[发明专利]基于双模校验机制的脑电驱动高可靠操控系统有效

专利信息
申请号: 201210012831.1 申请日: 2012-01-16
公开(公告)号: CN102654793A 公开(公告)日: 2012-09-05
发明(设计)人: 胡德文;周宗潭;印二威;刘亚东;姜俊;岳敬伟 申请(专利权)人: 中国人民解放军国防科学技术大学
主分类号: G06F3/01 分类号: G06F3/01;G06F11/08
代理公司: 湖南兆弘专利事务所 43008 代理人: 赵洪;周长清
地址: 410073 湖南省长沙市砚瓦池*** 国省代码: 湖南;43
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摘要:
搜索关键词: 基于 双模 校验 机制 驱动 可靠 操控 系统
【说明书】:

技术领域

发明主要涉及到脑机接口技术领域,特指一种基于双模校验机制设计的脑电驱动高可靠操控装置。

背景技术

通过某种操作对特定设备实施控制的系统均可称之为操控系统。例如,电脑、电视及空调等家电的使用,智能轮椅的控制,飞机等武器装备的驾驶等等都需要通过操控系统来实现。目前操控系统广泛应用于家电控制、医疗助残及军事航空航天领域的飞行器驾驶等场合。近年来,遥控装置的研发与应用满足了环境远距离操控的需求,为实现人不能到达或不方便到达的操控场景的控制带来了极大的便利。然而,对于类似飞行员飞行过程中处于超重状态无法抬起手臂,负伤士兵运动能力丧失或行动不便,及患有运动性功能障碍的残疾人等无法实施动作或很难完成操作动作等场景,传统的操控系统很难帮助人来实现对设备的操作。目前,针对这种非动作式的人机交互需求,人们已经开发了语音识别系统、眼动识别系统及脑机接口系统等操控系统。语音识别系统最大的缺点就是受背景噪声的影响较为严重,而眼动识别系统受人眼与识别装置的相对位置影响较大,此外,这两种系统均不适用于完全丧失运动能力的用户。

脑机接口(Brain-Computer Interface,BCI)是一种新的不依赖于外周神经和肌肉参与的通讯系统。它通过检测并判别脑电信号中对应不同大脑活动所体现出来的时空模式来识别人的意图,从而实现人脑与外界交流和控制。BCI技术具有不需要人的肢体活动或语言表达参与的、无动作、非接触的特点,这使其不但在助残、康复工程、娱乐等领域有着广泛的应用前景,在国内外军方的武器装备研发领域也同样引起广泛关注。随着人们对大脑功能不断深入的研究及信号处理技术的快速进步,通过安放在用户头部电极采集到的头皮脑电图(Electroencephalogram,EEG)信号的处理技术已经达到一定水平,这为脑电驱动的操控系统研究提供了技术基础。然而,现有基于EEG信号驱动的操控系统仍处于实验室研发阶段,未在实际生活中得到广泛应用,这主要是由于该类系统的可靠性在非实验室环境下还难以满足要求。

近年来,国内外众多BCI研究团队对采用视觉刺激诱发EEG信号的BCI范式展开了大量研究,这些研究目前主要集中在对EEG信号的时域成分和频域成分两种脑电模态的分析处理上,例如,采用P300事件相关电位(P300 Event-related Potentials,P300REP)的时域信息和稳态视觉诱发电位(Steady-state Visually Evoked Potentials,SSVEP)的频域信息的研究均已经达到了较高水平。P300范式通常将目标按键排列成m×n矩阵。在刺激过程中,常采用RC编码,矩阵m行和n列循环随机闪烁,当用户所关注的目标所在行列闪烁时,其对这种视觉刺激事件产生一种“预期到达”的心理响应而产生的一种EEG信号。在目标闪烁后约300ms左右,用户的EEG信号会出现一个正的峰值,即P300波。通过检测P300波的出现时刻来反推出用户所关注的目标的闪烁时间,进而推断出目标位置。而SSVEP范式通常是通过一组定频闪烁的模块来施加视觉刺激的,在刺激过程中,用户注视以某特定频率闪烁的字符模块,此时,用户头部枕区EEG信号会产生与刺激频率相对应的SSVEP脑电电位。SSVEP的频谱主要集中在刺激频率基波及其谐波频率处,具有较高的信噪比。系统通过对EEG信号频域成分的辨识来反推出视觉刺激的频率,进而确定用户所注视的目标位置。

上述采用单一模态脑电成分驱动的操控系统均可以通过增加刺激时间的方式在一定程度上提高系统可靠性,但目标选择时间成倍的增长使原本实时性较差的系统更加难以满足实际应用场合的需要。

发明内容

本发明要解决的技术问题就在于:针对现有技术存在的技术问题,本发明提供一种结构简单、操作简便、可提高操控速度并能够提高操控可靠性和精确性的基于双模校验机制的脑电驱动高可靠操控系统。

为解决上述技术问题,本发明采用以下技术方案:

一种基于双模校验机制的脑电驱动高可靠操控系统,包括:

信号采集模块,用来采集EEG信号并将采集到的EEG信号放大、经A/D转换处理后传入至信号处理模块;

阻抗检测模块和参数设置模块,用来负责系统初始化;

信号处理模块包括时域成分信号处理模块和频域成分信号处理模块,用以对EEG数据时频特征的提取与识别,信号处理模块将所得到的EEG信号按脑电时频成分分成两组处理;

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