无人机操控的脑力负荷评估系统

发布时间：2021-03-26 06:42

　　脑力负荷（Mental Workload,MWL）表征工作状态下脑力资源占用率,是影响作业绩效的重要因素,合适的脑力负荷会显著提高作业人员在工作中的效率。脑电可以敏感的反应大脑中脑力负荷变化带来的神经电响应,是当下研究的热点,该技术的突破有助于脑力负荷与实际功效系统（比如自适应自动化）的融合。本文基于无人机模拟平台研究无人机操控任务中作业人员脑力负荷与脑电的关系,从前端的多模态生理信号同步采集平台的搭建、实验设计、脑电信号的处理、脑负评估模型与平台的构建4个方向开展研究建立一套完整的脑力负荷评估系统。多模态生理信号同步采集平台针对如何同步采集到高质量的心电、肌电、脑电信号的问题进行设计。模拟电路建立了一种新的放大滤波结构,增加了生理信号的信噪比,解决了基线漂移、极化电压等问题,是整个系统的核心部分;电源电路除解决供电问题外特殊考虑了安全问题,保障信号采集的安全性;数字电路、上位机、下位机设计解决了信号同步问题。该平台的搭建为研究开展提供可靠的数据。实验设计分为两个部分,脑负荷实验以主观量表法与任务绩效法为辅助,基于Phoenix RC无人机模拟仿真系统,设计实验诱发不同等级的脑力负荷。... 

【文章来源】：燕山大学河北省

【文章页数】：90 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

电源电路图

第 2 章多模态生理数据同步采集平台 方法二，采用德州仪器生产的 TLE2426 产生稳定的纹波较小的 2.5V，提供虚拟地。其电路如图 2-10 所示。在获取到 2.5V 的电压后利用运放跟随增强其电源驱动能力，同时对其进行滤波来获得稳定干净的电源。

图 2-10 虚地电路图 心电模块需要提供模拟部分 5V 的电源和数字部分的 3.3V 电源。其模拟部分电源要求同心电肌电的基本相同，所以采取相同的解决方案。数字部分利用上海乐鑫科技公司的 ESP32 模块，需要提供 1A 的驱动电流，对电源部分提出了相对严格的要求，经过实验对比采用 MAX38903A 模块提供电源。该模块是一款低噪声线性电源，完全符合我们的要求，其电路如图 2-11 所示，其中 SELA 和 SELB 控制输出电压范围，BYP 引脚提供电源滤波，净化电源噪声。

【参考文献】：
期刊论文
[1]基于小波变换结合经验模态分解提取孤独症儿童脑电异常特征研究[J]. 李昕,蔡二娟,秦鹭云,康健楠.  生物医学工程学杂志. 2018(04)
[2]人体步态复杂度的递归图和递归定量分析研究[J]. 余建,曹军义,王伟,廖维新.  西安交通大学学报. 2017(10)
[3]基于生理信号的脑力负荷检测及自适应自动化系统研究:40年回顾与最新进展[J]. 明东,柯余峰,何峰,赵欣,王春慧,綦宏志,焦学军,张力新,陈善广.  电子测量与仪器学报. 2015(01)

博士论文
[1]基于生理特征与支持向量机的认知任务负荷瞬时识别[D]. 尹钟.华东理工大学 2015



本文编号：3101151