摘 要: 在传统的控制系统当中, 人们依赖于使用手柄、操纵杆等设备来与外部设备实现人机交互, 这对于具有运动障碍的患者来说是具有挑战的. 而脑机接口(BCI) 技术可通过脑环将脑电信号转化为对外界设备的控制命令, 使这些患者可以由大脑“意识”直接控制外部设备. 本文提出一种基于多模态脑机接口服务器托管的智能小车自动驾驶系统, 该系统融合了受试者的脑电信号、眼电信号和陀螺仪信号3 种模态的信号来控制小车. 其中, 脑电信号用于控制小车的速度, 眼电信号用于控制小车的启停, 陀螺仪信号则用于控制小车的转向功能. 此外, 我们还融合了计算机视觉技术, 为智能小车增加了自动驾驶功能, 使得控制更加智能化. 经服务器托管过实验表明, 10 名受试者使用该系统控制小车的平均准确率达到了92.47%, 平均响应时间为1.55 s, 平均信息传递速率达到了55.94 bit/min, 从而说明该控制系统是
有效且高效的. 此外, 为了验证小车的自动驾驶功能, 我们设置了多个对比实验进行验证. 实验结果表明, 与手动驾驶相比, 虽然该自动驾驶系统在操控小车的速度上存在劣势, 但是在准确率与稳定性上具有更好的性能优势. 证明该系统可以为残障人士带来更好的操控体验, 在脑控应用和自动驾驶领域具有广阔的应用前景.
关键词: 多模态; 脑机接口; 脑环; 智能小车; 自动驾驶
1 背景及现状分析
1.1 研究背景
在传统的控制系统当中, 人们依赖于传统的操控设备如遥杆来控制外部设备, 但这种方法对于残疾人
是极具困难的. 脑机接口(BCI) 技术可通过脑环将脑电信号转化为对外界设备的控制命令, 帮助思维正常却无法通过语言或肢体动作表达的人来与外界交流.
1.2 应用背景
通过研究脑机接口系统操控车辆, 能够帮助残疾人利用脑电信号, 实现脑控车辆, 提高自身的移动速度; 同时, 有助于构建以人为本的智能辅助驾驶系统, 提高普通驾驶员的驾驶能力, 保障驾驶安全[1]. 或者使用脑电信号中的注意力特征, 通过脑控小车的方式来锻炼使用者的注意力水平, 可以在教育娱乐领域有广泛的应用.
1.3 研究现状
近年来, 基于脑
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