【摘要】：目前用于生物/機(jī)械人機(jī)接口的生理電信號(hào)主要有EEG(Electroencephalogram,腦電信號(hào))和EMG(Electromyography,肌電信號(hào))兩種。但是,單一的腦機(jī)接口系統(tǒng)存在著信號(hào)識(shí)別率不高,信號(hào)采集不穩(wěn)定等缺點(diǎn);單一的肌電控制接口系統(tǒng)存在著動(dòng)作模式較少、可編碼有限等缺點(diǎn)。對(duì)腦電信號(hào)和肌電信號(hào)進(jìn)行特征研究與組合,作為信號(hào)源來(lái)共同控制終端設(shè)備,可以整合兩種信號(hào)的優(yōu)勢(shì),彌補(bǔ)單一信號(hào)源的不足。本文設(shè)計(jì)了前額腦電信號(hào)和手臂表面肌電信號(hào)采集實(shí)驗(yàn),對(duì)前額腦電信號(hào)和手臂表面肌電信號(hào)進(jìn)行特征分析;完成了對(duì)緊張時(shí)的前額腦電信號(hào)和左臂曲臂、左勾、右勾時(shí)尺側(cè)腕伸肌、掌長(zhǎng)肌、肱二頭肌表面肌電信號(hào)的識(shí)別。在此基礎(chǔ)上,本文設(shè)計(jì)了基于腦電與肌電控制的智能小車,對(duì)腦電和肌電控制終端設(shè)備進(jìn)行驗(yàn)證研究。構(gòu)建了以幅值為識(shí)別依據(jù)的四種腦肌電信號(hào)動(dòng)作狀態(tài)判別組合,對(duì)小車動(dòng)作進(jìn)行分類和開(kāi)關(guān)量化,建立了四種開(kāi)關(guān)量化的動(dòng)作指令接口模式。此外,考慮到生理電信號(hào)的不穩(wěn)定性和易受干擾,為確保小車的正常運(yùn)行及行車安全,本文設(shè)計(jì)了智能小車自主避障模塊;以TTC(Time To Collision,碰撞時(shí)間)作為避障判別依據(jù),提出了一種基于BP(Back-Propagation,反向傳播)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的線下避障算法。最后,對(duì)所建立的腦肌電控制模式與控制方法及提出的避障算法進(jìn)行了在機(jī)測(cè)試。實(shí)驗(yàn)表明,腦肌電控制模式效果良好,腦電信號(hào)動(dòng)作識(shí)別率達(dá)到了91.67%,肌電信號(hào)動(dòng)作平均識(shí)別率達(dá)到88.33%以上,腦肌電信號(hào)動(dòng)作與小車對(duì)應(yīng)運(yùn)動(dòng)應(yīng)答良好。避障算法平均成功率達(dá)到85%。實(shí)際運(yùn)轉(zhuǎn)中,所設(shè)計(jì)的智能小車控制系統(tǒng)應(yīng)答迅速、延遲小、避障效果良好。
【圖文】：

BCI系統(tǒng)

Graz BCI 系統(tǒng)
【學(xué)位授予單位】：南京航空航天大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號(hào)】：TN911.7;R318

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2645886