[發明專利]一種基于腦機接口的運動想象信號的無人機控制方法

在審

• 申請號: 202011186649.9
• 申請日: 2020-10-30
• 公開（公告）號: CN112364977A
• 公開（公告）日: 2021-02-12
• 發明（設計）人: 劉宇迪;尚怡帆;劉孟怡;張爔文;張道強
• 申請（專利權）人: 南京航空航天大學
• 主分類號: G06N3/04
• 分類號: G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 南京蘇高專利商標事務所(普通合伙) 32204
• 代理人: 柏尚春

本發明公開了一種基于腦機接口的運動想象信號的無人機控制方法，包括以下步驟：(1)受試者在屏幕前根據實驗范式進行對應的運動想象，對受試者的腦電信號進行采集，且進行預處理；(2)訓練BP神經網絡模型；(3)使用訓練完畢的BP網絡模型對測試數據進行識別和分類；(4)使用應用訓練好的BP神經網絡對經過預處理后的數據進行測試及分類，之后將分類結果轉化成無人機控制信號控制無人機飛行。本發明與傳統的運動想象分類算法相比，將提取特征部分與分類部分合二為一，簡化了整個流程，提高了算法的識別效率和對無人機的控制效率，且降低了對無人機控制過程中的錯誤率。

技術領域

本發明屬于腦機接口技術領域，具體涉及一種基于腦機接口的運動想象信號的無人機控制方法。

背景技術

腦機接口(Brain-Computer Interface，BCI)是一種直接通過外部設備與大腦建立連接通路的新型人機接口方式，包含三個部分：腦電信號采集，信號處理與分析，外部設備控制。BCI分為非植入式與植入式，其中非植入式通過外部設備采集大腦皮層的信號，此過程不會對人體造成任何傷害，而且具有操作簡便和低成本等特點。因此在醫療領域、人工智能領域和軍事等領域都有巨大的應用前景，逐漸成為科學界的研究熱點。

根據目前研究表明，人在進行肢體運動想象時，會使大腦皮層EEG對應區域并改變EEG頻帶能量，其中大腦皮層相應的區域的μ節律(8-12Hz)和β節律(18-23Hz)振幅會發生改變，因此可以通過對EEG的分析來進行分類。目前，研究多采用共空間模式(Common SpatialPattern,CSP)提取運動想象特征。

BCI-無人機控制的基本過程為：利用腦電采集裝置Neuracle從大腦皮層提取信號并轉化為數字信號，之后經過信號分析與分類模塊進行預處理、特征提取和特征分類等操作，最后將得到的分類結果輸入到無人機，從而控制它的飛行。

目前存在幾類應用較廣的分類識別算法：LDA分類器、SVM分類器、貝葉斯分類器、人工神經網絡和聚類分類器。但是目前并沒有一種分類算法可以將提取特征部分與分類部分合二為一，提取特征部分和分類部分都是分開的，所以導致分類識別算法的效率比較低，導致對無人機的控制效率低，且錯誤率高。

為此，我們提出一種使用腦電信號控制無人機的方法，用于實現多類別運動想象腦電信號的分類并應用于無人機飛行控制。

發明內容

發明目的：本發明提出的一種基于腦機接口的運動想象信號的無人機控制方法，與傳統的運動想象分類算法相比，將提取特征部分與分類部分合二為一，簡化了整個流程，提高了算法的識別效率和對無人機的控制效率，且降低了對無人機控制過程中的錯誤率。

技術方案：本發明所述的一種基于腦機接口的運動想象信號的無人機控制方法，包括以下步驟：

(1)受試者在屏幕前根據實驗范式進行對應的運動想象，對受試者的腦電信號進行采集，且進行預處理；

(2)構建的BP神經網絡模型并進行訓練；

(3)使用訓練完畢的BP網絡模型對測試數據進行識別并得到分類結果；

(4)使用應用訓練好的BP神經網絡對經過預處理后的數據進行測試及分類，之后將分類結果轉化成無人機控制信號控制無人機飛行。

進一步地，所述步驟(1)包括以下步驟：

(11)受試者佩戴安裝有8個電極的腦電帽，利用電極膏將電極帽上的電極與頭皮進行接觸；進行阻抗測試，且對阻抗過高的電極進行調整，開始記錄數據；

(12)受試者根據實驗范式進行對應的運動想象，實驗共進行100輪，每輪中屏幕依次出現左手、右手、左腳和右腳的圖片，圖片出現過程中受試者進行相應部位的運動想象，時長4.5s，兩次圖片中間提供3s休息時間，按順序進行，得到400個樣本數據；