《電子技術(shù)應(yīng)用》
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基于腦-機(jī)接口的無(wú)線智能機(jī)器人控制系統(tǒng)
來(lái)源:電子技術(shù)應(yīng)用2012年第8期
王嬌娜1, 劉紀(jì)紅3, 張 力1, 曾成志2, 鄭海榮2
1. 東北大學(xué) 中荷生物醫(yī)學(xué)與信息工程學(xué)院, 遼寧 沈陽(yáng) 110819; 2. 中國(guó)科學(xué)院深圳先進(jìn)技術(shù)研究院 勞特伯影像中心, 廣東 深圳 518055; 3. 東北大學(xué) 信息工程學(xué)院, 遼寧 沈陽(yáng)110819
摘要: 提出一種基于思維腦電的無(wú)線智能機(jī)器人控制系統(tǒng)設(shè)計(jì)方案。該系統(tǒng)采用想象左右手運(yùn)動(dòng)時(shí)產(chǎn)生的腦電信號(hào)作為智能服務(wù)機(jī)器人運(yùn)動(dòng)的控制信號(hào),實(shí)現(xiàn)對(duì)服務(wù)機(jī)器人的控制,改善癱瘓患者生活自理能力。采用基于小波包分解的方法提取特征向量,利用基于歐式距離的方法進(jìn)行模式識(shí)別,進(jìn)而產(chǎn)生機(jī)器人運(yùn)動(dòng)控制信號(hào),并通過(guò)LabVIEW串口發(fā)給單片機(jī),單片機(jī)對(duì)該信號(hào)進(jìn)行紅外編碼后發(fā)給智能機(jī)器人,用以控制其運(yùn)動(dòng)方向。實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明,該設(shè)計(jì)方案有利于提高腦-機(jī)接口的實(shí)用性。
中圖分類號(hào): TP242.6
文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼: A
文章編號(hào): 0258-7998(2012)08-0119-03
Control system for wireless intelligent robot based on BCI
Wang Jiaona1, Liu Jihong3, Zhang Li1, Zeng Chengzhi2, Zheng Hairong2
1. BMIE, Northeastern University, Shenyang 110819, China; 2. SIAT, CAS, Shenzhen 518055, China; 3. IE, Northeastern University, Shenyang 110819, China
Abstract: This paper introduced a wireless intelligent robot control system based on BCI techniques, which applies the patient’s motor imagery electroencephalogram(EEG) of imaging the movement of left or right hand as the control signal that is used for the intelligent robot control, and in that way it can improve the patients’ self-care ability of daily life. This system can put the patient’s motor image into the movement of the intelligent robot, which gives patients strong feedback information of training. So we think this system not only can offer the robot services, but also can be used to improve the effectiveness of recovery training. Wavelet packet decomposition which is used to extract the feature vector of the motor imagery electroencephalogram(EEG) is given in this paper. The result shows that the rationality and practical value of multi-option control by using motor imagery electroencephalogram(EEG).
Key words : motor imagery electroencephalogram; wavelet; BCI; LabVIEW; wireless; intelligent robot

    腦-機(jī)接口BCI(Brain-Computer Interface)是在人(或動(dòng)物)與外部設(shè)備間建立的直接連接通道。它通過(guò)采集、分析人的腦電信號(hào),在人腦與計(jì)算機(jī)或其他電子設(shè)備之間建立直接交流和控制通道,從而可以不需語(yǔ)言或肢體動(dòng)作,直接通過(guò)控制腦電來(lái)表達(dá)意愿或操作外接設(shè)備[1-2]。隨著科學(xué)技術(shù)的發(fā)展,智能機(jī)器人在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用越來(lái)越廣泛,如監(jiān)護(hù)機(jī)器人、康復(fù)機(jī)器人等。目前康復(fù)機(jī)器人的訓(xùn)練方式對(duì)于患者而言僅僅是被動(dòng)的運(yùn)動(dòng)治療,缺乏對(duì)患者主動(dòng)參與的刺激。根據(jù)腦可塑性理論,腦功能重組的恢復(fù)訓(xùn)練應(yīng)該強(qiáng)調(diào)患者的主動(dòng)參與,按照科學(xué)的運(yùn)動(dòng)學(xué)習(xí)方法對(duì)患者進(jìn)行再教育以恢復(fù)其運(yùn)動(dòng)功能。同時(shí),實(shí)踐結(jié)果表明,患者積極參與到功能恢復(fù)訓(xùn)練中,能夠獲得更好的恢復(fù)效果[3]。本文介紹了一種基于思維腦電的腦-機(jī)接口的無(wú)線智能機(jī)器人控制系統(tǒng)設(shè)計(jì)方案,此方案將服務(wù)機(jī)器人與康復(fù)機(jī)器人相結(jié)合,不僅提供了機(jī)器人為精神損傷的癱瘓患者服務(wù)的功能,更融入了患者的康復(fù)訓(xùn)練。患者通過(guò)進(jìn)行左右手想象運(yùn)動(dòng)得到相應(yīng)的思維腦電,電信號(hào)經(jīng)過(guò)腦電采集電路進(jìn)入LabVIEW,進(jìn)行特征提取及模式識(shí)別,判斷出使用者的思維模式,然后發(fā)出相應(yīng)的控制命令,通過(guò)串口傳給單片機(jī)。單片機(jī)對(duì)命令進(jìn)行編碼后通過(guò)紅外的形式向外發(fā)射,智能機(jī)器人上的紅外一體化接收管對(duì)接收到的信號(hào)進(jìn)行解碼后作出相應(yīng)的動(dòng)作。

1 系統(tǒng)概況
    基于思維腦電的腦-機(jī)接口無(wú)線智能機(jī)器人控制系統(tǒng)主要包括三個(gè)子系統(tǒng):腦電采集電路子系統(tǒng)、基于LabVIEW的上位機(jī)子系統(tǒng)(特征提取、模式識(shí)別及反饋界面的實(shí)現(xiàn)),以及基于PIC單片機(jī)的下位機(jī)控制子系統(tǒng)(紅外的編碼及解碼)。單片機(jī)選用Microchip的PIC18f14k50。系統(tǒng)示意圖如圖1所示。

    小波包分解是小波分解的推廣。在小波分析中,原始信號(hào)被分解為逼近部分和細(xì)節(jié)部分。逼近部分再分解為另一層的逼近和細(xì)節(jié),重復(fù)這樣的過(guò)程,直到分解為設(shè)定的分解層。其中細(xì)節(jié)部分也進(jìn)行相同的分解。小波包分解具有任意多尺度特點(diǎn),避免了時(shí)頻固定的缺陷,為時(shí)頻分析提供了極大的選擇余地,更能反映信號(hào)的本質(zhì)和特征[5]。
    在小波多分辨率分析中,可以將不同的尺度因子j在Hilbert空間按照二進(jìn)制繼續(xù)進(jìn)行頻率細(xì)分。
2.2 基于歐拉距離模式識(shí)別算法的實(shí)現(xiàn)
      歐拉距離識(shí)別方法的基本原理為:將已知類別的向量設(shè)為訓(xùn)練向量組,未知類別的向量歸為測(cè)試組[6]。將測(cè)試組中的向量分別與訓(xùn)練向量組中的所有向量進(jìn)行距離比較,記住與其距離最近的那個(gè)訓(xùn)練集向量,則測(cè)試組向量與該訓(xùn)練組向量的類別一樣,至此識(shí)別過(guò)程結(jié)束。
    歐拉距離算法的公式為:
    
    圖2、圖3中的橫坐標(biāo)表示特征提取得到7個(gè)頻段的數(shù)據(jù),縱坐標(biāo)表示140組腦電數(shù)據(jù)。db4中列與列之間的能量差比較大,因此可認(rèn)為它的特征提取結(jié)果較好。由模式識(shí)別驗(yàn)證特征提取的結(jié)果,db4小波包分解經(jīng)過(guò)歐拉距離方法的模式識(shí)別后,得到識(shí)別率為71.43%;sym2小波包分解經(jīng)過(guò)歐拉距離方法的模式識(shí)別后,得到識(shí)別率為68.57%。故取db4小波包分解的方法。
 本文采用4、5、6層小波包分解的方法進(jìn)行特征提取,如圖4、圖5所示分別為4、6層小波包分解的能量分布圖。

 

 

    根據(jù)小波包分解的原理,分解層數(shù)越多,得到的頻段則越精細(xì)。由圖4、圖5可以看出,6層小波包分解的頻段分得非常細(xì),而4層小波包分解所得到的頻段相對(duì)稀疏。通常,小波包分解層數(shù)越多,得到的頻段應(yīng)該越精確,識(shí)別結(jié)果勢(shì)必會(huì)越好[6]。但在模式識(shí)別實(shí)驗(yàn)中,4、5、6層小波包分解對(duì)應(yīng)的特征向量所得到的最佳識(shí)別率分別為:84.1%、87.3%、64.27%。這說(shuō)明分解得到越精細(xì)的頻段不一定對(duì)應(yīng)著越好的識(shí)別結(jié)果。因?yàn)?層小波包分解可能加入了更多干擾信號(hào)成分,對(duì)識(shí)別結(jié)果有一定影響。
3.2 基于歐拉距離的模式識(shí)別實(shí)驗(yàn)結(jié)果
    模式識(shí)別是檢驗(yàn)特征提取所得特征向量性質(zhì)的標(biāo)準(zhǔn)。本文分別比較了4、5、6層小波包分解采用歐拉距離模式識(shí)別時(shí)所得結(jié)果。
    4層小波包分解特征提取之后得到大小為140×7的特征向量,經(jīng)歐拉距離模式識(shí)別后識(shí)別率為79.429%。5層小波包分解特征提取之后得到大小為140×11的特征向量,經(jīng)歐拉距離模式識(shí)別后識(shí)別率為85.429%。6層小波包分解特征提取之后得到大小為140×27的特征向量,經(jīng)歐拉距離模式識(shí)別后所得識(shí)別率為64.286%。
    由上述實(shí)驗(yàn)可知,在小波包分解為5層時(shí)識(shí)別效率最高。
3.3 紅外遙感
    紅外通信是利用950 nm近紅外波段的紅外線作為傳遞信息的信道。發(fā)送端將基帶二進(jìn)制信號(hào)調(diào)制為一系列的脈沖串信號(hào),通過(guò)紅外發(fā)射管發(fā)射紅外信號(hào)。接收端將接收到的光脈轉(zhuǎn)換成電信號(hào),再經(jīng)過(guò)放大、濾波等處理后送給解調(diào)電路進(jìn)行解調(diào),還原為二進(jìn)制數(shù)字信號(hào)后輸出。常用的有兩種方法:通過(guò)脈沖寬度實(shí)現(xiàn)信號(hào)調(diào)制的脈寬調(diào)制(PWM)和通過(guò)脈沖串之間的時(shí)間間隔實(shí)現(xiàn)信號(hào)調(diào)制的脈時(shí)調(diào)制(PPM)。
    紅外通信可用于沿海島嶼間的輔助通信、室內(nèi)通信、近距離遙控、飛機(jī)內(nèi)廣播和航天飛機(jī)內(nèi)宇航員間的通信。由于BCI應(yīng)用系統(tǒng)基本用于室內(nèi)控制或近距離控制,所以使用紅外遙控技術(shù)既可以滿足系統(tǒng)的需要,又能最大限度地節(jié)約成本。
    本文采用NEC-E3編碼方式進(jìn)行紅外編碼,實(shí)驗(yàn)結(jié)果如圖6所示。

    由示波器顯示可看出,此實(shí)驗(yàn)成功將腦電識(shí)別結(jié)果進(jìn)行NEC-E3編碼,并發(fā)給智能機(jī)器人接收模塊。
    實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,受試者通過(guò)進(jìn)行想象左右手運(yùn)動(dòng),能夠發(fā)出有效的思維腦電。通過(guò)LabVIEW進(jìn)行特征提取和模式識(shí)別,基于小波包分解的特征提取和基于歐拉距離的模式識(shí)別算法可以正確識(shí)別思維腦電信號(hào),分辨出受試者進(jìn)行的思維模式,并將此模式對(duì)應(yīng)的命令無(wú)線發(fā)給智能機(jī)器人,控制智能機(jī)器人的運(yùn)動(dòng)。因此,本文提出的基于BCI的無(wú)線智能機(jī)器人控制系統(tǒng)的方案是可行的,具有較高的應(yīng)用價(jià)值。
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