[發明專利]一種基于人-車-路模型的腦-控車輛的腦-機接口參數和動力學參數設計方法

在審

• 申請號: 201410816042.2
• 申請日: 2014-12-23
• 公開（公告）號: CN104462716A
• 公開（公告）日: 2015-03-25
• 發明（設計）人: 畢路拯;范新安;王明濤;滕騰;陸赟
• 申請（專利權）人: 北京理工大學
• 主分類號: G06F17/50
• 分類號: G06F17/50
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

1.一種基于人-車-路模型的腦-控車輛的腦-機接口參數和動力學參數設計方法,主要應用于腦-機接口參數和動力學參數設計，并能夠根據該模型進行腦-控駕駛性能測試，借助于虛擬仿真平臺，考慮腦-控駕駛員的駕駛特性，對腦-控車輛的動力學參數以及腦-機接口參數進行測試。

2.根據權利要求1所述的基于人-車-路模型的腦-控車輛的腦-機接口參數和動力學參數設計方法包括:人-車-路模型和信息儲存模塊。其中人-車-路模型包括：腦-控駕駛員模型(腦-控操作者模型)、BCI識別模型、控制規則(模型)、執行器(電機)模型、車輛模型以及虛擬測試道路環境模塊。

3.根據權利要求2所述，腦-控駕駛員模型模擬腦-控駕駛員決策腦-控駕駛的操作；BCI識別模型模擬駕駛員進行具體的BCI操作；控制規則用于實現將定性的控制命令轉化為定量的控制量；執行器模型用于執行由控制規則產生的控制量，實現對方向盤的轉動；車輛模型則是由專業的汽車軟件提供的14自由度的汽車模型，該模型用于模擬真車；虛擬測試道路環境模塊是根據不同的設計要求，通過虛擬現實建立測試所需的道路和路況。

4.根據權利要求2所述，信息儲存模塊用于采集和儲存仿真測試過程中的數據；腦-控駕駛員模型模擬人在腦-控駕駛過程中對車輛的輸入。

5.根據權利要求2所述，BCI識別模型主要包括數據庫、數據庫的調用以及識別算法三部分。數據庫是根據不同的用戶分別采集每一位用戶的原始腦電信號建立的；然后根據預期控制命令決策模型決策出的預期控制命令調用相應的腦電數據；最后由識別算法模型實現對該數據的處理分析以及控制命令的輸出。

6.根據權利要求2所述，控制規則是用于將由BCI識別模型獲得定性的控制命令轉化為具體的控制量，并由執行器模型完成該控制量的執行。

7.根據權利要求1所述，整個腦-控車輛的腦機接口參數設計和動力學參數設計方法主要包括以下幾個步驟：

步驟1，根據Carsim中的車體參數的設置，通過Carsim設置14自由度的車輛動力學模型，將車輛的動力學參數(如：車重、軸距、轉向慣量等)作為仿真時的變量；

步驟2，根據不同的使用者，建立不同的腦電信號數據庫，并將BCI仿真中可以調整的參數(即：響應時間、準確度)作為仿真時的變量；

步驟3，根據不同的設計要求，選擇不同的測試道路；

步驟4，將車輛動力學模型中的參數、BCI模型中涉及到的參數以及測試道路的信息輸入給測試系統分別進行測試；

步驟5，在測試完畢之后，對測試過程中車輛的狀態響應進行采集儲存；最后對結果進行分析，針對數據庫對應的用戶制定最優的腦-控車輛的腦-機接口參數以及動力學參數方案。

8.根據權利要求7所述，車輛動力學模型中需要設計的不同參數(如：車重、軸距、轉向慣量等)以及BCI參數的設置(即：響應時間、準確度)，按照設計要求進行修改。

綜合考慮車輛動力學模型中參數的設計，以及BCI參數的設置，通過對測試的結果進行分析，選擇合適的參數組合，針對每一位用戶設計個性化的腦-控車輛系統。