[发明专利]一种基于眼电控制的智能助障家居系统

说明书

本发明公开了一种基于眼电控制的智能助障家居系统，通过眼电信号采集模块采集眨眼动作信号，经眨眼识别模块滤除无意识眨眼和前庭眼跳干扰，通过眼电离线辨识模块构建适用于眼电信号的离线辨识模型并将其植入控制器模块，将基本眼电动作及其组合转化成相应的控制指令实现设备控制，并且利用人机交互模块对外部设备上实时控制。本发明利用人机交互界面对外部设备实时反馈，实现了对外部设备的精准控制，能够帮助肢体残障和老龄行动不便的人群在生活上实现自理。

技术领域

本发明属于智能助障家居领域，具体涉及一种基于眼电控制的智能助障家居系统。

背景技术

随着生活水平和医疗水平的提高，我国老年人数量逐年增加。同时，各种疾病或意外事故导致的肢体残疾人数也在逐年增加。这两类人群行动不便，无法像常人一样独立自主的生活，需要家人或他人的长期照料，耗时费力且给自己和他人带来诸多不便。在科技迅速发展的社会背景下，如何提高他们的生活品质，让科技更好的辅助他们生活是非常有意义的。

现有的助障装置大多采用键盘、鼠标、触摸屏等人机交互方式与外部设备进行方便自如的交互。这需要使用者通过肢体进行操控，且其功能较为单一，不能满足上述特殊人群的日常生活需求。考虑到生物电信号，相较于脑电信号(Electroencephalogram, EEG)、眼电信号(Electrooculogram, EOG)、心电信号(Electrocardiogram, ECG)、肌电信号(Electromyography, EMG)等，EOG信号具有波形特征明显、控制模式多样化、识别度高等优势，使用者只需眼部能自如并有意识地运动，便可自主灵活的与外界进行无障碍的信息交流。

发明内容

本发明的提出了基于眼电控制的智能助障家居系统，该智能助障家居系统实现了对外部设备的精准控制，能够帮助肢体残障和老龄行动不便的人群在生活上实现自理。

为实现以上目的，本发明采用以下技术方案：

一种基于眼电控制的智能助障家居系统，包括眼电信号采集模块、眨眼识别模块、眼电离线辨识模块、控制器模块、人机交互模块；眼电信号采集模块采集眨眼动作的EOG信号，经眨眼识别模块滤除无意识眨眼和前庭眼跳干扰，通过眼电离线辨识模块构建适用于眼电信号的离线辨识模型并将其植入控制器模块，将基本眼电动作及其组合转化成相应的控制指令实现设备控制，并且利用人机交互模块对外部设备上实时控制。

所述眼电信号采集模块，包括有源探头和调理电路，所述调理电路包含仪表差分放大电路、右腿驱动抵消电路（DRL）、工频陷波器和带通滤波器以及后级放大电路；所述有源探头贴于眼部实时采集眼电信号，并且将采集到的信号传递至调理电路进行预处理。

所述眨眼识别模块滤除无意识眨眼、眼跳干扰以及前庭眼跳干扰（VOR）的方法原理为，根据有意识眨眼信号和无意识眨眼幅值特性，利用动态阈值法滤除无意识眨眼，对眨眼信号做一次差分后信号在眨眼处会出现一个极小值和一个极大值，且极大值和极小值的比值x在一个很小的范围内，具体精确到0.5x2的范围内，当x0.5，判断为左眼跳，当x2判断为右眼跳，同时计算一次极大值与极小值之间的时间t，有意识眨眼的一次极大值与极小值之间的时间在80-120ms之间，VOR的一次极大值与极小值之间的时间在600-800ms之间，因此判断t的大小，当t≤200ms时判定为有效眨眼，当t200ms时，判定为视为VOR干扰。

所述眼电离线辨识模块，对去噪后的信号提取特征，并根据特征量对一次眨眼、二眨眼、三次眨眼分类，所述的眼电离线辨识模块使用小波软阈值的方法对影响原始EOG信号比较严重的肌电（EMG）、系统高频噪声、尖峰噪声等干扰进行滤波，对经过小波阈值处理过的经过滤波处理后的EOG信号，提取其功率谱熵（PSE）和多尺度熵（MSE）两种特征量，将提取到的这两种特征量数据分为训练集和测试集送入支持向量机（SVM）训练模型进行分类，进而识别出一次眨眼二次眨眼和三次眨眼的三类信号。