[发明专利]一种脑控动物机器人系统以及动物机器人的脑控方法

说明书

技术领域

本发明属于动物机器人控制、脑机接口和智能交互领域，具体涉及一种脑控动物机器人系统以及动物机器人的脑控方法。

背景技术

脑机接口系统的基本原理是：通过脑信号检测技术获取神经系统的活动变化，再对这些信号进行分类识别，分辨出引发脑信号变化的动作意图，再用计算机把人的思维活动转变成命令信号驱动外部设备，从而在没有肌肉和外围神经直接参与的情况下，实现人脑对外部环境的直接控制。脑机接口在大脑和计算机之间建立了直接的信息通道，按照信息传输的方向，可以分为从脑到机和从机到脑两类，前者是通过记录相关脑区的神经信息解析后获取大脑意愿，来控制外部设备；另一类是通过在相关脑区施加电或光刺激，将信息由机器输入大脑，用于信息的反馈和行为诱导。

基于头皮脑电EEG（Electroencephalography）信号解析的脑机接口技术是由脑到机的一个典型应用，采用机器学习算法对使用者的脑电信号进行分析，解析使用者的动作意图，将意图转换为外部操作命令，从而控制外部设备，控制效果通过眼睛观察等手段实时反馈给使用者。基于EEG的脑机接口系统可以采用EEG信号的各种不同成分作为系统检测目标，最常用的有：基于自发的运动想象和慢皮层电位，如基于运动想象的脑电轮椅；基于诱发的事件相关P300电位，如基于P300的中文打字系统；基于诱发的稳态视觉诱发电位，如基于SSVEP（Steady state visually evoked potential）的电话呼叫系统。另外，眼电、肌电也常常作为一种辅助信号以增加对外的控制指令数。基本的EEG信号解码步骤主要有：信号预处理，特征提取，特征分类。信号预处理往往是对原始信号进行一些初步的处理，目地是去噪，提高信噪比，以及调整信号的数值范围。常用的预处理方法有去直流、归一化、滤波和去除伪迹等。特征提取往往是基于脑电信号固有的时空关系，采用公共空间模式和独立成分分析等信号处理方法提取相应的方差、频谱等特征，并采用线性判别分析和支持向量机等高效的机器学习分类算法，对特征进行分类，从而判断使用者的动作意图。目前用于采集头皮脑电信号的设备分为有线和无线两种。Emotiv和NeuroSky等公司生产的无线脑电采集设备可以便携地采集人的脑电信号，并识别出情绪、表情和运动想象等相关脑电活动，这些设备已被应用于游戏领域；NeuroScan、Biosemi和g.tec等公司生产的有线采集设备也已经广泛运用于科研、游戏和医疗领域。有线脑电信号采集设备采集的脑电信号往往比无线采集设备采集的信号具有更高的精度，但后者在佩戴上较为便捷。

基于神经接口技术的动物机器人是由机到脑的一个典型应用。动物机器人是以动物为运动载体，采用脑机接口技术构建的新型动物机器混合系统。与传统机械机器人比，动物机器人具有无可比拟的优势。一方面，动物机器人自身的生物生理系统大大简化了机械机器人在设计和实现中所需要解决的各种难题，尤其体现在对动力学实现和能源供给等方面，使得系统难度和成本大为降低，突破了机器人发展中所遇到的无法解决的瓶颈问题。另一方面，动物机器人在运动灵活性、平稳性、健壮性、环境适应性和隐蔽性等多个方面都具有无可比拟的天然优势。这使得动物机器人比传统机电机器人更加适合某些特殊环境中的复杂任务，如空间探索、灾区救援、地理环境信息收集，甚至反恐侦察、军事目标定位和破坏。很多发达国家早已展开动物机器人相关的研究，美国波士顿大学夏威夷海洋生物研究所研制鲨鱼机器人，以进行军事追踪任务；美国加大伯克利大学研制甲虫机器人，已实现控制起飞、停止和转弯；日本广岛大学研究金鱼机器人，实现金鱼在二维的前进和转向；日本东京大学研制蟑螂机器人，初步实现直线行走的控制；山东科技大学研制鸽子机器人，控制鸽子的起飞、徘徊、左右转向和前进。以大鼠机器人为例，通过对大鼠的中脑边缘系统的“愉悦中枢”进行电刺激，可以使大鼠兴奋，从而控制大鼠向前走；通过对大鼠脑中的躯体感受皮层的左、右胡须区区域进行电刺激，可以控制大鼠左转和右转。

现有的动物机器人领域，多通过人为手动输入控制信号，完成动物机器人的运动控制，该种动物机器人的控制方法由于其交互方式不够直接、不够自然，对于残障人士和无法操作电脑的人来说，应用受限，无法实施。

发明内容

本发明针对现有技术的不足，提出了一种脑控动物机器人系统以及动物机器人的脑控方法。

一种脑控动物机器人系统，包括：

微型传感器，用于采集动物机器人的所处的环境信息；

脑电信号采集装置，用于采集使用者的脑电信号；

数据处理及传输装置，