面向脑控车辆的模型预测控制方法研究

发布时间：2019-09-02 11:28

【摘要】：脑控车辆是指通过脑机接口(Brain-Computer Interface,BCI)解析驾驶员的脑电信号获得驾驶命令控制的车辆。脑控车辆的研究不仅可以促进脑机一体化、生机电融合的智能型装备的基础理论研究,还可以提高残疾人或肢体运动受限者的活动范围和生活能力,其研究成果在民用和军用中都有广阔的应用前景。因此脑控车辆的研究具有重要的科学意义和应用价值。由于目前BCI在解析脑电信号获得控制命令方面,还存在识别准确率、识别时间和识别命令数受限等问题,因此当前脑控车辆的控制性能还很差。本文研究在给定BCI性能的条件下,如何利用模型预测控制方法设计辅助控制器,从而提高脑控车辆的控制性能。主要工作包括:脑控车辆系统的建模,基于模型预测控制的辅助控制器的设计、仿真分析及实验验证。本论文取得的主要创新成果:1.通过融合基于QN认知体系的决策模型、脑机接口模型和车辆动力学模型,建立了基于视觉稳态诱发脑机接口的脑控车辆系统模型,验证了该脑控系统模型的有效性。2.提出了一种以人为中心的面向脑控车辆的模型预测控制方法,提高了脑控车辆的控制性能。3.分析了BCI性能和辅助控制器参数对脑控车辆系统性能的影响,发现了在不同BCI性能条件下预测水平对脑控车辆系统性能的影响规律。这些创新性成果的取得不仅可以促进脑控车辆的关键技术的发展,还可以为以人为中心的控制这个新的基础科学领域增加新的知识。
【学位授予单位】：北京理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：U463.6

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本文编号：2530904