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        基于腦電波信號(hào)的Mini機(jī)械臂無線控制系統(tǒng)

        2019-02-10 10:55:00黃賀誠(chéng)姚逸文張孟珂
        科教導(dǎo)刊·電子版 2019年34期
        關(guān)鍵詞:機(jī)械臂腦電波動(dòng)作

        黃賀誠(chéng) 姚逸文 張孟珂

        摘 要 為實(shí)現(xiàn)人腦直接控制外部設(shè)備的目的,本文設(shè)計(jì)了一種利用人體腦電波信號(hào)作為控制命令來源,通過無線方式傳遞控制者實(shí)際操作信息,最終實(shí)現(xiàn)對(duì)Mini機(jī)械臂的智能動(dòng)作操作系統(tǒng);本系統(tǒng)提供了一種新的人機(jī)交互方式,拓展了腦電采集及控制設(shè)備在工業(yè)生產(chǎn)、健康醫(yī)療、生活等領(lǐng)域的應(yīng)用前景。

        關(guān)鍵詞 腦電波 機(jī)械臂 動(dòng)作

        中圖分類號(hào):TP368.2文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A

        0引言

        腦機(jī)接口(Brain Computer Interface, BCI)技術(shù)主要是基于人腦電波進(jìn)行操控的一種新型技術(shù),其采用意念控制方式達(dá)到了基本的人機(jī)互動(dòng)要求,基于腦電波(Electroencephalogram,以下簡(jiǎn)稱EEG)的控制系統(tǒng)能夠通過特定的測(cè)量技術(shù)手段提取大腦內(nèi)部的思維活動(dòng)信息,然后通過嵌入式平臺(tái)分析該信息中包含的人腦真實(shí)意圖,并將其轉(zhuǎn)化為對(duì)外部設(shè)備的控制命令,最終實(shí)現(xiàn)人腦直接控制外設(shè)的目的。

        本文設(shè)計(jì)了一種通過獲取意念腦電波信號(hào)并作為處理對(duì)象,在提取信號(hào)特征后構(gòu)建訓(xùn)練庫,并最終實(shí)現(xiàn)對(duì)小型機(jī)械臂動(dòng)作進(jìn)行精確控制的系統(tǒng),操作者能夠使用意念操作機(jī)械臂按需運(yùn)動(dòng),突破了傳統(tǒng)的物理按鍵作為控制端的局限性。

        1系統(tǒng)總體設(shè)計(jì)

        本系統(tǒng)原理如圖1所示,BCI系統(tǒng)首先采集EEG信號(hào),并通過無線藍(lán)牙方式傳送至嵌入式系統(tǒng)平臺(tái),經(jīng)過信號(hào)濾波等處理后輸入至特征提取模塊,待提取到能夠有效反映出操作者真實(shí)意圖的特征量后,送往分類器進(jìn)行分類識(shí)別,最后將分類結(jié)果轉(zhuǎn)換為實(shí)際的Mini機(jī)械臂控制指令。

        2系統(tǒng)功能模塊設(shè)計(jì)

        2.1腦電波信號(hào)采集

        本系統(tǒng)通過無創(chuàng)方式采集操作者大腦皮層的腦電波信號(hào),然后利用無線藍(lán)牙模塊將EEG數(shù)據(jù)傳輸至嵌入式主控平臺(tái)。EEG信號(hào)是一種由大腦中的神經(jīng)元之間以電離子形式傳遞信息而產(chǎn)生的生物電現(xiàn)象,具有較為明顯的頻率特性,其頻率變動(dòng)范圍通常在0.1Hz-50Hz之間,不同頻帶分別表示不同的精神狀態(tài),例如放松、集中、思考、無意識(shí)等。

        2.2腦電波信號(hào)預(yù)處理

        由于采集到的大腦皮層上的EEG信號(hào)是由大量神經(jīng)源共同放電產(chǎn)生的,因此存在一定的頻率重疊、且具很高的敏感性,本系統(tǒng)利用硬件濾波器濾除工頻干擾噪聲,而其他生物電噪聲、環(huán)境噪聲等,通過軟件算法進(jìn)行消除。

        2.3腦電波信號(hào)特征提取

        為從EEG信號(hào)中提取出能夠有效地表征操作者實(shí)際意圖的特征向量,本系統(tǒng)針對(duì)100個(gè)基準(zhǔn)樣本進(jìn)行EEG頻帶能量分析,針對(duì)每個(gè)樣本使用周期圖法計(jì)算各頻段的能量和能量占比,以實(shí)現(xiàn)對(duì)不同頻段EEG信號(hào)的特征提取。

        2.4腦電波信號(hào)訓(xùn)練庫

        根據(jù)得到的EEG信號(hào)的特征集合,在嵌入式平臺(tái)上完成EEG信號(hào)特征數(shù)據(jù)庫的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練模型的構(gòu)建。

        2.5腦電波信號(hào)分類識(shí)別

        EEG信號(hào)分類識(shí)別的準(zhǔn)確率直接反映了控制系統(tǒng)性能的好壞,因此對(duì)提取到的EEG信號(hào)進(jìn)行特征選擇,通過最佳分類器對(duì)實(shí)時(shí)采集到EEG信號(hào)進(jìn)行識(shí)別,得出操作者的真實(shí)意圖信息。

        2.6機(jī)械臂控制信號(hào)轉(zhuǎn)換

        最后將解析出的操作者實(shí)際控制意圖轉(zhuǎn)換成Mini機(jī)械臂操控指令,如:舵機(jī)自由度、運(yùn)動(dòng)方向及角度、速度等,實(shí)現(xiàn)控制機(jī)械臂做出不同的動(dòng)作。

        3結(jié)論

        本系統(tǒng)將采集到的腦電波信號(hào)以無線方式傳輸至嵌入式系統(tǒng)平臺(tái),然后對(duì)EEG信號(hào)進(jìn)行解析,判斷出對(duì)應(yīng)的命令狀態(tài),進(jìn)而去控制Mini機(jī)械臂做出對(duì)應(yīng)動(dòng)作,本系統(tǒng)結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單,應(yīng)用方便,可廣泛應(yīng)用于各個(gè)工程領(lǐng)域。

        基金項(xiàng)目:國(guó)家級(jí)大學(xué)生創(chuàng)新訓(xùn)練計(jì)劃項(xiàng)目“基于腦電信號(hào)的智能Mini機(jī)械臂控制系統(tǒng)的研究”(201910058027)。

        參考文獻(xiàn)

        [1] 徐寶國(guó),何小杭,魏智唯,宋愛國(guó),趙國(guó)普.基于運(yùn)動(dòng)想象腦電的機(jī)器人連續(xù)控制系統(tǒng)研究[J].儀器儀表學(xué)報(bào),2018,39(09):10-19.

        [2] 趙素娜.腦控非完整移動(dòng)機(jī)器人方法研究[D].廣州:華南理工大學(xué),2017.

        [3] 孫瀚,張雄,張玉,郭曼云.基于腦電信號(hào)的腦機(jī)接口技術(shù)[J].安徽科技,2015(04):54-56.

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