基于单通道脑机接口的嵌入式智能轮椅控制系统研究

发布时间：2017-06-27 13:13

  本文关键词：基于单通道脑机接口的嵌入式智能轮椅控制系统研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：脑机接口(Brain Computer Interface, BCI)是一种新颖的人机交互技术,它通过计算机或其它电子设备在人脑与外界环境之间建立一条不依赖于外周神经和肌肉组织的对外信息交流控制通路,因此脑机接口可为患有运动功能障碍但思维正常的残障人士提供一种与外界进行交流的新途径。目前,脑机接口的应用系统中的脑电信号采集与处理部分多数采用多通道脑电信号采集设备结合高性能计算机实现。这些应用系统通常具有较好的性能,但也存在系统庞大、操作复杂、成本高、功耗大等不足。本文设计并实现了一种基于单通道脑机接口的应用系统,即嵌入式智能轮椅控制系统。系统结合嵌入式微处理器提取专注度和眨眼信号,实现对轮椅运动状态的控制。在前人工作的基础上,主要完成了以下工作：1、对脑机接口的国内外研究现状进行较全面的介绍。在分析了目前脑机接口研究领域主流脑电信号采集与处理方案的基础上,提出基于嵌入式处理器平台的单通道脑机接口设计方案。2、分析了脑电信号的特点,结合单通道脑机接口信号采集设备所采集的脑电信号特征,选择专注度和眨眼信号作为基于单通道脑机接口的嵌入式智能轮椅控制系统的控制信号,并实现了在原始脑电波信号中进行眨眼信号的提取。3、设计并实现了基于单通道脑机接口的嵌入式智能轮椅控制系统。对脑电信号采集模块、嵌入式处理器及外围电路模块、直流电机驱动模块、系统供电模块等进行了较详细的阐述；结合嵌入式实时操作系统μC/OS-Ⅱ和μC/GUI图形界面对脑电信号解码、眨眼信号识别、轮椅运动状态控制等软件模块进行了较详细的说明。4、对基于单通道脑机接口的嵌入式智能轮椅控制系统的软硬件进行了系统集成和测试。测试结果表明,十名被试者经过眨眼训练后眨眼信号平均正确识别率最低为87%,最高为99%；专注度与轮椅速度具有良好的线性关系,系统具有较好的可操控性。
【关键词】：脑机接口 脑电信号 嵌入式处理器 嵌入式智能轮椅
【学位授予单位】：广西大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TP273;TH789
【目录】：

• 摘要4-6
• ABSTRACT6-10
• 第一章 绪论10-17
• 1.1 课题研究背景及意义10-11
• 1.2 基于脑机接口的智能轮椅控制系统研究的国内外研究现状11-15
• 1.2.1 国外研究现状11-13
• 1.2.2 国内研究现状13-15
• 1.3 课题主要研究内容及论文结构安排15-17
• 1.3.1 本文主要研究内容15-16
• 1.3.2 本文章节安排与介绍16-17
• 第二章 基于脑机接口的脑电信号采集与处理方案17-26
• 2.1 脑电信号的产生机理及特点17-19
• 2.1.1 脑电信号的产生机理17-18
• 2.1.2 脑电信号的特点18-19
• 2.2 脑机接口的系统框架19-22
• 2.2.1 脑机接口的系统结构19-20
• 2.2.2 脑机接口中脑电信号采集与处理20-22
• 2.3 脑电信号的采集与处理设备22-24
• 2.4 单通道脑电信号采集与处理系统方案24-25
• 2.5 本章小结25-26
• 第三章 嵌入式智能轮椅控制系统硬件的设计与实现26-42
• 3.1 嵌入式智能轮椅控制系统硬件框架26-27
• 3.2 脑电信号采集与传输模块27-28
• 3.3 嵌入式处理器模块28-34
• 3.3.1 嵌入式处理器模块电源供电电路28-30
• 3.3.2 嵌入式处理器及其外围电路30-34
• 3.4 直流电机驱动模块34-41
• 3.4.1 直流电机驱动模块供电电路34
• 3.4.2 直流电机驱动电路34-41
• 3.5 本章小结41-42
• 第四章 嵌入式智能轮椅控制系统软件的设计与实现42-62
• 4.1 嵌入式智能轮椅控制系统软件框架42
• 4.2 嵌入式智能轮椅控制系统软件环境设置42-46
• 4.2.1 系统底层硬件模块的配置43
• 4.2.2 μC/OS-Ⅱ操作系统的移植43-44
• 4.2.3 μC/GUI图形界面的移植44-45
• 4.2.4 FATFS文件系统的移植45-46
• 4.3 脑电信号的处理与眨眼信号的识别46-55
• 4.3.1 脑电信号的处理46-52
• 4.3.2 眨眼信号的识别52-55
• 4.4 MD070SD模块显示与控制软件的设计55-58
• 4.5 专注度与眨眼信号控制轮椅运动状态的软件设计58-61
• 4.6 本章小结61-62
• 第五章 嵌入式智能轮椅控制系统测试及分析62-70
• 5.1 硬件驱动功能测试与分析62-64
• 5.2 眨眼信号识别测试与分析64-66
• 5.3 专注度控制轮椅速度的测试与分析66-67
• 5.4 嵌入式智能轮椅控制系统性能测试与分析67-69
• 5.5 本章小节69-70
• 第六章 总结与展望70-72
• 6.1 全文工作总结70
• 6.2 研究展望70-72
• 参考文献72-77
• 致谢77-78
• 攻读硕士学位期间已发表、录用论文及参与科研项目情况78

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前3条

1 鲁在清;;脑电图的发现及发展简史[J];现代电生理学杂志;2012年02期

2 王金甲;杨成杰;胡备;;P300脑机接口控制智能小车系统的设计与实现[J];生物医学工程学杂志;2013年02期

3 吴朝晖;俞一鹏;潘纲;王跃明;;脑机融合系统综述[J];生命科学;2014年06期

中国博士学位论文全文数据库 前1条

1 姜丽;东北农村残疾人社会保障供需矛盾研究[D];吉林大学;2013年

中国硕士学位论文全文数据库 前5条

1 蔡新波;基于脑电信号的电动轮椅控制方法研究[D];杭州电子科技大学;2012年

2 吕竟雷;基于支持向量机的P300脑电信号分类研究[D];西北工业大学;2005年

3 刘友友;基于多类运动感知脑电的异步脑—机接口的研究[D];山东大学;2010年

4 吴忠;μC/GUI在ARM平台上的移植及其应用[D];北京邮电大学;2010年

5 刘甜;室内环境下智能轮椅自定位技术的研究[D];华南理工大学;2013年

  本文关键词：基于单通道脑机接口的嵌入式智能轮椅控制系统研究，，由笔耕文化传播整理发布。

本文编号：489942