[发明专利]一种基于人脑运动意图的智能轮椅控制方法及系统

说明书

本发明公开了一种基于人脑运动意图的智能轮椅控制方法及系统，涉及智能轮椅领域；其包括如下步骤：1)通过采集的脑电信号构建EEG脑网络；2)根据EEG脑网络的节点特征对注意状态分类，判断被测试对象是否处于注意力集中状态，若是，启动轮椅行走模式，并跳至步骤3；若否，则跳至步骤1；3)提取采集的脑电信号的运动准备电位、ERD特征和闭眼节律特征，根据其生成左转、右转、直行和停止直行指令控制轮椅；本发明解决了现有技术中仅分析局部脑区，导致脑电信号处理不准确从而使轮椅的控制精度差的问题，达到了提高轮椅控制的精度和实时性的效果。

技术领域

本发明涉及智能轮椅领域，尤其是一种基于人脑运动意图的智能轮椅控制方法及系统。

背景技术

近年来，脑机接口技术的快速发展使得采用人脑信号直接控制外部设备的想法成为现实，为部分四肢瘫痪但大脑功能正常的残疾患者的生活质量改善带来希望，这其中最有应用前景的技术便是基于脑机接口控制的智能轮椅，它可以解码残疾患者的脑电信号，并用其控制智能轮椅的行走，极大的扩展患者的生活空间；当前已发展的用于控制智能轮椅的脑机接口类型主要有三种：运动想象，P300电位和稳态视觉诱发电位；其中，P300电位和稳态视觉诱发电位均需外界对患者大脑进行刺激才能产生特定的脑电特征，残疾患者使用极其不便利；运动想象脑机接口不需外界刺激，但实时性较差，控制意图产生与执行间的滞后性极大影响使用者的体验且容易导致在复杂的家庭环境中使用发生碰撞等危险性事故。

研究发现，人肢体自主运动前的准备阶段的脑电信号中包含了能够预测将要发生的运动的信息，主要包含两类特征：一为运动准备电位，大约自运动执行前的1500～1200ms产生，直到运动执行时结束，为负波；二为事件相关去同步(ERD)，大约自运动执行前的2000ms产生，直到运动执行完毕，表现为脑电Alpha和Beta节律能量的下降，运动准备电位和ERD为在运动开始前预测人脑的运动意图提供了依据；基于运动准备电位的意图控制的实时性因运动准备电位为时域特征，受干扰较大，从而影响系统的反应速度，导致其实时性不高；

现有通过构建脑网络，采取功率谱或者熵等方法提取脑区特征进行分类，从而区分注意状态和非注意状态，但是采用现有方式只针对局部脑区，分类的正确率低从而无法确定注意力集中，导致对应脑电信号的处理不当，轮椅控制的精度差；所以需要一种基于人脑运动意图的智能轮椅控制方法及系统实现精确控制的同时提高控制的实时性。

发明内容

本发明的目的在于：本发明提供了一种基于人脑运动意图的智能轮椅控制方法及系统，解决了现有技术中仅分析局部脑区，导致脑电信号处理不准确从而使轮椅的控制精度差、运动意图对应电位受干扰影响导致轮椅控制的实时性差的问题。

本发明采用的技术方案如下：

一种基于人脑运动意图的智能轮椅控制方法，包括如下步骤：

步骤1：通过采集的脑电信号构建EEG脑网络；

步骤2：根据EEG脑网络的节点特征对注意状态分类，判断被测试对象是否处于注意力集中状态，若是，启动轮椅行走模式，并跳至步骤3；若否，则跳至步骤1；

步骤3：提取采集的脑电信号的运动准备电位、ERD特征和闭眼节律特征，根据其生成左转、右转、直行和停止直行指令控制轮椅。

优选地，所述步骤1包括如下步骤：

步骤1.1：使用电极帽采集脑电信号后，对脑电信号使用陷波器去除工频干扰，使用模板匹配法消除眼电伪迹，使用带通滤波器去除运动伪迹后得到预处理后的脑电信号；

步骤1.2：基于预处理后的脑电信号得到EEG数据，将EEG数据的电极导联定义为EEG脑网络的节点，将基于电极对之间EEG数据计算的相干系数定义为EEG脑网络的边完成构建EEG脑网络；

优选地，所述步骤2包括如下步骤：