基于脑电波控制的智能机械臂设计

发布时间：2021-02-16 18:34

　　脑电波信号采集处理模块TGAM与干电极相连,通过与头部前额皮肤接触,对脑电波信号进行采集,然后滤除原始脑波信号中无用信号,并将采集数据进行特殊解析后通过设置为主机模式的蓝牙模块将解析的数据发送出去。同时,系统硬件部分使用Arduino作为主控板与蓝牙模块连接从而接收脑电波数据,最终实现控制智能小车前进、后退、左右转向和机械臂书写文字等功能。通过实验测试获得了很好的效果。 

【文章来源】：信息与电脑(理论版). 2020,32(04)

【文章页数】：3 页

【文章目录】：
0 引言
1 系统硬件部分
    1.1 硬件系统整体构成
    1.2 主要模块电路
2 数据采集和参数设置
    2.1 脑电波数据采集
    2.2 参数设置
3 软件设计实现
    3.1 小车控制程序编写
    3.2 机械臂控制程序编写
4 实验测试与实现
    4.1 TGAM模块调试及制作
    4.2 小车方向控制及调试
    4.3 机械臂书写控制及调试
5 结 语


【参考文献】：
期刊论文
[1]基于脑电波信号的智能小车控制设计[J]. 焦炳豪,郭绍星,倪晓昌,丁学文,杨旭.  智能计算机与应用. 2017(04)
[2]电气自动控制系统的功能的探讨[J]. 刘晓宇.  绿色环保建材. 2017(06)
[3]新脑电波技术可用意念控制轮椅[J].   中国科技信息. 2009(14)

硕士论文
[1]基于EEG能量解码的机械手控制方法研究[D]. 纪建伟.沈阳工业大学 2017
[2]脑电波控制的智能轮椅控制系统设计[D]. 王喜梅.大连交通大学 2013



本文编号：3036763