Use of EEG Signals for Mental Workload Assessment in Human-Robot Collaboration

Ruo, Andrea; Villani, Valeria; Sabattini, Lorenzo

doi:10.1007/978-3-031-22731-8_17

Use of EEG Signals for Mental Workload Assessment in Human-Robot Collaboration / Ruo, Andrea; Villani, Valeria; Sabattini, Lorenzo. - 26:(2023), pp. 233-247. ( 15th International Workshop on Human-Friendly Robotics, HFR 2022 Delft 22-23/09/2022) [10.1007/978-3-031-22731-8_17].

Use of EEG Signals for Mental Workload Assessment in Human-Robot Collaboration

Ruo, Andrea;Villani, Valeria;Sabattini, Lorenzo

2023

Scheda breve

Scheda completa

Scheda completa (DC)

	Anno di pubblicazione
	
				2023
			
	Lingua/e di pubblicazione
	
				Inglese
			
	Titolo del Convegno
	
				15th International Workshop on Human-Friendly Robotics, HFR 2022
			
	Luogo del Convegno
	
				Delft
			
	Data del Convegno
	
				22-23/09/2022
			
	Codice DOI
	
				https://dx.doi.org/10.1007/978-3-031-22731-8_17
			
	Codice WoS
	
				WOS:000968175000017
			
	Codice Scopus
	
				2-s2.0-85148035163
			
	Serie
	
				SPRINGER PROCEEDINGS IN ADVANCED ROBOTICS
			
	Titolo del Volume
	
				Springer Proceedings in Advanced Robotics
			
	N° del Volume
	
				26
			
	Pagina iniziale
	
				233
			
	Pagina finale
	
				247
			
	Codice ISBN del Volume
	
				9783031227301
			
	Nome Editore
	
				Springer Nature
			
	Città Editore
	
				GEWERBESTRASSE 11, CHAM, CH-6330, SWITZERLAND
			
	Parole chiave
	
				Biosignals; EDA; EEG; EEG power spectrum; Human-robot collaboration; Mental workload;
			
	Tutti gli autori
	
						Ruo, Andrea; Villani, Valeria; Sabattini, Lorenzo
					
	Tipologia
	
				Atti di CONVEGNO::Relazione in Atti di Convegno
			
	Tipologia sito docente
	
				273
			
	Numero autori
	
				3
			
	Citazione
	
				Use of EEG Signals for Mental Workload Assessment in Human-Robot Collaboration / Ruo, Andrea; Villani, Valeria; Sabattini, Lorenzo. - 26:(2023), pp. 233-247. ( 15th International Workshop on Human-Friendly Robotics, HFR 2022 Delft 22-23/09/2022) [10.1007/978-3-031-22731-8_17].
			
	Fulltext
	
				open
			
	Tipologia
	
				info:eu-repo/semantics/conferenceObject
			
	Tipologia
	
				Relazione in Atti di Convegno

File in questo prodotto:

File	Dimensione	Formato
HFR_2022___Use_of_EEG_signals_for_mental_workload_assessment_in_human_robot_collaboration.pdf Open access Tipologia: AAM - Versione dell'autore revisionata e accettata per la pubblicazione Dimensione 20.62 MB Formato Adobe PDF Visualizza/Apri	20.62 MB	Adobe PDF	Visualizza/Apri

Pubblicazioni consigliate

I metadati presenti in IRIS UNIMORE sono rilasciati con licenza Creative Commons CC0 1.0 Universal, mentre i file delle pubblicazioni sono rilasciati con licenza Attribuzione 4.0 Internazionale (CC BY 4.0), salvo diversa indicazione.
In caso di violazione di copyright, contattare Supporto Iris