[发明专利]基于脑机接口的智能轮椅系统及其动作方法

权利要求书

1.一种基于脑机接口的智能轮椅系统，其特征在于，包括脑机接口系统、控制系统、视觉系统、智能轮椅本体、执行机构以及用于为各部分供电的电源管理系统，其中：

所述脑机接口系统用于与患者的大脑连接，所述脑机接口系统包括依次连接的若干干电极、多级放大电路、多级滤波电路和脑电信号处理器；

所述脑机接口系统还包括参考电极和接地电极，所述参考电极和接地电极分别与所述多级放大电路连接，所述脑机接口系统设置于用于患者佩戴的电极帽上；

所述控制系统、视觉系统和执行机构均设置于所述智能轮椅本体上，所述脑电信号处理器和视觉系统的信号输出端均连接所述控制系统的信号输入端，所述控制系统的信号输出端分别连接所述智能轮椅本体和执行机构，所述视觉系统的信号输出端还连接所述智能轮椅本体和执行机构；

所述执行机构包括机械臂和设置于所述机械臂末端的机械手，所述机械臂设置于所述智能轮椅本体的一侧；

所述视觉系统包括智能轮椅视觉系统和外部视觉系统，所述智能轮椅视觉系统设置于所述机械臂的最后一关节上，所述外部视觉系统设置于室内的天花板上或墙壁上；基于所述脑机接口的智能轮椅系统的动作方法包括：

步骤1：预先在所述机械手需要完成操作的任务目标上粘贴二维码；患者先佩戴电极帽，然后对想要进行的某一自理行为产生相应的原始脑电信号；

步骤2：所述电极帽上的所述干电极采集所述原始脑电信号，并结合所述参考电极和接地电极得到较可靠的所述原始脑电信号；

步骤3：所述原始脑电信号经过所述多级放大电路、多级滤波电路和脑电信号处理器得到所述控制系统可以识别的控制指令，所述控制指令传输至所述控制系统；

步骤4：所述控制系统接受到所述控制指令，并完成相应的任务规划，所述任务规划包括任务目标的识别定位、对任务目标的操作、将任务目标送至原处；

步骤5：所述视觉系统对任务目标进行定位，之后所述智能轮椅本体在所述控制系统的控制下移动至任务目标处；

步骤6：所述智能轮椅视觉系统采集任务目标的图像信息，并对任务目标进行定位，定位完成后，所述智能轮椅视觉系统对任务目标的图像进行精确的大小、形状及轮廓的识别；

步骤7：对任务目标完成精确的定位识别后，所述外部视觉系统进行所述智能轮椅本体和任务目标之间的测距定位，以及任务目标的三维坐标的推算；

步骤8：所述控制系统计算以所述机械臂的基座为原点的坐标系，完成所述机械臂与任务目标的点坐标的推算，规划所述机械臂的运行轨迹，并记忆此次运行轨迹，根据对任务目标的识别定位，所述机械手完成对所述目标的所有操作；

步骤9：之后，所述机械臂以记忆的运行轨迹回到原来的位置，完成一次控制指令任务。

2.根据权利要求1所述的基于脑机接口的智能轮椅系统，其特征在于，所述电源管理系统和控制系统均设置于所述智能轮椅本体的下部，所述电源管理系统为自主充电方式。

3.根据权利要求2所述的基于脑机接口的智能轮椅系统，其特征在于，所述机械臂上设置有防碰撞传感器系统，所述机械手上设置有压力传感器。

4.根据权利要求1至3中任一所述的基于脑机接口的智能轮椅系统，其特征在于，所述步骤5中，如果任务目标位于所述智能轮椅本体附近，则直接执行步骤6至步骤9；如果任务目标被遮挡或不在所述智能轮椅本体附近，则所述外部视觉系统采用三维点云的分割对任务目标进行检测和定位，并采用基于SURF特征匹配的方法实现对任务目标的识别，协调所述控制系统控制所述智能轮椅本体移动至所述智能轮椅视觉系统可以识别任务目标的位置，然后执行步骤6至步骤9。

5.根据权利要求1至3中任一所述的基于脑机接口的智能轮椅系统，其特征在于，所述步骤6包括：

步骤61：所述智能轮椅视觉系统采集任务目标的图像信息；

步骤62：将采集的任务目标的图像信息由RGB模型转换为HSL模型，公式如下；

H=θ,B≤G2π-θ,B>G]]>

S=1-3[min(R,G,B)]R+G+B]]>

L=R+G+B3]]>

其中：

步骤63：为了正确表示色度H的相似性度量，计算两种颜色的距离时，使用色度H的三角函数进行表示，由于色度H和饱和度S相对独立，对这两个分量分别进行相似度量，对亮度L选取较大的范围以适应不同的光照条件，再将这三个分量的相似度量的结果取交集，将所述模型采用分割策略如下：

pix=0if cos(h-H)≥cos(DIFF_H)and s-S<DIFF_Sand l-L<DIFF_L255else]]>

其中：h∈(0°，360°)，h，s，l为目标颜色值，H，S，L为目标理想颜色值，DIFF_H，DIFF_S，DIFF_L分别为允许的最大色度、饱和度、亮度变化范围；

由此得到分割的二值图像；

步骤64：对所述分割的二值图像选取若干较大面积的连通区，将小面积的连通区当作背景噪声，通过区域填充方法将所述背景噪声去除，得到第一图像；

步骤65：采用形态学滤波法将所述第一图像中的洞和突刺滤掉，得到第二图像；

步骤66：将所述第二图像的信息对任务目标的连通区的外轮廓进行提取，提取结果为一封闭曲线；

步骤67：采用几何不变矩方法计算所述封闭曲线，得到所述封闭曲线的不变矩，最后通过比较所述封闭曲线的不变矩和模板样本的不变矩之间的欧式距离实现任务目标的识别。