本文關(guān)鍵詞：基于事件相關(guān)電位的水下機械手腦電波控制　出處：《機器人》2017年04期 　論文類型：期刊論文

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【摘要】：為了解放水下機械手操作人員的雙手,本文將腦-機接口(BCI)技術(shù)應(yīng)用到水下機器人作業(yè)中,通過解析腦電信號并將其映射為具體指令從而控制機械手.現(xiàn)有的腦電波控制機械手方法在實時性、準確性方面無法滿足實際的水下作業(yè)要求,提出了基于視覺誘發(fā)模式的ERP(事件相關(guān)電位)腦電信號來控制水下機械手的策略.通過融合腦電波控制與水下機械手作業(yè)的各自特點和優(yōu)化ERP視覺誘發(fā)界面,使操作人員能夠快速地完成給定任務(wù).8位被試被邀請在建立的實驗平臺上進行控制實驗,最終得到的辨識操作人員意圖平均準確率、系統(tǒng)信息傳輸率與完成任務(wù)平均控制時間分別為91.5%、27.7 bits/min與90.1 s.與同類系統(tǒng)相比,本文所提控制策略系統(tǒng)性能更好,且作業(yè)效率滿足實際作業(yè)要求.
[Abstract]:In order to liberate the hands of underwater manipulator, the brain-computer interface (BCI) technology is applied to the underwater robot operation in this paper. By analyzing the EEG signal and mapping it to specific instructions, the existing methods of EEG control manipulator can not meet the actual underwater operation requirements in real time and accuracy. ERP (event related potential) based on visual evoked model is proposed. Electroencephalogram (EEG) is used to control the underwater manipulator. The ERP visual evoked interface is optimized by combining the characteristics of the EEG control and the underwater manipulator. So that the operator can quickly complete a given task of the 8-bit subjects were invited to conduct control experiments on the established experimental platform, the final identification operator intention average accuracy. The average control time between system information transmission rate and task completion is 91.5 / 27.7 bits/min and 90.1 / s, respectively. The control strategy proposed in this paper has better performance, and the operational efficiency meets the practical requirements.
【作者單位】： 中國科學(xué)院沈陽自動化研究所機器人學(xué)國家重點實驗室;中國科學(xué)院大學(xué);
【基金】：國家重點研發(fā)計劃項目(2016YFC0300801) 中國科學(xué)院前沿科學(xué)重點研究項目(QYZDY-SSW-JSC005) 國家自然科學(xué)基金重點項目(61233013)
【分類號】：TP241
【正文快照】： 1引言(Introduction)水下機械手是水下作業(yè)不可或缺的一部分,被廣泛配置于HOV(human occupied vehicle)、ROV(remotely operated vehicle)等水下機器人上,用以代替人在水下進行復(fù)雜、艱苦甚至危險工作[1-4],其作業(yè)性能很大程度上決定了水下機器人系統(tǒng)整體的作業(yè)能力.水下機械

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本文編號：1380327