViBE wurden die Rohdaten gefiltert, verarbeitet und über maschinelles Lernen klassifiziert. Die Richtungssteuerung basierte auf Motor Imagery, also der Vorstellung von Bewegung, während die Geschwindigkeit über einen Konzentrationsindex bestimmt wurde. Eine entwickelte Python-Schnittstelle übersetzte die erkannten Befehle in virtuelle Controller-Signale, um ein Fahrzeug in der Simulation «Assetto Corsa» zu steuern.
Ergebnisse und Erkenntnisse
Die Tests zeigten, dass die Steuerung über EEG grundsätzlich funktioniert. Besonders die Richtungssteuerung erreichte solide Erkennungsraten:
In einem strengen Testverfahren, das keine Fehlklassifikationen duldete und feste Reaktionszeiten verlange, konnte eine Trefferquote von 72.3% erreicht werden. Unter realistischeren Bedingung, mit minimaler Toleranz für einzelne Fehlklassifikationen, wären deutlich höhere Werte (über 90%) einfach erreichbar. Die Geschwindigkeitssteuerung erwies sich aufgrund natürlicher Konzentrationsschwankungen als weniger stabil. Das System konnte jedoch allein durch mentale Vorstellung erfolgreich Fahrmanöver wie Beschleunigen, Bremsen, Ampelkreuzungen und Kurvenfahren ausführen.
Fazit und Ausblick
Die Arbeit beweist, dass mentale Fahrzeugsteuerung technisch möglich ist (auch mit günstiger Hardware). In Zukunft könnte die Lösung durch präzisere EEG-Systeme, Evaluation neuer Messmethoden, Glättungsfunktionen, zusätzlichen Sensoren und KI-gestützte Algorithmen verbessert werden. Das Projekt soll nicht nur als technischer Versuch, sondern auch als Denkanstoss verstanden werden: Keine Idee ist zu verrückt, um versucht zu werden.
Auf anfrage kann die Diplomarbeit "Gedankengesteuerte Fahrzeuglenkung mittels EEG in einer Simulation - Entwicklung eines POC" eingesehen werden.
Edonis Kryeziu
IT System Engineer und angehender Diplomierter Informatiker Fachrichtung Applikationsentwicklung
edikryez@gmail.com
Über mich
Ich bin ein technikbegeisteter Entwickler mit Interesse an Sport, Autos, Motorrädern, Mechatronik (Robotik) und allgemeiner Softwareentwicklung. Nach meiner Lehre als Informatiker EFZ (Betriebsinformatik) habe ich die Höhere Fachschule TEKO begonnen und plane, mich anschliessend an einer Fachhochschule weiterzubilden. Ich strebe danach, technische Lösungen entwickeln zu können, welche die Menschen im Alltag unterstützen und einen echten Mehrwert schaffen. Besonders faszinieren mich Tätigkeiten, bei denen Mechatronik, Innovation und praktische Anwendung zusammenspielen.
