基于意识任务的机器人脑控系统

目前机器人的控制系统基本需要双手遥控,对残疾人等无法提供便利,提出了一种全新的脑电信号(electroencephalography,EEG)控制机器人方法。采用无需外界刺激的意识任务诱发特征EEG,通过便携式脑电设备采集EEG,经过特征提取与指令分类,实现对机器人的控制。针对意识任务需要被试进行大量的训练,设计了离线训练系统。针对EEG信噪比较低的问题,研究了意识任务下EEG处理方法。最后设计了在线机器人脑控系统,利用想象左手运动、想象右手运动、想象单词生成分别控制机器人左转、右转与前进,利用眨眼信号控制机器人停止。实验结果表明,从准确率、舒适度两方面来看,基于意识任务的机器人脑控系统有效实现了机器人的控制。

听觉脑-机接口的智能机器人控制系统

脑-机接口系统普遍存在控制命令单一、控制效率低和控制负担重等问题.通过改进控制目标的功能或加入智能化模块可以从一定程度上改善这个问题;但这方面的研究工作相对较少.如何针对残疾人的实际情况,研究智能控制与脑-机接口系统的有效切合点,是脑-机接口系统智能化的关键所在.本文针对视觉缺陷残疾人,提出一种结合机器视觉功能的听觉脑-机接口系统,将机器人自动视觉搜索,目标智能识别与听觉脑-机接口系统相结合,利用听觉脑-机接口系统向机器人发出简单人名指令,机器人将根据指令自动搜索识别,实现目标的自动跟踪.在一定程度上弥补视觉损伤病人在日常生活中的缺陷,也为脑-机接口的智能化提供了一个依据.