[发明专利]一种基于脑电控制的疲劳驾驶智能报警系统及其方法有效
| 申请号: | 201410093889.2 | 申请日: | 2014-03-14 |
| 公开(公告)号: | CN103871201A | 公开(公告)日: | 2014-06-18 |
| 发明(设计)人: | 何可人;邹凌;郭凯;徐阳;陈辉 | 申请(专利权)人: | 常州大学 |
| 主分类号: | G08B21/06 | 分类号: | G08B21/06 |
| 代理公司: | 南京知识律师事务所 32207 | 代理人: | 卢亚丽 |
| 地址: | 213164 *** | 国省代码: | 江苏;32 |
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| 摘要: | |||
| 搜索关键词: | 一种 基于 控制 疲劳 驾驶 智能 报警 系统 及其 方法 | ||
1.一种基于脑电控制的疲劳驾驶智能报警系统,包括智能脑电耳机控制器、无线数据传输模块、LED变光模组、蜂鸣器报警器、主控制处理器及电源;其特征在于,所述智能脑电耳机控制器接收、处理脑电信号,并通过无线数据传输模块将信号传输至主控制处理器;所述主控制处理器通过信号处理优化算法提取出所需的控制参数并转换为实际控制信号;实际控制信号通过所述无线数据传输模块传输给LED变光模组和蜂鸣器报警器并控制其动作;所述电源为整个报警系统供电。
2.根据权利要求1所述的一种基于脑电控制的疲劳驾驶智能报警系统,其特征在于,所述智能脑电耳机控制器包括脑波传感器和数据处理器模块;所述脑波传感器将接收的脑电信号传输给数据处理器模块;所述数据处理器模块对脑波传感器的输入信号进行干扰滤波、脑电信号特征提取,并通过无线数据传输模块将处理后的脑波信号传输至主控制处理器。
3.根据权利要求1所述的一种基于脑电控制的疲劳驾驶智能报警系统,其特征在于,所述LED变光模组包括RGB灯驱动和RGB灯,所述蜂鸣器报警器包括蜂鸣器驱动和蜂鸣器,所述主控制处理器的输出信号通过无线数据传输模块传输给RGB灯驱动和蜂鸣器驱动,从而控制RGB灯和蜂鸣器动作。
4.根据权利要求1所述的一种基于脑电控制的疲劳驾驶智能报警系统,其特征在于,在所述主控制处理器和所述LED变光模组之间还设置有处理信号传输的驱动放大电路。
5.根据权利要求4所述的一种基于脑电控制的疲劳驾驶智能报警系统,其特征在于,所述驱动放大电路采用NPN型三极管,发射极接地,集电极端设置RGB灯以及限流大功率电阻;当NPN型三极管基极的电压大于导通电压时,三极管呈导通状态,RGB灯亮;当三极管基极电压小于导通电压时,三极管呈截止状态,RGB灯熄灭。
6.根据权利要求1所述的一种基于脑电控制的疲劳驾驶智能报警系统,其特征在于,所述无线数据传输模块为双备份工作模式,包括数据传输模式和远程控制模式。
7.根据权利要求1所述的一种基于脑电控制的疲劳驾驶智能报警系统,其特征在于,所述无线数据传输模块为蓝牙数据传输器。
8.一种基于脑电控制的疲劳驾驶智能报警方法,其特征在于,基于Mindwave脑电耳机的数据处理算法,提取集中度作为控制参量,采用蓝牙的短距离无线通信方式来进行脑电信号的采集与LED灯、蜂鸣器的控制;具体步骤如下:(1)Mindwave脑电耳机每一秒钟发出512个小数据包和1个大数据包,所有数据通过无线传输进入到主控制处理器,对于进入到串口中的数据包,主控处理器对整个数据包进行有效数据的提取,提取集中度这个有效特征信号;(2)对集中度这个有效特征信号进行处理;有效数据值进入到处理子程序中,由于集中度值在0到100之间,在经过多次试验之后配合自身要求给集中度进行控制区间划分,将子函数处理得到的数据通过蓝牙串口传递给上位机,在蓝牙指令输出的同时使用变光控件,完成人机界面与LED灯及蜂鸣器实物的同步动作。
9.根据权利要求8所述的一种基于脑电控制的疲劳驾驶智能报警方法,其特征在于,所述提取集中度的方法为:
(1)首先在513个数据包中找到唯一的大数据包;凡是大数据包,其数据格式均为:AA AA 20 02 C8 83 18 00 31 6C 00 BF 2E 00 5F 58 00 73 8F 00 21 FC 00 32 CF 00 1D 92 00 18 1E 04 00 05 00 4B,总共由36个字节组成;
(2)依次找到04和05这两个数,04后面是需要的集中度;
(3)找到所有20,所述20使用十六进制,即0x20,换算成十进制为32,根据标准大数据包格式:AA AA 20 02 C8 83 18 00 31 6C 00 BF 2E 00 5F 58 00 73 8F 00 21 FC 00 32 CF 00 1D 92 00 18 1E 04 00 05 00 4B,将第三位的20作为判断大数据包的标志;
(4)将所有符合条件也就是数值为0x20的绝对地址进行一个处理:将他们都往后移动29位来开始筛选;标准大数据包中:AA AA 20 02 C8 83 18 00 31 6C 00 BF 2E 00 5F 58 00 73 8F 00 21 FC 00 32 CF 00 1D 92 00 18 1E 04 00 05 00 4B;0x20往后移动29位就是0x04,代表其后面一位是集中度;
(5)找到所有0x20后移29位的数,判断这些数是否为0x04,把是0x04的地址取出来,这个取出来的地址是相对地址,而不是所有数据中的绝对地址,提取出这个数组中所有0x04值,从而得到符合条件的0x04的相对地址,并且每一秒钟只有一个;
(6)通过所述相对地址找到符合条件的0x04在每一秒的串口输入数组中的绝对地址;
(7)在所述绝对地址基础上加30就是需要的集中度。
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