本文選題：腦控機器人 + 穩(wěn)態(tài)視覺誘發(fā)電位��； 參考：《自動化學(xué)報》2016年11期

【摘要】：直接用思維意圖來控制機器人而沒有大腦外周神經(jīng)和肌肉的參與是人類的一個夢想,目前這一研究已成為國際前沿?zé)狳c和突破點.傳統(tǒng)的腦控機器人(Brain-controlled robot,BCR)主要控制其方向,而本文旨在探討能夠同時腦控機器人方向和速度的有效方法.采用可分類目標(biāo)數(shù)多、單次識別率高且訓(xùn)練時間短的穩(wěn)態(tài)視覺誘發(fā)電位(Steady state visual evoked potentials,SSVEP)腦機交互(Brain-computer/machine interaction,BCI/BMI)方法,為腦控機器人運動規(guī)劃了向左、向右、前進(jìn)和后退4個方向,設(shè)計了低速、中速和高速3級運動速度并組合了9個腦控指令;進(jìn)而比較并優(yōu)化了SSVEP刺激目標(biāo)布局間距以及刺激目標(biāo)閃爍時間,采用典型相關(guān)分析(Canonical correlation analysis,CCA)進(jìn)行識別.結(jié)果表明恰當(dāng)設(shè)置SSVEP刺激目標(biāo)數(shù)及其布局間距和刺激目標(biāo)閃爍時間,可以有效提高被試/用戶直接腦控機器人的性能;優(yōu)化的SSVEP刺激范式三結(jié)合適應(yīng)SSVEP解碼的典型相關(guān)分析,8名被試腦控機器人到達(dá)終點平均用時為2分40秒,最少用時1分29秒;同時,在腦控機器人運動過程中觸碰障礙平均次數(shù)為0.88,最少碰觸次數(shù)為0.本研究顯示基于SSVEP的腦機交互可以作為直接腦控機器人靈活運動的一種可選方法,能夠?qū)崿F(xiàn)對機器人多個運動方向和多級速度的控制;也證實了適當(dāng)增加刺激目標(biāo)間距可以有效提高SSVEP-BCI腦控指令識別的正確率,說明了該腦控方法的性能與刺激被試的范式有關(guān);再次驗證了CCA算法在基于SSVEP的腦機交互中具有優(yōu)良的效果.最后,為克服單一SSVEP范式存在的局限,本研究也嘗試把該范式與運動想象相結(jié)合的混合范式用于腦控機器人方向和速度,并進(jìn)行了初步的研究,表明可以進(jìn)一步改善控制速度和提高被試舒適度.本文可望為基于SSVEP或與運動想象混合的腦機交互應(yīng)用于分級或精細(xì)控制機器人方向和速度提供思路,并為直接腦控機器人技術(shù)推向?qū)嶋H應(yīng)用打下一定的基礎(chǔ).
[Abstract]:It is a human dream to control robots directly with the intention of thinking without the participation of peripheral nerves and muscles of the brain. At present, this research has become a hot spot and breakthrough point in the international frontier. The traditional brain-controlled robot Brain-controlled robot (BCR) mainly controls its direction. This paper aims to explore an effective method to simultaneously control the direction and speed of the brain-controlled robot. The brain-computer interactive Brain-computer / computer interaction (BCI) method, which has a large number of classifiable targets, high single recognition rate and short training time, is used to plan the left, right, forward and backward directions for the movement of brain-controlled robot. The low speed, middle speed and high speed three-stage motion speed are designed and combined with 9 brain control instructions, and then the layout spacing and the flicker time of the stimulus target are compared and optimized, and the canonical correlation analysis method is used to identify them. The results show that the performance of directly brain-controlled robot can be effectively improved by setting the number of SSVEP stimulus targets and the spacing of the stimulus targets and the flicker time of the stimulus targets. Optimized SSVEP stimulation Paradigm 3 combined with canonical correlation analysis of adaptive SSVEP decoding, the average time for 8 brain-controlled robots to reach the end point was 2 minutes 40 seconds, and the minimum time was 1 minute 29 seconds. The average number of contact obstacles is 0.88 and the minimum contact number is 0. 8 in the movement of brain-controlled robot. This study shows that the brain-computer interaction based on SSVEP can be used as an alternative method for the direct brain-controlled robot to move flexibly, and it can realize the control of multi-direction and multi-stage velocity of the robot. It is also proved that the correct rate of SSVEP-BCI brain-controlled instruction recognition can be improved by increasing the target spacing, which indicates that the performance of the brain control method is related to the stimulator's paradigm. Finally, it is verified that CCA algorithm has good effect in brain computer interaction based on SSVEP. Finally, in order to overcome the limitations of the single SSVEP paradigm, this study also attempts to apply the hybrid paradigm combined with motion imagination to the direction and speed of the brain-controlled robot, and makes a preliminary study. The results showed that the control speed and comfort of the subjects could be further improved. This paper is expected to provide some ideas for the application of brain computer interaction based on SSVEP or hybrid with motion imagination in the direction and speed control of hierarchical or fine robot, and to lay a foundation for the practical application of direct brain-controlled robot technology.
【作者單位】： 昆明理工大學(xué)信息工程與自動化學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金(61363043,61463024,81470084) 云南省應(yīng)用基礎(chǔ)研究計劃(2013FB026) 云南省級人培項目(KKSY201303048) 云南省教育廳重點項目(2013Z130) 昆明理工大學(xué)腦信息處理與腦機交互融合控制(學(xué)科方向團(tuán)隊建設(shè)經(jīng)費)資助~~
【分類號】：TP242

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10 財宣邋Q孟推，

本文編號：2045219