[发明专利]无人机脑机一体化智能控制方法与技术

权利要求书

1.一种无人机脑机一体化智能控制系统，通过采集实验人员的多模式脑电特征，经过EEG在处理模块转换为指令，通过无线通信系统发送给无人机机载单片机，最终控制无人机飞行。

2.根据权利要求1所述的一种多模式脑机一体化系统，其特征在于实验人员通过短时注视觉刺激控制无人机部分动作，利用想象运动控制无人机另一部分动作，利用眨眼控制以上两种模式的切换，并使无人机悬停。

3.根据权利要求1所述的脑机通信模块与机载单片机模块，其特征在于脑机的通信通过Wi-Fi实现，EEG处理计算机通过Wi-Fi将指令传送给机载单片机模块。将无人机提供的接口和Wi-Fi模块与单片机相连。对单片机进行编程，使指令通过单片机传输给无人机的飞控系统，从而执行相应的各个动作。

4.一种无人机脑机一体化智能控制方法，其特征在于包括如下步骤:

1)采用权利要求1-3任一所述的多模式脑机一体化系统，实验人员通过短时注视视觉刺激控制无人机部分动作，利用想象运动控制另一部分动作，利用眨眼控制以上两种模式的切换，并使无人机悬停。

2)EEG处理模块在接收到实验人员的EEG之后，依次进行预处理、特征提取和分类的处理，得到EEG分类结果，将分类结果通过脑机传输模块传输到机载单片机模块。

3)机载单片机模块将分类结果转换为特定任务对应的动作控制信号发送到无人机控制进行相应的各个动作。

5.根据权利要求4所述的多种信号EEG处理模块，其特征在于计算机解析出实验人员的意图并转换为控制指令，首先判断当前实验人员是否存在意识眨眼，若判断存在意识眨眼则控制无人机悬停同时切换无人机飞行模式，如果未检测到意识眨眼信号，便保持之前的控制模式。

6.根据权利要求4所述的多种信号EEG处理模块，其特征在于对于想象运动所诱发的ERD/ERS特征，运用基于完备信息的共空间模式方法(Complete Information CommonSpatial Pattern,CI-CSP)进行特征提取；对于视觉刺激所诱发的SSVEP特征，运用基于多信号分类(Multiple Signal Classification,MUSIC)关联的特征提取方法；对于意识眨眼所诱发的时域特征，运用基于阈值-间隔的意识眨眼检测方法判断实验人员是否意识眨眼。