[发明专利]基于脑机接口技术与激光雷达的智能车辆避障导航方法

说明书

技术领域

本发明涉及脑机接口与激光雷达的应用研究技术领域，具体涉及到一种基于脑机接口技术与激光雷达的智能车辆避障导航方法。

背景技术

随着社会老龄化进程的加快以及由于各种疾病、工伤、交通事故等原因造成下肢损伤的人数的增加，为老年人和残疾人提供性能优越的代步工具已成为整个社会重点关注的问题之一。其中，作为代步工具的一种，智能车辆受到了世界各国研究者的广泛关注。智能车辆不仅具有自主导航、避障等多种功能，还融合了人机交互技术的多种控制方式，如语音、手势、头部运动和脑电信号等。

环境感知是智能车辆研究的关键技术之一。智能车辆周围的环境信息可以用来导航、避障和执行特定的任务。获取这些信息的传感器既需要足够大的视场来覆盖整个工作区，又需要较高的采集速率以保证在运动的环境中能够提供实时的信息。而近年来，激光雷达在智能车辆导航中的应用日益增多。这主要是由于基于激光的距离测量技术具有很多优点，特别是其具有较高的精度。通过二维或三维地扫描激光束或光平面，激光雷达能够以较高的频率提供大量的、准确的距离信息。激光雷达与其它距离传感器相比，能够同时考虑精度要求和速度要求，这一点特别适用于智能车辆领域。

另一方面，脑机接口(Brain-computerinterface，BCI)是在人脑和计算机或其他电子设备之间建立一种不依赖于常规大脑输出通路(外周神经和肌肉组织)的直接信息交流和控制通道，是一种全新的人机交互系统。BCI系统通常由四个部分组成：信号采集系统、信号处理系统、模式识别系统和控制外部设备系统。反映大脑活动的电生理信号由电极从头皮或者大脑内部获取并传送到放大器，该信号经过放大、滤波、模数转换等预处理后再传送到计算机中进行复杂的信号处理，提取出与使用者意愿有关的信号特征量，这些信号特征量经过识别被转换成控制命令，用来控制外界设备。

而脑机接口具有直接用脑信号控制外部设备的优点，但是脑机接口也存在信噪比差、准确率低、延时长等问题，驾驶员单纯地使用脑机接口控制智能车辆存在讯多不确定的因素，这给智能车辆行驶带来较大危险。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是针对上述存在的不足，提供一种可以弥补目前单纯的基于脑机接口控制智能车辆存在的许多不足，具有高容错的特点，并能确保导航的准确性，提高了导航系统的可靠性的基于脑机接口技术与激光雷达的智能车辆避障导航方法。

本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：

基于脑机接口技术与激光雷达的智能车辆避障导航方法，包括基于脑机接口技术的智能车辆控制方法、基于激光雷达的智能车辆避障方法、基于控制与避障的决策融合方法；

其中基于脑机接口技术的智能车辆控制方法主要包括脑电信号采集、放大、预处理、特征提取与特征分类以及控制实现；具体包括建立脑机接口系统的仿真模型，该模型由4个部分组成，数据获取、预处理、特征提取、特征分类，脑电信号的处理将在仿真模型里完成；其中特征提取可由多种不同的算法实现；当脑电信号的特征提取完成之后，需要用不同的识别算法将其分辨识别，最终转化成为不同的控制命令；

基于激光雷达的智能车辆避障方法的原则是保证智能车辆的安全移动，必须能及时准确地发现障碍物并做出正确的躲避或停车动作，主要采用角度势场法；具体包括：建立以车头激光雷达发射点为原点的车体极坐标系；由视场范围内某个角度上的障碍物产生阻力场，采用余弦函数定义目标点在各角度上产生的引力；对于视场中某一角度，定义通行函数为阻力的倒数与引力数值之乘积；通过通行函数的最终数值，进行决策并输出控制命令。

基于控制与避障的决策融合方法综合考虑脑机接口的意图以及智能车辆当前的运行状态，给出油门、刹车或转向等控制命令。

所述脑机接口为EmotivSystem公司研制的采用14个湿态电极传感器的脑机接口设备，脑电数据从国际标准的10-20导联系统的F3、F4、FC5、FC6，4个通道。

所述脑电信号采集、放大均在脑机接口设备中完成，预处理、特征提取与特征分类在基于Maltlab/Simulink建立脑机接口系统的仿真模型中完成，控制实现为将运动想象分类完成的控制指令通过无线串口通讯发送给智能车辆，通过控制智能车辆的油门、刹车、转向来实现实时控制。运动想象任务包括：左手、右手、右腿、静息。控制指令包括：左转、右转、启动、停止。

所述激光雷达为LUX4线激光雷达，具有240度的宽视角，0.3m至200m的探测距离，可集成到任何车体和观察到任何角度。