[發明專利]基于Alpha波和SSVEP信號控制的實時腦控機器人系統及控制方法

在審

• 申請號: 202010022552.8
• 申請日: 2020-01-09
• 公開（公告）號: CN111273578A
• 公開（公告）日: 2020-06-12
• 發明（設計）人: 沈娜;潘奕竹
• 申請（專利權）人: 南京理工大學
• 主分類號: G05B19/042
• 分類號: G05B19/042;G06F3/01
• 代理公司: 南京理工大學專利中心 32203
• 代理人: 張玲

本發明屬于信號處理與腦機接口領域，具體涉及一種基于Alpha波和SSVEP信號控制的實時腦控機器人系統及控制方法。系統在控制者四肢無法動彈且大腦思維正常的情況下，能夠解碼控制者的腦電波形成控制命令從而控制機器人進行前后左右運動，其中系統包括32位的OpenBCI腦電采集模塊、16通道電極帽模塊、視覺刺激模塊、信號處理模塊、單片機控制模塊和行走機器人等部分。本發明利用Alpha腦波易自發形成且位于10Hz可有效過濾工頻干擾的特性，以及基于SSVEP視覺刺激大腦形成的腦電波所需訓練次數少、高速信息傳輸率的特性，實現了對被試者三種頻段腦波信息的解碼，從而控制機器人前進、后退、向左轉和向右轉的運動行為，整個系統實時性強且更加穩定和快速。

技術領域

本發明屬于信號處理與腦機接口領域，具體涉及一種基于Alpha波和SSVEP信號控制的實時腦控機器人系統及控制方法。

背景技術

腦機接口(Brain-Computer Interface,BCI)是近幾十年發展起來的一種新穎的人機接口方式。它不依賴于腦的正常輸出通路(外周神經系統和肌肉系統)，而是通過計算機實現實時獲取、分析腦信號并將其轉換為輸出命令，以實現對外部設備的控制。

目前廣泛研究的非入侵式腦機接口具有良好的時間分辨率、易用性、便攜性和相對低廉的價格。但是由于顱骨對信號的衰減作用和對神經元發出的電磁波的分散和模糊效應，記錄到信號的分辨率并不高。這種信號波仍可被檢測到，但存在較低的信噪比和空間分辨率等問題。由于采集設備的硬件升級空間不大，現階段主流的提升腦電信號分析信噪比的方法多從算法方面入手，目前腦機接口大多依賴于外部刺激，對于感覺系統的復雜信號解碼成果不多?；谥悄芴幚矸椒ㄊ悄壳澳X機接口方面較為新穎的研究方向，此類控制方法以現代控制理論為出發點，在人工智能算法的基礎上提出優化，比如加入了深度學習等。不足之處在于控制復雜，對芯片處理能力要求較高。

目前國內腦控機器人研究成果較少，大連理工大學申請的專利文獻，公開號為CN108415554A，其公開了一種基于P300的腦控機器人系統，但是P300信號的信噪比較低，需要多次疊加才能形成較明顯且穩定的波形，極大地限制了腦控系統的傳輸速率，且P300為誘發電位，具有一定的潛伏期。因此，在實際使用過程中，需要建立一個快速響應、穩定識別特定腦電信號的實時腦控系統。

發明內容

本發明的目的在于提供一種基于Alpha波和SSVEP信號控制的實時腦控機器人系統及控制方法。

實現本發明目的的技術解決方案為：基于Alpha波和SSVEP信號控制的實時腦控機器人系統，包括：

視覺刺激模塊：為被試者呈現視覺刺激；

機器人；

采集電極：置于被試者腦部，用于采集Alpha腦電波和視覺刺激誘發的腦電電位；

腦電采集模塊：與采集電極連接，用于對采集電極采集的Alpha腦電波和視覺刺激誘發的腦電電位信號進行放大并傳輸；

信號處理模塊：與腦電采集模塊連接，用于對腦電采集模塊傳輸過來的的Alpha腦電波和視覺刺激誘發的腦電電位信號進行處理；

單片機控制模塊：與信號處理模塊連接，用于接收信號處理模塊解碼的腦電信號對應的控制指令，單片機對相應機器人行動的測試點進行拉低電平從而實現對機器人的控制。

進一步的，所述信號處理模塊包括腦電信號預處理子模塊與控制指令解碼子模塊；

所述腦電信號預處理子模塊用于將實時時間域腦電信號轉換為頻域信號及其濾波、去工頻噪聲、去除眼動噪聲以及Alpha腦電信號與由視覺刺激產生的腦電信號頻帶的定位；

所述控制指令解碼子模塊用于對于預處理子模塊搜尋到的腦電信號頻帶中峰值的尋找，以及峰值處信噪比的計算，然后根據所尋找到的峰值處的信噪比來進一步定位有效腦電信號所處的子頻帶位置。