Treffer: An Analytical Review of Brainwave Analysis for Mind-Controlled Drones: Utilizing Hybrid Neural Networks and Motor Imagery.

Brain-computer interfaces (BCIs) provide direct drone control by interpreting motor imagery brain impulses. This review paper critically assesses the progress made in using hybrid neural networks and motor imagery to operate mind-controlled drones and addresses the challenges of encoding and decoding complex brain signals for precise and reliable drone control. In this review paper, the primary objective is to analyze and synthesize the latest brainwave analysis technologies, focusing on hybrid neural networks and motor imagery tasks for drone control via brain-computer interfaces. This study aims to provide insights into the effectiveness of these technologies in enhancing the accuracy and reliability of mind-controlled drone systems. The method of conducting the review process is PRSM. This review paper shows that signal analysis reliability dictates a model that accurately decodes motor imagery-related brain signals and converts them into drone control commands. The integration of machine learning algorithms with neurophysiological principles has demonstrated significant improvements in the performance of mind-controlled drone systems. In conclusion, the synergistic utilization of hybrid neural networks and motor imagery techniques holds great potential for advancing the field of mind-controlled drones. Further research and optimization of signal processing algorithms are essential for enhancing the speed, precision, and robustness of mind-controlled drone systems, ultimately leading to transformative advancements in human-machine interactions across various domains. This review paper lays the groundwork for future research endeavours aimed at unlocking the full potential of brainwave analysis for mind-controlled drones. [ABSTRACT FROM AUTHOR]

لقد احدثت واجهات الدماغ والحاسوب تحولاً كبيراً في مجال المركبات الجوية المسيرة من خلال تسهيل التحكم المباشر بالطائرات المسيرة من خلال تفسير اشارات الدماغ المرتبطة بمهام التصوير الحركي. تقوم هذه الورقة البحثية بتقييم التقدم المحرز في استخدام الشبكات العصبية الهجينة والتصور الحركي ذهنياً لتشغيل الطائرات المسيرة ذهنياً مع معالجة التحديات التي تفرضها الادبيات الحالية فيما يتعلق بتشفير وفك تشفير اشارات الدماغ المعقدة لتحقيق التحكم الدقيق والموثوق به للطائرات المسيرة الهدف الاساسي من هذه الدراسة هو تحليل وتوليف احدث تقنيات تحليل الموجات الدماغية, مع التركيز بشكل خاص على تطبيق الشبكات العصبية الهجينة ومهام التصوير الحركي للتحكم بالطائرات المسيرة عبر واجهات الدماغ والحاسوب. تهدف هذه الدراسة الى تقديم رؤى حول فعالية هذه التقنيات في تعزيز دقة وموثوقية انظمة الطائرات المسيرة المتحكم بها بواسطة الدماغ. طريقة ادارة عمليات المراجعة هذه هي PRSM تشير نتائج هذه المراجعة الى ان موثوقية تحليل الاشارة تظل تصر على اقتراح نموذج يجب ان يفك رموز انماط الدماغ المرتبطة بالصور الحركية بدقة ويترجمها الى اوامر قابلة للتنفيذ للتحكم بالطائرات المسيرة. لقد اظهر دمج خوارزميات التعلم الآلي مع المباديء العصبية الفسيولوجية تحسنات كبيرة في اداء انظمة الطائرات المسيرة المقادة ذهنياً. وفي الختام, فإن الاستخدام التآزري للشبكات العصبية الهجينة وتقنيات التصوير الحركي يحمل امكانيات كبيرة لتطوير مجال الطائرات المسيرة المقادة ذهنياً. ان اجراء المزيد من البحوث وتحسين خوارزميات معالجة الاشارات امر ضروري لتعزيز سرعة ودقة ومتانة انظمة الطائرات المسيرة المقادة ذهنياً, مما يؤدي في النهاية الى تقدم تحويلي في التفاعل بين الانسان والآلة عبر مختلف المجالات. تضع ورقة المراجعة هذه الاساس الجهود بحثية مستقبلية تهدف الى اطلاق العنان للامكانيات الكاملة لتحليل الاشارات الدماغية تجاه الطائرات المسيرة المقادة ذهنياً. [ABSTRACT FROM AUTHOR]

Copyright of Baghdad Science Journal is the property of Republic of Iraq Ministry of Higher Education & Scientific Research (MOHESR) and its content may not be copied or emailed to multiple sites without the copyright holder's express written permission. Additionally, content may not be used with any artificial intelligence tools or machine learning technologies. However, users may print, download, or email articles for individual use. This abstract may be abridged. No warranty is given about the accuracy of the copy. Users should refer to the original published version of the material for the full abstract. (Copyright applies to all Abstracts.)