葉耀光,黃一帆,楊富宙,劉 捷,潘家輝

(華南師范大學(xué) 軟件學(xué)院,佛山 528225)

根據(jù)國家統(tǒng)計(jì)局?jǐn)?shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析,我國的老年人口撫養(yǎng)比持續(xù)上升,并保持在較高的水平上[1].在2020年時(shí),我國老年人口撫養(yǎng)比為19.02%,而其中有部分老年人行動(dòng)不便,需要使用輪椅等設(shè)備代步.此外,《國家殘疾預(yù)防行動(dòng)計(jì)劃(2016-2020年)》稱,我國共有殘疾患者約8 500 萬,占總?cè)丝诘?.3%,平均16 人中就有一個(gè)殘疾患者,并且其中肢體殘疾人群占約30%.由此可見,在不久的將來,老年人和殘疾患者的日常護(hù)理任務(wù)會(huì)成為家庭乃至社會(huì)的一大負(fù)擔(dān),此時(shí),如果有一種能夠使用簡單動(dòng)作即可控制的智能輪椅,可以在一定程度上減輕這一負(fù)擔(dān).隨著科學(xué)技術(shù)的發(fā)展,人們已經(jīng)實(shí)現(xiàn)了通過遙控、語音、手勢、生物電信號(hào)等交互方式來控制外部設(shè)備,若將這些這種控制技術(shù)用于改善對老年人和殘疾患者的看護(hù),可以幫助這兩類人群更加方便、自主且有效地與外界進(jìn)行交流.

目前,腦機(jī)接口技術(shù)得到了研究者的廣泛關(guān)注并迅速發(fā)展,越來越多的研究人員展開了基于腦電信號(hào)控制設(shè)備的研究,但單獨(dú)利用腦電信號(hào)控制設(shè)備時(shí),由于腦電信號(hào)的不確定性、隨機(jī)性和微弱性,信號(hào)識(shí)別準(zhǔn)確率和控制響應(yīng)速度也會(huì)隨之下降,此時(shí),若能綜合利用多種信號(hào),將不同信號(hào)相互組合,為多模式動(dòng)作控制的實(shí)現(xiàn)提供了可能性.因此,本文提出一種生理信號(hào)控制設(shè)備的方案,該方案基于腦電信號(hào)和肌電信號(hào)結(jié)合共同作為控制信號(hào)源,經(jīng)過信號(hào)的預(yù)處理、特征提取和模式分類后,控制輪式小車的運(yùn)動(dòng)狀態(tài).相比于腦電信號(hào),肌電信號(hào)具有辨識(shí)度高、信噪比高和易于檢測等優(yōu)點(diǎn),可以很好地配合腦電信號(hào)控制小車運(yùn)動(dòng).該方法在一定程度上改善了單一信號(hào)源控制模式過少,實(shí)用性不強(qiáng)的問題,具有一定的研究意義.

本文的主要貢獻(xiàn)如下:

(1)提出一套基于腦電信號(hào)和肌電信號(hào)的協(xié)同控制方案,綜合利用腦電信號(hào)和肌電信號(hào)兩種生理信號(hào),協(xié)同控制小車進(jìn)行平面上的移動(dòng).該方案允許用戶僅通過簡單的頭部動(dòng)作,即眨眼、左咬合或右咬合和專注4 種簡單動(dòng)作,控制小車前進(jìn)、后退、停止、左右轉(zhuǎn)向和速度狀態(tài).與其他相似的控制方案相比,該方案還為用戶提供對后退和速度的控制功能;此外,該方案規(guī)定前進(jìn)、后退和停止3 種狀態(tài)為小車的基本運(yùn)動(dòng)狀態(tài),用戶僅通過一個(gè)常用的頭部動(dòng)作,即眨眼來控制小車在3 種基本運(yùn)動(dòng)狀態(tài)中切換;而對于轉(zhuǎn)向狀態(tài)控制而言,該方案考慮到控制動(dòng)作與實(shí)際運(yùn)動(dòng)方向的一致性和實(shí)際易用性,通過常用的頭部動(dòng)作,即左咬合和右咬合來控制小車的左轉(zhuǎn)向和右轉(zhuǎn)向.這種簡單控制動(dòng)作的設(shè)計(jì)使用戶的控制難度更低,控制準(zhǔn)確度更高.

(2)實(shí)現(xiàn)了一個(gè)基于腦電信號(hào)和肌電信號(hào)的協(xié)同控制系統(tǒng),虛擬小車平臺(tái)(PC 端)和實(shí)體樹莓派小車構(gòu)成了該系統(tǒng)的應(yīng)用矩陣,用戶可利用本文所提出的協(xié)同控制方案控制虛擬小車和實(shí)體樹莓派小車進(jìn)行平面上的運(yùn)動(dòng).

1 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀

1.1 腦電控制研究現(xiàn)狀

腦機(jī)接口系統(tǒng)是一種不依賴大腦正常的傳輸通道(即外周神經(jīng)系統(tǒng)和肌肉組織)的通訊系統(tǒng)[2],其通過侵入式或非侵入式腦電信號(hào)監(jiān)測技術(shù),將大腦中神經(jīng)電信號(hào)能實(shí)時(shí)、準(zhǔn)確地通過BCI 系統(tǒng)轉(zhuǎn)換成可被計(jì)算機(jī)識(shí)別的命令或操作信號(hào),為大腦與外部世界提供直接的交流方式,實(shí)現(xiàn)大腦對外部設(shè)備的控制.

多名學(xué)者與研究團(tuán)隊(duì)將腦電控制應(yīng)用于小車或輪椅中.Lin 等[3]提出了一種腦機(jī)接口系統(tǒng),從腦電波中提取腦電圖和眼睛閃爍信號(hào),將其轉(zhuǎn)化為驅(qū)動(dòng)電動(dòng)輪椅的控制信號(hào),基于此設(shè)計(jì)了一款針對癱瘓患者的電動(dòng)輪椅.Zhang 等[4]開發(fā)了一種基于運(yùn)動(dòng)想象與P300的腦機(jī)接口系統(tǒng)控制輪椅的啟停,控制精度達(dá)到(92.0±4.4)%.Rebsamen 等[5]利用P300 電位的這一特性設(shè)計(jì)出了具有自主導(dǎo)航功能的智能輪椅,其中在控制輪椅移動(dòng)的準(zhǔn)確率有70%左右.徐寶國等[6]研究左右手運(yùn)動(dòng)想象腦電信號(hào)實(shí)現(xiàn)了對機(jī)器人的控制,20 個(gè)受試者3 種不同運(yùn)動(dòng)想象動(dòng)作的控制機(jī)械手的平均準(zhǔn)確度分別為85%,88%和90%.陳啟超[7]基于穩(wěn)態(tài)視覺誘發(fā)電位(SSVEP),設(shè)計(jì)了一個(gè)便攜式腦機(jī)接口系統(tǒng),利用該系統(tǒng)控制智能小車的運(yùn)動(dòng)方向,其平均準(zhǔn)確率接近90%.

1.2 肌電控制研究現(xiàn)狀

肌電生物機(jī)械接口的原理是通過對肌肉運(yùn)動(dòng)產(chǎn)生的肌電信號(hào)進(jìn)行特征解碼來識(shí)別出不同的動(dòng)作模式[8].與腦電信號(hào)類似,肌電信號(hào)也能夠轉(zhuǎn)換成可被計(jì)算機(jī)識(shí)別的命令或操作信號(hào),控制外部設(shè)備進(jìn)行相應(yīng)的運(yùn)動(dòng).Muhammad 等[9]將肌電信號(hào)傳感器、加速度計(jì)和陀螺儀集成于一個(gè)臂帶設(shè)備中,利用臂帶檢測肌電信號(hào)和手勢,進(jìn)而用來無線控制機(jī)器人汽車.余威[10]基于運(yùn)動(dòng)想象腦機(jī)接口技術(shù)實(shí)現(xiàn)對智能小車的控制,通過想象左右手的運(yùn)動(dòng)控制輪椅進(jìn)行左右轉(zhuǎn)向,其準(zhǔn)確率基本維持在70%以上;而前進(jìn)則是通過肌電信號(hào)進(jìn)行控制,準(zhǔn)確率保持在85%以上.張毅等[11]基于SVM 多分類技術(shù)的肌電輔助腦電設(shè)計(jì)了智能輪椅控制系統(tǒng),通過想象左右手腳的運(yùn)動(dòng)控制輪椅做出相應(yīng)的動(dòng)作,以此實(shí)現(xiàn)結(jié)合肌電信號(hào)多分類技術(shù)控制輪椅,但是響應(yīng)速度較慢.晉曉飛[8]把腦電信號(hào)與肌電信號(hào)結(jié)合設(shè)計(jì)出智能小車的控制及避障系統(tǒng),其腦電信號(hào)動(dòng)作識(shí)別率達(dá)到91.67%,肌電信號(hào)動(dòng)作平均識(shí)別率達(dá)到88.33%以上.

總的來說,隨著社會(huì)需求的增大以及生物電信號(hào)中各種算法和硬件技術(shù)的發(fā)展,不少研究者開始研究使用生物電信號(hào)控制設(shè)備,但目前的研究主要存在以下問題:(1) 目前研發(fā)的設(shè)備控制系統(tǒng)的控制準(zhǔn)確度和控制響應(yīng)速度仍然有待提高,否則不足以很好地進(jìn)一步應(yīng)用于實(shí)際生活中;(2) 控制系統(tǒng)的控制動(dòng)作較為復(fù)雜,使用成本和控制難度較高,用戶往往需要在使用前進(jìn)行較為長時(shí)間的訓(xùn)練和嘗試使用,否則可能難以輕松地熟練并掌握系統(tǒng)的控制方法;(3) 可供用戶控制的動(dòng)作較少,用戶無法更好地控制設(shè)備進(jìn)行運(yùn)動(dòng).

2 系統(tǒng)總體設(shè)計(jì)

本系統(tǒng)以多模態(tài)信號(hào)協(xié)同控制系統(tǒng)為核心,按功能分為信號(hào)采集模塊、數(shù)據(jù)處理模塊、命令編碼模塊和驅(qū)動(dòng)控制模塊4 部分.系統(tǒng)功能結(jié)構(gòu)圖如圖1.

圖1 系統(tǒng)功能結(jié)構(gòu)圖

信號(hào)采集模塊需要對腦電信號(hào)和肌電信號(hào)進(jìn)行采集.其中腦電信號(hào)通過Mindwave 腦電信號(hào)采集耳機(jī)檢測并采集設(shè)備佩戴者前額的腦電信號(hào);肌電信號(hào)則通過兩個(gè)相同的肌電傳感器進(jìn)行檢測和采集,將兩個(gè)肌電傳感器分別放置于面部兩側(cè)咬肌處,采集設(shè)備佩戴者左右咬合時(shí)產(chǎn)生的肌電信號(hào).該模塊采集到的腦電信號(hào)和肌電信號(hào)原始數(shù)據(jù)將輸出至數(shù)據(jù)處理模塊進(jìn)行進(jìn)一步處理.如圖2和圖3所示分別是本文采用的腦電信號(hào)和肌電信號(hào)采集設(shè)備.

圖2 腦電信號(hào)采集耳機(jī)

圖3 肌電信號(hào)采集傳感器

數(shù)據(jù)處理模塊需要處理從信號(hào)采集模塊傳輸而來的腦電信號(hào)數(shù)據(jù)和肌電信號(hào)數(shù)據(jù).對于腦電信號(hào)數(shù)據(jù),需要進(jìn)行一系列信號(hào)預(yù)處理操作,得到用于判斷眨眼信號(hào)的腦電信號(hào),同時(shí)經(jīng)由TGAM 芯片的專注度計(jì)算算法,輸出專注度屬性值;對于肌電信號(hào)數(shù)據(jù),則通過標(biāo)準(zhǔn)差算法計(jì)算肌電信號(hào)數(shù)據(jù)離散情況.該模塊處理將原始信號(hào)數(shù)據(jù)處理后得到的結(jié)果輸出至命令編碼模塊,生成相應(yīng)的控制命令.

命令編碼模塊需要基于數(shù)據(jù)處理模塊傳輸?shù)臄?shù)據(jù),通過閾值法匹配控制命令的生成條件,根據(jù)匹配的結(jié)果生成相應(yīng)的控制命令,以對小車進(jìn)行驅(qū)動(dòng)控制.對于腦電信號(hào),此模塊根據(jù)專注度屬性值進(jìn)行閾值匹配,判斷是否生成小車運(yùn)動(dòng)速度控制命令,根據(jù)腦電信號(hào)強(qiáng)度進(jìn)行閾值匹配,進(jìn)一步區(qū)分用戶是否處于眨眼狀態(tài),根據(jù)匹配結(jié)果判斷是否生成小車基本運(yùn)動(dòng)狀態(tài)(前進(jìn)、后退、停止)改變控制命令;對于肌電信號(hào),則根據(jù)肌電標(biāo)準(zhǔn)差數(shù)值進(jìn)行閾值匹配,判斷兩側(cè)咬肌的咬合狀態(tài),生成小車轉(zhuǎn)向控制命令.該模塊生成的控制命令將輸出至驅(qū)動(dòng)控制模塊,相應(yīng)地控制小車的運(yùn)動(dòng)狀態(tài).

驅(qū)動(dòng)控制模塊根據(jù)命令編碼模塊生成的控制命令,驅(qū)動(dòng)操作對象做出相應(yīng)的運(yùn)動(dòng)狀態(tài)變化.此模塊目前所包含的操作對象有基于Qt 開發(fā)的虛擬小車平臺(tái)和搭配了樹莓派4B 主板的四輪藍(lán)牙小車.虛擬小車平臺(tái)是一個(gè)使用Qt 編程實(shí)現(xiàn)的程序,主要功能為通過本文所提出的控制方案控制該程序界面中的小車進(jìn)行模擬運(yùn)動(dòng),旨在幫助用戶更好地了解、聯(lián)系和掌握該控制方案的控制動(dòng)作.虛擬小車和實(shí)體樹莓派小車均能實(shí)現(xiàn)前進(jìn)、后退、左右轉(zhuǎn)向、速度控制以及停止功能.虛擬小車平臺(tái)和實(shí)體樹莓派小車如圖4和圖5所示.

圖4 虛擬小車平臺(tái)

圖5 實(shí)體樹莓派小車

各功能模塊之間的交互模式如圖6所示.

圖6 模塊交互圖

3 控制流程設(shè)計(jì)

為了更好地通過腦電信號(hào)和肌電信號(hào)來控制小車移動(dòng),本文將小車的運(yùn)動(dòng)狀態(tài)劃分為前進(jìn)、后退和停止3 種基本運(yùn)動(dòng)狀態(tài),左轉(zhuǎn)和右轉(zhuǎn)兩種轉(zhuǎn)向狀態(tài)以及低速、中速和高速3 種運(yùn)動(dòng)速度狀態(tài).其中,前進(jìn)、后退、停止和運(yùn)動(dòng)速度由腦電信號(hào)部分進(jìn)行控制,而左轉(zhuǎn)和右轉(zhuǎn)狀態(tài)則由肌電信號(hào)部分進(jìn)行控制.從原始信號(hào)的產(chǎn)生到控制小車進(jìn)行移動(dòng)之間遵循一套基于腦電信號(hào)的處理流程和基于肌電信號(hào)的處理流程,需要完成以下任務(wù).

(1)信號(hào)采集.將信號(hào)采集設(shè)備的傳感器佩戴于正確的位置中采集原始生物電信號(hào).對于腦電信號(hào),將Mindwave 腦電信號(hào)采集耳機(jī)的前額傳感器貼于前額眼睛上方的Fp1 通道處,并將采集耳機(jī)的耳夾夾于右耳耳垂處,作為參考點(diǎn)和地線點(diǎn),采集腦電原始信號(hào);對于肌電信號(hào),本文將兩個(gè)肌電傳感器分別貼于面部左右兩邊的咬肌處,獲取兩側(cè)咬肌肌電原始信號(hào).

(2)信號(hào)預(yù)處理.將采集的原始信號(hào)進(jìn)行預(yù)處理,輸出可被解析的信號(hào)數(shù)據(jù).

(3)信號(hào)數(shù)據(jù)解析.將信號(hào)數(shù)據(jù)解析為生成控制命令所需的數(shù)據(jù),如腦電信號(hào)強(qiáng)度、專注度、肌電信號(hào)強(qiáng)度及其標(biāo)準(zhǔn)差等.

(4)控制命令匹配及生成.將解析后的數(shù)據(jù)與相應(yīng)的控制命令生成條件進(jìn)行比較匹配,若滿足條件,則生成相應(yīng)的控制命令,并將控制命令傳輸至待控制設(shè)備中,控制設(shè)備改變運(yùn)動(dòng)狀態(tài).

(5)設(shè)備動(dòng)作響應(yīng).驅(qū)動(dòng)控制模塊的設(shè)備接收控制命令,根據(jù)控制命令相應(yīng)地改變設(shè)備的運(yùn)動(dòng)狀態(tài).

系統(tǒng)的詳細(xì)控制流程圖如圖7所示.

圖7 系統(tǒng)控制流程圖

3.1 信號(hào)預(yù)處理

不管是腦電信號(hào)還是肌電信號(hào),在采集其原始信號(hào)后均需要進(jìn)行以下處理,最終得到腦電信號(hào)數(shù)據(jù)和肌電信號(hào)數(shù)據(jù).

(1)初級放大信號(hào).對于類似于腦電信號(hào)等微弱信號(hào)的檢測儀器或設(shè)備,前置放大器是主要部件之一,本文在獲取原始腦電信號(hào)和原始肌電信號(hào)后,需要使用一個(gè)前置放大電路對其進(jìn)行初級放大處理.

(2)帶通濾波.由于腦電信號(hào)的頻率大多處于0.5 Hz到50 Hz,所以本文使用帶通濾波器,允許頻率為0.5-50 Hz的腦電信號(hào)通過,而大幅減弱該范圍以外的信號(hào).

(3)工頻陷波.工頻干擾會(huì)對電子設(shè)備造成干擾,導(dǎo)致設(shè)備運(yùn)行異常.因此本文需要使用50 Hz 工頻信號(hào)濾波器濾除腦電信號(hào)中50 Hz 工頻信號(hào)的干擾.

(4)二級放大.使用主放大器將高頻已調(diào)波信號(hào)進(jìn)行功率放大,以滿足發(fā)送功率的要求,然后經(jīng)過天線將其輻射到空間,保證在一定區(qū)域內(nèi)的接收機(jī)可以接收到滿意的信號(hào)電平,并且不干擾相鄰信道的通信.

(5)A/D 轉(zhuǎn)換.將采集到的模擬信號(hào)轉(zhuǎn)換為數(shù)字信號(hào).

(6)輸出腦電信號(hào).

信號(hào)預(yù)處理流程如圖8所示.

圖8 信號(hào)預(yù)處理流程

3.2 信號(hào)數(shù)據(jù)解析及命令生成

3.2.1 腦電信號(hào)控制設(shè)計(jì)

本文使用腦電信號(hào)控制小車的前進(jìn)、后退和停止3 種基本運(yùn)動(dòng)狀態(tài)以及小車的低速、中速和高速3 種運(yùn)動(dòng)速度狀態(tài).對于基本運(yùn)動(dòng)狀態(tài)的控制,本文利用腦電信號(hào)采集設(shè)備預(yù)處理后輸出的腦電信號(hào)強(qiáng)度數(shù)值,采用閾值法判斷當(dāng)前設(shè)備使用者是否處于眨眼狀態(tài),進(jìn)而確定是否要生成基本運(yùn)動(dòng)狀態(tài)切換命令來控制基本運(yùn)動(dòng)狀態(tài).對于該眨眼閾值的設(shè)計(jì),在進(jìn)行眨眼實(shí)驗(yàn)并統(tǒng)計(jì)實(shí)驗(yàn)結(jié)果后發(fā)現(xiàn),在腦電采集設(shè)備使用者有意做出眨眼動(dòng)作時(shí),由于眨眼所產(chǎn)生的肌電信號(hào)的影響,設(shè)備輸出的腦電信號(hào)強(qiáng)度數(shù)值會(huì)在極短的時(shí)間內(nèi)突增至800 到1 100;而在腦電采集設(shè)備使用者無意眨眼時(shí),其力度遠(yuǎn)小于有意眨眼,因此所產(chǎn)生的肌電信號(hào)較弱,腦電信號(hào)強(qiáng)度數(shù)值也不會(huì)出現(xiàn)大幅度的變化.因此,一般情況下,若檢測到腦電信號(hào)強(qiáng)度數(shù)值在800 到1 100 之間,則認(rèn)為設(shè)備使用者進(jìn)行了1 次有意眨眼.設(shè)BlinkSta表示設(shè)備使用者的眨眼狀態(tài),EEGinten表示某一時(shí)刻設(shè)備使用者的腦電信號(hào)強(qiáng)度數(shù)值,眨眼狀態(tài)的判斷公式如式(1)所示.

當(dāng)腦電信號(hào)強(qiáng)度數(shù)值小于預(yù)設(shè)的眨眼狀態(tài)判斷閾值800 時(shí),眨眼狀態(tài)為0,認(rèn)為設(shè)備使用者處于未眨眼狀態(tài);當(dāng)腦電信號(hào)強(qiáng)度數(shù)值處于預(yù)設(shè)的眨眼狀態(tài)判斷閾值800和眨眼干擾態(tài)判斷閾值1 100 之間時(shí),眨眼狀態(tài)為1,認(rèn)為設(shè)備使用者處于眨眼狀態(tài);當(dāng)腦電信號(hào)強(qiáng)度數(shù)值大于預(yù)設(shè)的眨眼干擾態(tài)判斷閾值1 100 時(shí),眨眼狀態(tài)為2,認(rèn)為眨眼狀態(tài)為干擾態(tài),獲取到的信號(hào)數(shù)據(jù)包含著較明顯的干擾信息,結(jié)果不可信,故不對其做進(jìn)一步的處理.

但是,若僅依賴于單次眨眼狀態(tài)判斷結(jié)果就切換小車運(yùn)動(dòng)狀態(tài),則信號(hào)干擾、信號(hào)采集設(shè)備的移動(dòng)等因素就可能會(huì)對結(jié)果產(chǎn)生比較重大的影響,進(jìn)而導(dǎo)致誤判率較高.因此,為了進(jìn)一步區(qū)分無意眨眼和有意眨眼,盡量減小噪聲等因素干擾,降低有意眨眼狀態(tài)誤判率,除了腦電信號(hào)強(qiáng)度數(shù)值之外,可進(jìn)一步結(jié)合眨眼用時(shí)和眨眼間隔進(jìn)行綜合判斷.

在正常情況下,人類進(jìn)行無意眨眼需要用時(shí)0.2 s到0.4 s,兩次無意眨眼間隔約在2.0 s 到6.0 s 之間;而有意眨眼則因?yàn)檎Ｑ哿Χ群陀幸饪刂频纫蛩氐挠绊?相較于無意眨眼,有意眨眼用時(shí)較長,間隔較短,需要用時(shí)0.3 s 到0.7 s,兩次有意眨眼間隔約在0.1 s 到0.3 s之間.基于此,設(shè)BlinkCount表示眨眼次數(shù),其值會(huì)被初始化為0,當(dāng)某一時(shí)刻系統(tǒng)檢測到由式(1)所求得的眨眼狀態(tài)值BlinkSta為1 時(shí),眨眼次數(shù)BlinkCount的值加1 (此時(shí)BlinkCount=1),并開始一個(gè)基本運(yùn)動(dòng)狀態(tài)切換命令生成周期.在這一周期中,若系統(tǒng)在3 s 內(nèi)某兩個(gè)時(shí)刻檢測出眨眼狀態(tài)值BlinkSta為1,使得眨眼次數(shù)BlinkCount自增兩次,其值變?yōu)? 時(shí),則生成基本運(yùn)動(dòng)狀態(tài)切換命令,這一周期結(jié)束,BlinkCount被重置為0;若系統(tǒng)未能在3 s 內(nèi)的某兩個(gè)時(shí)刻檢測出眨眼狀態(tài)值BlinkSta為1,即3 s 周期結(jié)束后BlinkCount＜3,則不會(huì)生成基本運(yùn)動(dòng)狀態(tài)切換命令,這一周期結(jié)束,BlinkCount被重置為0.

對于小車運(yùn)動(dòng)速度狀態(tài)的控制,本文利用腦電信號(hào)采集設(shè)備預(yù)處理后輸出的專注度數(shù)值,采用階梯閾值法,為不同的速度層級設(shè)定不同的專注度閾值區(qū)間,通過匹配比較操作,確定是否要生成速度狀態(tài)切換命令來控制基本運(yùn)動(dòng)狀態(tài).對于控制速度狀態(tài)的專注度閾值設(shè)計(jì),在進(jìn)行了專注度實(shí)驗(yàn)并統(tǒng)計(jì)實(shí)驗(yàn)結(jié)果后發(fā)現(xiàn),一個(gè)成年人在常態(tài)精神狀況下,設(shè)備輸出的專注度屬性值通常維持在40 左右;在專注時(shí)則在50 到90 之間波動(dòng),極少出現(xiàn)大于90的情況.基于此,本控制方案將小車的速度分為3 檔,檔位由低到高,速度逐漸加快,并為每個(gè)速度檔位對應(yīng)地設(shè)置專注度閾值.設(shè)SpeSta表示小車當(dāng)前所處于的運(yùn)動(dòng)速度層級狀態(tài),Att表示設(shè)備使用者某一時(shí)刻的專注度數(shù)值,dur表示設(shè)備使用者當(dāng)前時(shí)刻已維持某一專注度水平的持續(xù)時(shí)間,小車運(yùn)動(dòng)速度切換機(jī)制如式(2)所示.

當(dāng)設(shè)備使用者的專注度數(shù)值維持在某一速度層級對應(yīng)的專注度區(qū)間(0≤Att＜60) 至少5 s,速度狀態(tài)SpeSta將對應(yīng)地被設(shè)置為相應(yīng)值,其中,當(dāng)SpeSta值被賦值為0、1 或2 時(shí),將分別生成低速層、中速層或高速層的運(yùn)動(dòng)速度狀態(tài)切換命令,動(dòng)態(tài)地切換小車的運(yùn)動(dòng)速度.

3.2.2 肌電信號(hào)控制設(shè)計(jì)

本文利用設(shè)備使用者左右咬合時(shí)產(chǎn)生的肌電信號(hào)控制小車的左轉(zhuǎn)和右轉(zhuǎn)兩種轉(zhuǎn)向狀態(tài).正常情況下,面部咬肌處于放松狀態(tài)時(shí),其肌電信號(hào)的離散程度較小,而咬肌處于咬合狀態(tài)時(shí),其信號(hào)離散程度明顯較大.因此,本文認(rèn)為兩側(cè)咬肌電信號(hào)的離散程度不同可用于控制小車運(yùn)動(dòng)轉(zhuǎn)向.通過下述公式,計(jì)算得到一組肌電信號(hào)的標(biāo)準(zhǔn)差數(shù)值:

其中,N為集合的總個(gè)數(shù),μ為集合的平均數(shù),xi為集合中第i個(gè)元素的數(shù)值,σ為輸出,即標(biāo)準(zhǔn)差數(shù)值.由于肌電采集設(shè)備的有效頻譜范圍為20-500 Hz,即1 s 采集20-500 次信號(hào),在本文中,每0.2 s 采集50 次肌電信號(hào),并將每0.2 s 采集的信號(hào)設(shè)為一組,將每組中肌電信號(hào)值經(jīng)過標(biāo)準(zhǔn)差算法處理后,最終得到的σ值位于0-300 之間.設(shè)BiteSta表示設(shè)備佩戴者的咬肌狀態(tài),本文將咬肌狀態(tài)分為3 種狀態(tài),即放松態(tài)、咬合態(tài)和干擾態(tài),相對應(yīng)的,BiteSta的取值0、1和2 就分別代表這3 種狀態(tài),3 種狀態(tài)的閾值設(shè)定和計(jì)算公式如式(4)所示.

若檢測到左側(cè)或右側(cè)咬肌為咬合態(tài)時(shí),則生成小車左轉(zhuǎn)或右轉(zhuǎn)的控制指令;若檢測到左側(cè)或右側(cè)咬肌為放松態(tài)時(shí),則生成小車左右轉(zhuǎn)向停止的控制指令;而若檢測到左側(cè)或右側(cè)咬肌為干擾態(tài)時(shí),認(rèn)為此時(shí)咬肌狀態(tài)為干擾態(tài),獲取到的信號(hào)數(shù)據(jù)包含著較明顯的干擾信息,結(jié)果不可信,故不對其做進(jìn)一步的處理,不生成控制指令.

3.3 小車動(dòng)作響應(yīng)

控制命令生成之后,將被傳輸?shù)教摂M小車平臺(tái)或者樹莓派小車中,根據(jù)控制命令相應(yīng)地控制小車運(yùn)動(dòng).本文將小車的運(yùn)動(dòng)狀態(tài)劃分為前進(jìn)、后退和停止3 種基本運(yùn)動(dòng)狀態(tài),左轉(zhuǎn)和右轉(zhuǎn)兩種轉(zhuǎn)向狀態(tài)以及低速、中速和高速3 種運(yùn)動(dòng)速度狀態(tài).對于虛擬小車平臺(tái),為使數(shù)據(jù)處理程序與虛擬小車平臺(tái)程序兩個(gè)程序之間能夠相互通信,本文使用Socket 通信連接這兩個(gè)程序.數(shù)據(jù)處理程序在處理信號(hào)數(shù)據(jù)并生成控制命令之后,將通過建立的Socket 連接傳輸至虛擬小車平臺(tái),而虛擬小車的運(yùn)行狀態(tài)也將通過Socket 連接反饋至數(shù)據(jù)處理程序.在虛擬小車平臺(tái)中,通過將虛擬小車整體平移來模擬小車的移動(dòng),通過更改虛擬小車平移的速度模擬小車運(yùn)動(dòng)速度快慢,通過更改車輪和虛擬小車的逆時(shí)針或順時(shí)針旋轉(zhuǎn)角度模擬小車的左右轉(zhuǎn)向狀態(tài).

對于實(shí)體樹莓派小車,本文使用藍(lán)牙通信方式連接數(shù)據(jù)處理程序和實(shí)體小車樹莓派主板.數(shù)據(jù)處理程序在處理信號(hào)數(shù)據(jù)并生成控制命令之后,將通過藍(lán)牙連接傳輸至實(shí)體小車的主板中,主板根據(jù)命令相應(yīng)地改變實(shí)體小車的運(yùn)動(dòng)狀態(tài).在實(shí)體樹莓派小車中,小車的運(yùn)動(dòng)由直流電機(jī)的轉(zhuǎn)速控制,而直流電機(jī)的轉(zhuǎn)速則需要改變PWM 信號(hào)的占空比進(jìn)行控制.占空比指的是在1 個(gè)周期內(nèi),信號(hào)處于高電平的時(shí)間占據(jù)整個(gè)信號(hào)周期的百分比,其計(jì)算公式如下:

其中,ht為一個(gè)周期內(nèi)高電平持續(xù)時(shí)間,lt為一個(gè)周期內(nèi)低電平持續(xù)時(shí)間,ht與lt之和為一個(gè)信號(hào)周期.當(dāng)PWM 信號(hào)處于高電平,則表示電機(jī)正在運(yùn)行,高電平的持續(xù)時(shí)間越長,即占空比越大,則電機(jī)的運(yùn)行時(shí)間越長,輸出的轉(zhuǎn)速也就越大,小車的行駛速度也越快.因此,本文通過設(shè)置實(shí)體小車不同輪子對應(yīng)電機(jī)的PWM 信號(hào)占空比,控制實(shí)體小車進(jìn)行不同的運(yùn)動(dòng).當(dāng)小車靜止時(shí),占空比為0;當(dāng)小車運(yùn)動(dòng)速度處于低速層時(shí),占空比為30%,當(dāng)小車運(yùn)動(dòng)速度處于中速層時(shí),占空比為50%,當(dāng)小車運(yùn)動(dòng)速度處于高速層時(shí),占空比為60%.此外,若左右兩側(cè)輪胎的轉(zhuǎn)速存在著速度差,小車將轉(zhuǎn)向速度較小的一側(cè).因此,當(dāng)小車需要轉(zhuǎn)向時(shí),為產(chǎn)生轉(zhuǎn)向所需速度差,本文將兩側(cè)電機(jī)占空比差值設(shè)置為10%,例如,當(dāng)小車低速前進(jìn)時(shí)需要右轉(zhuǎn),則小車左側(cè)電機(jī)的占空比為40%,右側(cè)電機(jī)的占空比為30%,小車即可慢慢向右偏轉(zhuǎn).

4 實(shí)驗(yàn)與結(jié)果

虛擬小車平臺(tái)和樹莓派實(shí)體小車是本文所提出的系統(tǒng)的兩大核心.虛擬小車平臺(tái)的意義在于幫助用戶更好地了解、練習(xí)和掌握本文所提出的基于腦電信號(hào)和肌電信號(hào)的協(xié)同控制設(shè)備方案.而樹莓派實(shí)體小車是該控制方案應(yīng)用于控制設(shè)備的一個(gè)實(shí)例,目的在于驗(yàn)證該控制方案的實(shí)際可行性.本節(jié)將分別對虛擬小車平臺(tái)和實(shí)體小車的各種運(yùn)動(dòng)狀態(tài)控制進(jìn)行系統(tǒng)可靠性測試與結(jié)果展示.

本次測試人員包含4 名男性和1 名女性,測試地點(diǎn)為華南師范大學(xué)軟件學(xué)院樓305 室,測試人員在測試時(shí),佩戴好信號(hào)采集設(shè)備后,端坐于電腦和測試場地前,按照指揮員的指令執(zhí)行相關(guān)測試任務(wù).測試目的是測試能否根據(jù)腦電信號(hào)和肌電信號(hào)數(shù)據(jù)正常產(chǎn)生控制指令,能否根據(jù)控制指令正?？刂铺摂M小車和實(shí)體小車執(zhí)行相應(yīng)的動(dòng)作,最終得出完成這一系列過程的準(zhǔn)確率及所需用時(shí),進(jìn)而驗(yàn)證該控制方案的有效性.

4.1 基本運(yùn)動(dòng)狀態(tài)控制測試

對于基本運(yùn)動(dòng)狀態(tài)控制測試,本文安排5 名測試人員在安靜環(huán)境中分別測試虛擬小車平臺(tái)和實(shí)體小車中基本運(yùn)動(dòng)狀態(tài)控制的準(zhǔn)確性和所需用時(shí).每名測試人員需要分別在虛擬小車平臺(tái)和實(shí)體小車中進(jìn)行40 輪基本運(yùn)動(dòng)狀態(tài)切換過程.其中,為了更全面地測試基本運(yùn)動(dòng)狀態(tài)控制功能,本文設(shè)定1 輪基本運(yùn)動(dòng)狀態(tài)切換過程包括3 個(gè)任務(wù):從靜止?fàn)顟B(tài)切換至前進(jìn)狀態(tài),從前進(jìn)狀態(tài)切換至后退狀態(tài),以及從后退狀態(tài)切換至靜止?fàn)顟B(tài).當(dāng)測試者做出相應(yīng)動(dòng)作后,能正確生成控制指令且無錯(cuò)誤地完成1 輪基本運(yùn)動(dòng)狀態(tài)切換過程,則認(rèn)為本輪測試正確,并記錄完成1 輪基本運(yùn)動(dòng)狀態(tài)切換過程所需時(shí)間;反之,若測試者做出相應(yīng)動(dòng)作后,未能控制小車進(jìn)行基本運(yùn)動(dòng)狀態(tài)切換,或者測試者未做出相應(yīng)動(dòng)作就生成了控制指令控制小車進(jìn)行基本運(yùn)動(dòng)狀態(tài)切換,則認(rèn)為本輪測試失敗.測試完成后,分別計(jì)算在虛擬小車平臺(tái)和實(shí)體小車的基本運(yùn)動(dòng)狀態(tài)控制測試的平均測試準(zhǔn)確率和測試正確平均耗時(shí).結(jié)果如表1所示.

表1 基本運(yùn)動(dòng)狀態(tài)控制測試

4.2 速度狀態(tài)控制測試

對于速度狀態(tài)控制測試,本文安排5 名測試人員在安靜環(huán)境中分別測試切換到目標(biāo)速度層級的準(zhǔn)確性和所需用時(shí).每名測試人員需要分別在虛擬小車平臺(tái)和實(shí)體小車中進(jìn)行15 輪速度狀態(tài)切換過程.其中,1 輪速度狀態(tài)切換過程要求測試人員將小車的速度狀態(tài)切換至目標(biāo)層級,若實(shí)際切換的速度狀態(tài)與目標(biāo)相同,則認(rèn)為測試正確,并記錄該輪測試所需用時(shí);反之,若小車的速度狀態(tài)未能切換至目標(biāo)層級,或者測試者未做出相應(yīng)動(dòng)作就生成了控制指令控制小車進(jìn)行速度狀態(tài)切換,則認(rèn)為本輪測試失敗.測試完成后,分別計(jì)算在虛擬小車平臺(tái)和實(shí)體小車的速度狀態(tài)控制測試的平均測試準(zhǔn)確率和測試正確平均耗時(shí).結(jié)果如表2所示.

表2 速度狀態(tài)控制測試

經(jīng)過速度狀態(tài)控制測試試驗(yàn)后,發(fā)現(xiàn)速度狀態(tài)控制準(zhǔn)確率較低和控制耗時(shí)較長,本文認(rèn)為造成這種現(xiàn)象的主要原因是使用專注度作為控制動(dòng)作存在著一定局限性:專注這一動(dòng)作較為隱蔽,其動(dòng)作特征不如眨眼這一動(dòng)作外顯,即人們無法清晰準(zhǔn)確地感知自己所處的專注狀態(tài),也較難對專注狀態(tài)進(jìn)行自主精準(zhǔn)控制;而與之相對的,眨眼或者咬合等動(dòng)作往往伴隨著明顯的動(dòng)作特征,人們可以確確實(shí)實(shí)控制自己的肌肉執(zhí)行相關(guān)動(dòng)作.因此,測試者在測試時(shí),可能會(huì)出現(xiàn)自我感知的專注狀態(tài)和計(jì)算得出的專注度數(shù)值有所偏差的情況,導(dǎo)致未能生成任務(wù)要求的速度狀態(tài)控制指令而測試失敗.

4.3 轉(zhuǎn)向狀態(tài)控制測試

對于轉(zhuǎn)向狀態(tài)控制測試,本文安排5 名測試人員在安靜環(huán)境中分別測試虛擬小車平臺(tái)和實(shí)體小車中轉(zhuǎn)向狀態(tài)控制的準(zhǔn)確性和所需用時(shí).每名測試人員需要分別在虛擬小車平臺(tái)和實(shí)體小車中進(jìn)行40 輪轉(zhuǎn)向狀態(tài)切換過程.其中,由于單次轉(zhuǎn)向耗時(shí)較短,為了更好地評估轉(zhuǎn)向控制性能,本文設(shè)定1 輪轉(zhuǎn)向狀態(tài)切換過程包括3 個(gè)任務(wù):從初始狀態(tài)切換至左轉(zhuǎn)狀態(tài),再切換至右轉(zhuǎn)狀態(tài),最后恢復(fù)至初始狀態(tài).當(dāng)測試者做出指定動(dòng)作后,能正確生成控制指令并成功完成1 輪轉(zhuǎn)向狀態(tài)切換過程,則認(rèn)為本輪測試正確,并記錄完成1 輪轉(zhuǎn)向狀態(tài)切換過程所需時(shí)間;反之,若測試者做出指定動(dòng)作后,未能控制設(shè)備進(jìn)行轉(zhuǎn)向狀態(tài)切換,或者測試者未做出相應(yīng)動(dòng)作就生成了控制指令控制小車進(jìn)行轉(zhuǎn)向狀態(tài)切換,則認(rèn)為本輪測試失敗.測試完成后,分別計(jì)算虛擬小車平臺(tái)和實(shí)體小車的轉(zhuǎn)向狀態(tài)控制測試的平均測試準(zhǔn)確率和測試正確平均耗時(shí).結(jié)果如表3所示.

表3 轉(zhuǎn)向狀態(tài)控制測試

4.4 綜合控制測試

本文安排5 名測試人員在安靜環(huán)境中分別使用虛擬小車平臺(tái)和實(shí)體小車進(jìn)行10 輪綜合測試,該測試因?yàn)樾枰C合運(yùn)用3 種基本運(yùn)動(dòng)狀態(tài)以及兩種轉(zhuǎn)向狀態(tài)的控制,所以能夠較好地檢驗(yàn)基本運(yùn)動(dòng)狀態(tài)控制和轉(zhuǎn)向控制性能.如圖9所示為綜合控制測試中小車初始所在位置以及兩個(gè)目的地示意圖.小車初始位置位于2 號(hào)目的地的左下方,而1 號(hào)目的地則位于2 號(hào)目的地道路對面的右方.每一輪綜合測試要求測試人員操控小車沿道路抵達(dá)1 號(hào)目的地后停止,然后再啟動(dòng)前往2 號(hào)目的地,最終停止于2 號(hào)目的地中,即測試完成.

圖9 綜合測試位置示意圖

測試過程中,盡管測試者可能會(huì)出現(xiàn)因?yàn)檐囁龠^快或者控制失誤而偏離了設(shè)想移動(dòng)路線的情況,但后續(xù)均能通過合理的控制操作到達(dá)目的地,順利完成測試任務(wù),這在一定程度上證明了本文所提出的控制方案的有效性,即通過該控制方案,使用者可以操控設(shè)備順利到達(dá)指定目的地.

4.5 測試分析及總結(jié)

根據(jù)基本運(yùn)動(dòng)狀態(tài)控制和轉(zhuǎn)向狀態(tài)控制測試結(jié)果,本文所提出的控制方案對于基本運(yùn)動(dòng)狀態(tài)和轉(zhuǎn)向狀態(tài)這幾種狀態(tài)的控制動(dòng)作有著較高的識(shí)別準(zhǔn)確率.本文認(rèn)為準(zhǔn)確率較高的主要原因是用于控制基本運(yùn)動(dòng)狀態(tài)和轉(zhuǎn)向狀態(tài)的動(dòng)作,即眨眼和左右咬合這3 種控制動(dòng)作的特點(diǎn).在數(shù)據(jù)層面,與平靜狀態(tài)相比,這3 種控制動(dòng)作往往伴隨著比較明顯的特征,因此本文使用一些經(jīng)典的統(tǒng)計(jì)特征,如峰值,標(biāo)準(zhǔn)差等特征進(jìn)行識(shí)別判斷,可以取得較高的準(zhǔn)確率;在用戶層面,這3 種控制動(dòng)作的控制難度較低,用戶的自主控制程度較高,且伴隨著比較明顯的動(dòng)作特征,用戶可以清楚地感知自己是否完成了控制動(dòng)作,是否達(dá)到系統(tǒng)的控制要求,通過這一對照操作,用戶可以掌握合適的控制動(dòng)作力度,達(dá)到高控制準(zhǔn)確率的效果.

而對于其中測試失敗的情況,本文經(jīng)過回訪測試者并分析后認(rèn)為:測試失敗案例主要出現(xiàn)在前幾輪測試中,此時(shí)測試者尚處于調(diào)整及適應(yīng)信號(hào)采集設(shè)備和熟悉控制動(dòng)作的狀態(tài)下,隨著測試輪次的增加,測試者對于控制方案的熟悉程度和控制動(dòng)作的最佳力度掌控程度也隨之提高,因此錯(cuò)誤率隨之降低.此外,根據(jù)幾項(xiàng)測試結(jié)果可以看出,針對虛擬小車平臺(tái)和實(shí)體小車的測試準(zhǔn)確率和耗時(shí)大體上相近,這在一定程度上體現(xiàn)了本文所提出的控制方案的性能一致性.

如表4所示為其他研究所提出的控制方案與本文所提出的基于腦電信號(hào)和肌電信號(hào)的設(shè)備控制方案及其控制準(zhǔn)確率的對比,由于大多數(shù)相關(guān)研究不涉及對設(shè)備移動(dòng)速度的控制,因此此處僅從控制方案、基本運(yùn)動(dòng)狀態(tài)以及轉(zhuǎn)向狀態(tài)這3 個(gè)維度進(jìn)行比較.相比于文獻(xiàn)[8]提出的控制方案,文獻(xiàn)[10]和本研究的控制動(dòng)作僅依賴于頭部動(dòng)作,如眨眼、左右咬合和保持專注,因此理論上能夠適用于更廣泛的人群;相比于文獻(xiàn)[8]和文獻(xiàn)[10],本研究不僅允許用戶控制設(shè)備前進(jìn)和停止,還允許用戶控制設(shè)備后退,使得用戶可以更加靈活地控制設(shè)備,且本研究對于基本運(yùn)動(dòng)狀態(tài)(前進(jìn)、后退、停止)和轉(zhuǎn)向狀態(tài)的控制準(zhǔn)確率更高,同時(shí)有著較快的響應(yīng)速度;此外本研究將設(shè)備的運(yùn)動(dòng)速度分為3 檔,用戶可以通過專注度控制設(shè)備的運(yùn)動(dòng)速度狀態(tài).

表4 不同研究中控制方案及準(zhǔn)確率對比(%)

值得一提的是,其他控制方案大多不涉及后退功能其主要原因有二:一是合適的控制動(dòng)作的數(shù)量難以滿足太多的小車運(yùn)動(dòng)狀態(tài)的控制需求.一般控制方案中,每一種運(yùn)動(dòng)狀態(tài)都由一個(gè)指定的控制動(dòng)作進(jìn)行控制,若設(shè)計(jì)太多運(yùn)動(dòng)狀態(tài),則需要相應(yīng)設(shè)計(jì)更多控制動(dòng)作,且需要考慮這些控制動(dòng)作之間會(huì)不會(huì)相互影響,這使得動(dòng)作設(shè)計(jì)難度和用戶控制難度都增大;二是后退功能可能并非小車的常用運(yùn)動(dòng)狀態(tài),即用戶的使用頻率不高,且后退功能的效果可以通過前進(jìn)和轉(zhuǎn)向這一系列狀態(tài)來實(shí)現(xiàn).但相比于該控制方案中的直接后退控制,這種通過動(dòng)作組合的方式來實(shí)現(xiàn)間接后退的方法必定會(huì)在轉(zhuǎn)向掉頭的同時(shí)發(fā)生左右位置偏差,存在著控制不準(zhǔn)確和控制較為繁瑣的缺點(diǎn).考慮到這兩點(diǎn)原因,本文所提出的控制方案規(guī)定前進(jìn)、后退和停止3 種狀態(tài)為小車的基本運(yùn)動(dòng)狀態(tài),用戶僅通過眨眼這一個(gè)簡單常用的控制動(dòng)作,控制小車在3 種基本運(yùn)動(dòng)狀態(tài)中輪流切換,而不是分別使用不同的控制動(dòng)作來控制這3 種基本運(yùn)動(dòng)狀態(tài).通過這種方式,在保證控制方案擴(kuò)展性的同時(shí),既保證了這種控制動(dòng)作的準(zhǔn)確性和響應(yīng)速度,也考慮了用戶的控制難度.

總的來說,本文所提出的基于腦電信號(hào)和肌電信號(hào)的設(shè)備控制方案能夠允許用戶簡單高效地控制小車前進(jìn)、后退、停止和左右轉(zhuǎn)向,進(jìn)而控制小車到達(dá)指定目的地,這幾種控制動(dòng)作均有較高的識(shí)別準(zhǔn)確率和較快的響應(yīng)速度.此外,該方案允許用戶根據(jù)專注度調(diào)整小車的運(yùn)動(dòng)速度,但由于專注度較難控制和量化,用戶難以精準(zhǔn)地掌控自身的專注狀態(tài),這在一定程度上導(dǎo)致此種控制動(dòng)作的識(shí)別準(zhǔn)確率低和響應(yīng)時(shí)間較長的情況,這也是未來亟待完善的一個(gè)研究方向.憑借著該控制方案中基本運(yùn)動(dòng)狀態(tài)和轉(zhuǎn)向狀態(tài)的控制方法的優(yōu)勢,本文所提出的控制方案能在一定程度上滿足現(xiàn)實(shí)需求,可以投入到實(shí)際應(yīng)用中.

5 結(jié)語

本文提出了一套基于腦電信號(hào)和肌電信號(hào)協(xié)同控制小車系統(tǒng),采用腦電信號(hào)和肌電信號(hào)作為系統(tǒng)控制源,用戶僅通過簡單的頭部動(dòng)作,比如眨眼、左右咬合和保持專注即可控制小車運(yùn)動(dòng),擴(kuò)大了該系統(tǒng)的使用受眾.且該系統(tǒng)常用運(yùn)動(dòng)功能控制,如前進(jìn)、后退和停止3 種基本運(yùn)動(dòng)狀態(tài)的控制以及左右轉(zhuǎn)向控制有較高的準(zhǔn)確率和較快的響應(yīng)速度,有效地改善了基于單一控制信號(hào)源的高控制難度和慢響應(yīng)速度的問題,這為相關(guān)設(shè)備控制研究的控制方案設(shè)計(jì)提供了參考.該系統(tǒng)未來可以從以下3 個(gè)方面進(jìn)行完善.

(1)改進(jìn)速度狀態(tài)控制方案.本文的速度狀態(tài)由用戶專注度進(jìn)行控制,但由于專注度較難控制和量化,用戶難以精準(zhǔn)地掌控自身的專注狀態(tài),這在一定程度上導(dǎo)致此種控制動(dòng)作的識(shí)別準(zhǔn)確率低和響應(yīng)時(shí)間較長的情況.因此,本文認(rèn)為可以從以下兩個(gè)方面進(jìn)行改善:一是可以嘗試使用其他可控制程度和可量化程度更高的動(dòng)作控制速度狀態(tài);二是可以嘗試改進(jìn)專注度計(jì)算算法,使得用戶能夠更加簡單地掌控自身專注度情況,進(jìn)而更高效地控制設(shè)備.

(2)探究一套更為舒適的階梯速度方案.本文通過實(shí)驗(yàn)發(fā)現(xiàn),若小車的運(yùn)動(dòng)速度不合適,用戶可能會(huì)產(chǎn)生慌張焦慮的情緒,進(jìn)而影響對設(shè)備的控制效果,因此,對于設(shè)備運(yùn)動(dòng)控制這類研究而言,探究一套更為舒適自然的階梯速度方案存在一定的研究價(jià)值.

(3)將該控制方案用于更貼近實(shí)際應(yīng)用的智能輪椅中,進(jìn)一步驗(yàn)證該控制方案的有效性,擴(kuò)充該控制系統(tǒng)的應(yīng)用矩陣,為行動(dòng)不便者更為簡單地控制智能輪椅.