技术领域
[0001] 本
发明涉及轮椅技术领域的控制系统，具体是一种基于脑-机接口的智能轮椅及其控制系统和控制方法。
背景技术
[0002] 随着社会文明的发展进步，保障和提高老年人以及残障人士等弱势群体的
生活质量，已经越来越收到社会各界人士的普遍关注，大量研究表明，有效增强老年人以及残障人士的行
动能力，不仅使得他们的生活变得方便，而且对于他们的心理健康、自我评价、精神状态也有着深远的影响。目前能够为这种弱势群体使用的轮椅一般都需要手动操作操作杆或按键，这对于患有严重运动功能的患者或失去运动机能的老年人都是难以实现的。
[0003] 智能轮椅是将智能
机器人技术在轮椅中的一种应用方式，该方式融合了多学科领域，其中主要包括：机器人控制技术、多
传感器融合，
模式识别、
信号处理、
人工智能和通信技术。智能轮椅的研究已有近30年的发展，在机械结构设计方面取得了很大的发展，但在控制系统操作方式上，对于少数患有严重运动功能障碍的患者来讲，依旧存在较大发展的空间。
[0004] 经过对现有的技术文献检索发现：
[0005] 中国发明
专利公开号：CN101301244A，名称：基于脑-机接口的智能轮椅控制系统及其脑
电信号处理方法。仅在受试者的枕部和
耳部两
导联出放置两个脑电检测
电极，难以准确的测量出受试者的脑电信息，同时由于脑电信息的不
稳定性和易受干扰性，仅单独依靠
脑机接口的方式来实现对轮椅的控制，缺乏稳定性，不能很好的保证患者的安全。
[0006] 中国发明专利公开号：CN201716580U，名称：一种电动轮椅控制系统。通过按键和霍尔遥杆实现对轮椅的速度和运行方向进行控制，操作简单、直接。但是调速只能限于有限个档位之间，不能实现速度的平滑调节。对于患有严重运动功能障碍的患者，无法通过操作摇杆实现对轮椅的控制。
发明内容
[0007] 本发明针对
现有技术上存在的不足，提供一种基于脑-机接口的智能轮椅及其控制系统和控制方法
[0008] 本发明是通过以下技术方案实现的。
[0009] 根据本发明的一个方面，提供了一种基于脑-机接口的智能轮椅控制系统，包括：电源管理单元、信号输入单元、系统主控单元以及运动执行单元，所述电源管理单元分别与信号输入单元、运动执行单元和系统主控单元
电路连接，所述信号输入单元与系统主控单元通信连接，所述系统主控单元与运动执行单元通信连接。
[0010] 优选地，所述信号输入单元包括：环境检测传感模
块、脑电信号采集模块和
姿态检测传感模块，其中，
[0011] -环境检测传感模块包括：体感器和激光测距仪，其中，体感器用于
感知前方环境
位置特征，激光测距仪用于检测前方障碍物；
[0012] -脑电信号采集模块包括：脑电信号放大盒和脑电信号主控盒，其中，脑电信号放大盒用于放大脑电信号，脑电信号主控盒用于采集脑电信号并将脑电信号进行压缩；
[0013] -姿态检测传感模块包括：姿态传感器，所述姿态传感器上设有用于测量轮椅的姿态信息的惯导模块；
[0014] 所述电源管理单元分别与体感器、脑电信号放大盒、姿态传感器和激光测距仪电路连接，所述脑电信号放大盒与脑电信号主控盒相连接，所述体感器、脑电信号主控盒、姿态传感器和激光测距仪分别与系统主控单元通信连接。
[0015] 优选地，所述脑电信号采集模块还包括用于直接与头部相
接触的脑电帽，所述脑电帽与脑电信号放大盒通信连接。
[0016] 优选地，所述系统主控单元包括：工控机和CAN总线分析仪，其中，所述体感器和脑电信号主控盒分别通过USB接口与工控机通信连接，所述姿态传感器通过CAN总线分析仪与工控机通信连接，所述激光测距仪通过以太网接口与工控机通信连接。
[0017] 优选地，所述系统主控单元还包括显示器，所述显示器与工控机相连接。
[0018] 优选地，所述运动执行单元至少包括一组用于控制
电机运转的伺服
控制器、用于反馈直流电机运转状态的光电
编码器和用于动力输出的
驱动电机，其中，工控机通过CAN总线分析仪与伺服
驱动器通信连接，所述伺服驱动器、驱动电机和光电码盘依次连接构成闭环回路。
[0019] 优选地，所述电源管理单元包括
蓄电池以及稳压模块单元，所述
蓄电池与稳压模块单元电路连接。
[0020] 优选地，所述蓄电池为24V铅蓄电池，所述稳压模块单元包括19V稳压模块和12V稳压模块，所述24V铅蓄电池直接与姿态传感器和激光测距仪电路连接，所述24V铅蓄电池通过19V稳压模块与脑电信号放大盒电路连接，所述24V铅蓄电池通过12V稳压模块分别与体感器和工控机相连接。
[0021] 优选地，所述电源管理单元还包括
保险箱，所述保险箱
串联在主干线电路上，用于过
电流保护。
[0022] 根据本发明的第二个方面，提供了上述基于脑-机接口的智能轮椅控制系统的控制方法，包括如下任一种或任多种模式：
[0023] -自主运行模式；
[0025] -人-机共享控制模式；
[0026] 所述自主运行模式为：根据环境检测传感模块、姿态检测传感模块输出的信息，结合
角度势场
算法实现的局部路径规划；
[0027] 所述脑电信号控制模式为：工控机直接将脑电信号采集模块采集的信号通过脑电
信号处理与识别方式得出的最终控制命令，并输出给运动执行单元，进而对轮椅进行直接运动控制；
[0028] 所述人-机共享控制模式为：针对轮椅在移动控制过程中，将轮椅的控制过程分为若干子任务，并且针对不同子任务的控制目标，结合自主运行模式和脑电信号控制模式分别对轮椅进行控制。
[0029] 优选地，所述脑电信号处理与识别方式包括以下步骤：
[0030] 步骤1，采用带通
滤波器对脑电信号进行预处理；
[0031] 步骤2，采用CSP算法对脑电信号进行特征提取；
[0032] 步骤3，采用SVM算法进行分类器训练；
[0033] 步骤4，采用基于最小
风险的贝叶斯决策法发出决策命令。
[0034] 根据本发明的第三个方面，提供了一种基于脑-机接口的智能轮椅，所述基于脑-机接口的智能轮椅包括上述基于脑-机接口的智能轮椅控制系统。
[0035] 与现有技术相比，本发明具有以下技术特点：
[0036] 本发明提供的基于脑-机接口的智能轮椅及其控制系统和控制方法，其控制系统是一种模块化的智能控制系统，应用该智能控制系统的智能轮椅具有自动行走、壁障、脑电信号控制行走、局部路径规划等功能，具有操作方式更为灵活、可靠的特点，能够满足运动功能障碍或肌肉萎缩的老年人以及残障人士等群体的需要，提高了他们的生活质量。
附图说明
[0037] 通过阅读参照以下附图对非限制性
实施例所作的详细描述，本发明的其它特征、目的和优点将会变得更明显：
[0039] 图2为标准24导联放置位置示意图；
[0040] 图3为脑电信号处理与识别方式结构示意图；
[0041] 图4为共享控制算法结构示意图。
具体实施方式
[0042] 下面对本发明的实施例作详细说明：本实施例在以本发明技术方案为前提下进行实施，给出了详细的实施方式和具体的操作过程。应当指出的是，对本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干
变形和改进，这些都属于本发明的保护范围。
[0043] 请同时参阅图1至图4。
[0044] 实施例1
[0045] 本实施例提供了一种基于脑-机接口的智能轮椅控制系统，包括：电源管理单元、信号输入单元、系统主控单元以及运动执行单元，所述电源管理单元分别与信号输入单元、运动执行单元和系统主控单元电路连接，所述信号输入单元与系统主控单元通信连接，所述系统主控单元与运动执行单元通信连接。
[0046] 进一步地，所述信号输入单元包括：环境检测传感模块、脑电信号采集模块和姿态检测传感模块，其中，
[0047] -环境检测传感模块包括：体感器和激光测距仪，其中，体感器用于感知前方环境位置特征，激光测距仪用于检测前方障碍物；
[0048] -脑电信号采集模块包括：脑电信号放大盒和脑电信号主控盒，其中，脑电信号放大盒用于放大脑电信号，脑电信号主控盒用于采集脑电信号并将脑电信号进行压缩；
[0049] -姿态检测传感模块包括：姿态传感器，所述姿态传感器上设有用于测量轮椅的姿态信息的惯导模块；
[0050] 所述电源管理单元分别与体感器、脑电信号放大盒、姿态传感器和激光测距仪电路连接，所述脑电信号放大盒与脑电信号主控盒相连接，所述体感器、脑电信号主控盒、姿态传感器和激光测距仪分别与系统主控单元通信连接。
[0051] 进一步地，所述脑电信号采集模块还包括用于直接与头部相接触的脑电帽，所述脑电帽与脑电信号放大盒通信连接。
[0052] 进一步地，所述系统主控单元包括：工控机和CAN总线分析仪，其中，所述体感器和脑电信号主控盒分别通过USB接口与工控机通信连接，所述姿态传感器通过CAN总线分析仪与工控机通信连接，所述激光测距仪通过以太网接口与工控机通信连接。
[0053] 进一步地，所述系统主控单元还包括显示器，所述显示器与工控机相连接。
[0054] 进一步地，所述运动执行单元至少包括一组用于控制电机运转的
伺服控制器、用于反馈直流电机运转状态的光电编码器和用于动力输出的驱动电机，其中，工控机通过CAN总线分析仪与伺服驱动器通信连接，所述伺服驱动器、驱动电机和光电码盘依次连接构成闭环回路。
[0055] 进一步地，所述电源管理单元包括蓄电池以及稳压模块单元，所述蓄电池与稳压模块单元电路连接。
[0056] 进一步地，所述蓄电池为24V铅蓄电池，所述稳压模块单元包括19V稳压模块和12V稳压模块，所述24V铅蓄电池直接与姿态传感器和激光测距仪电路连接，所述24V铅蓄电池通过19V稳压模块与脑电信号放大盒电路连接，所述24V铅蓄电池通过12V稳压模块分别与体感器和工控机相连接。
[0057] 进一步地，所述电源管理单元还包括保险箱，所述保险箱串联在主干线电路上，用于过电流保护。
[0058] 本实施例提供的基于脑-机接口的智能轮椅控制系统，其控制方法包括如下任一种或任多种模式：
[0059] -自主运行模式；
[0060] -脑电信号控制模式；
[0061] -人-机共享控制模式；
[0062] 所述自主运行模式为：根据环境检测传感模块、姿态检测传感模块输出的信息，结合角度势场算法实现的局部路径规划；
[0063] 所述脑电信号控制模式为：工控机直接将脑电信号采集模块采集的信号通过脑电信号处理与识别方式得出的最终控制命令，并输出给运动执行单元，进而对轮椅进行直接运动控制；
[0064] 所述人-机共享控制模式为：针对轮椅在移动控制过程中，将轮椅的控制过程分为若干子任务，并且针对不同子任务的控制目标，结合自主运行模式和脑电信号控制模式分别对轮椅进行控制。
[0065] 进一步地，所述脑电信号处理与识别方式包括以下步骤：
[0066] 步骤1，采用
带通滤波器对脑电信号进行预处理；
[0067] 步骤2，采用CSP算法对脑电信号进行特征提取；
[0068] 步骤3，采用SVM算法进行分类器训练；
[0069] 步骤4，采用基于最小风险的贝叶斯决策法发出决策命令。
[0070] 在本实施例中：
[0071] 所述基于脑-机接口的智能轮椅控制系统可以包括：工控机、两个伺服驱动器、两个驱动电机，其中每一个驱动电机均包括
涡轮涡杆
离合器和直流电机、蓄电池、激光测距仪、体感器、惯导模块、CAN总线分析仪、脑电信号放大盒、脑电信号主控盒以及电极帽。工控机作为整个控制系统的核心，与信号输入单元、运动执行单元电信相连，系统的
输入信号来自于环境检测传感模块、姿态检测传感模块和脑电信号采集模块，系统的
输出信号作用于运动执行单元，电源管理单元与信号输入单元和系统主控单元相连。
[0072] 所述系统主控单元包括工控机和CAN总线分析仪，工控机通过CAN总线分析仪与伺服驱动器、惯导模块电信相连，工控机与显示器、激光测距仪、体感器、脑电信号主控盒直接电信相连。
[0073] 所述控制系统的控制模式包括自主运行模式、脑电信号控制模式和人-机共享控制模式。
[0074] 所述环境检测传感模块包括用于包括检测前方障碍物的激光测距仪和用于感知前方环境位置特征的体感器；激光测距仪通过以太网接口直接与工控机电信连接，体感器通过USB接口直接与工控机电信相连。
[0075] 所述姿态检测传感模块包括用于测量系统载体(轮椅)的姿态信息的惯导模块，并通过CAN总线分析仪与工控机电信相连。
[0076] 所述脑电信号采集模块包括用于直接与操作者的头部相接触的脑电帽，用于放大脑电信号的脑电信号放大盒和用于采集脑电信号并将脑电信息压缩后通过USB接口与工控机直接电信相连的脑电信号控制盒。所述脑电信号采集模块中脑电信号放大盒与脑电帽、脑点信号控制盒电信相连。
[0077] 所述运动执行单元包括用于控制电机运转的伺服控制器、用于反馈直流电机运转状态的光电编码器和用于动力输出的直流电机。伺服控制器、编码盘和直流电机构成闭环回路，伺服控制器通过CAN总线分析仪与工控机电信相连，可接收控制指令和反馈电机运行状态。
[0078] 所述电源管理单元包括用于过电流保护的保险箱和用于调整
输出电压的稳压模块。保险箱串联在主干线路上，支杆线路分别按照所需供电各部分的额定电压经过稳压模块相连接。
[0079] 所述控制模式包括：自主运行模式、脑电信号控制模式、和人-机共享控制模式。自主运行模式是根据环境检测传感模块、姿态检测传感模块的输出信息，结合角度势场算法实现的局部路径规划，脑电信号控制模式是工控机直接将脑电信号通过脑电信号处理与识别方式得出的最终控制命令输出给运动执行单元，从而实现对载体(轮椅)的直接运动控制，人-机共享控制模式针对载体在移动控制过程中，将载体的控制过程分为若干子任务，并且针对不同子任务的控制目标，研究了两种共享控制模式分别对载体进行控制。并以此为
基础提出并构建一种能够实现共享控制自适应切换和人机智能权值自适应分配的分层自适应共享控制统一框架。
[0080] 实施例2
[0081] 本实施例提供了一种基于脑-机接口的智能轮椅，包括实施例1提供的基于脑-机接口的智能轮椅控制系统。
[0082] 上述两个实施例具体为：
[0083] 如图1所示，上述两个实施例中的电源管理单元包括：24V铅蓄电池、19V稳压模块、12V稳压模块。轮椅系统电源均由24V蓄电池提供，无需外部电源，提供了轮椅必须的可移动使用特性。所述的24V铅蓄电池由2个12V的铅蓄电池串联构成，对于额定电压不同的部分，由于不同模块的供电电压部分不相同，所以通过12V稳压模块给体感器、工控机和显示屏供电，通过19V稳压模块给控制盒供电，放大盒内部自带5V可充电锂电池，不需要外接电源，其余模块可由24V电源经过保险箱直接供给。其中稳压模块内部集成最大输出功率保护功能，有效防止功率过高或输出功率不稳定造成模块损坏的现象。附图1中细线表示各部分间信号传递方向，粗线表示各部分间功率流通方向，且对应标注了电压值。
[0084] 如图1所示，所用的激光测距仪通过以太网接口向主控系统传递环境检测信息，所用的体感器通过开发者提供的SDK
软件开发包，直接通过距离传感器和色彩摄像机获取外部环境信息，通过骨架追踪技术获取外部环境中移动障碍物的骨架影像信息，并通过局部路径规划算法对轮椅进行路径规划。
[0085] 如图1和图4所示，工控机通过CAN总线分析仪与伺服驱动器、惯导模块电信相连，工控机通过VGA接口与显示器、通过USB接口与激光测距仪、体感器、脑电信号主控盒电信相连。所述主控系统用于协调各个模块之间信息的转化，包括外界环境信息输入、控制指令输出、轮椅状态信息反馈。所述主控系统通过上位机软件管理整个系统的运行，并且提供友好的
人机交互界面。具体的信息处理包括脑电信号的分析与处理，外部环境信息与轮椅姿态信息的共享决策控制。
[0086] 如图1所示，伺服控制器、编码盘和直流电机构成闭环回路，伺服控制器通过CAN总线分析仪与工控机电信相连，可接收控制指令和反馈电机运行状态。动力的输出是由两只200W的直流电机提供，并采用双轮差速的方式实现转向。
[0087] 如图1至图4所示，自主运行模式是根据环境检测传感模块、姿态检测传感模块的输出信息，结合角度势场算法实现的局部路径规划，脑电信号控制模式是工控机直接将脑电信号通过脑电信号处理与识别方式得出的最终控制命令输出给运动执行单元，从而实现对载体的直接运动控制，人-机共享控制模式针对载体在移动控制过程中，将载体的控制过程分为若干子任务，并且针对不同子任务的控制目标，研究了两种共享控制模式分别对载体进行控制。并以此为基础提出并构建一种能够实现共享控制自适应切换和人机智能权值自适应分配的分层自适应共享控制统一框架。
[0088] 如图2和图3所示，脑电信号处理和识别算法包括：采用带通滤波器对脑电信号进行预处理、采用CSP算法对脑电信号进行特征提取，采用SVM算法进行分类器训练，最终采用基于最小风险的贝叶斯决策方法发出决策命令。在实验的操作中，本设计采用稳态视觉诱发方式和基于面部表情动作触发方式相结合，一方面增加了识别状态数量，使得轮椅移动的控制更加方便，另外一方面，在一般情况下，基于面部表情动作触发方式特征明显、易于提取、且识别率可达90％以上。视觉诱发方式的识别率能达到80％以上，但是在光照强度较大下容易收到干扰，所以将两种方式相结合有利于维持轮椅控制的稳定性和安全性。
[0089] 如图2和图3所示，人-机共享控制模式针对载体在移动控制过程中，根据最近障碍物的距离来划分为“安全区”子任务和“非安全区”子任务，并且针对不同子任务的控制目标，研究了两种共享控制模式分别对载体进行控制。并以此为基础提出并构建一种能够实现共享控制自适应切换和人机智能权值自适应分配的分层自适应共享控制统一框架。本设计在实际测试中，激光测距传感器是通过
定时器进行定时
采样，判断最近障碍物距离轮椅的距离是否大于
阀值(常数)，最近障碍物距离若小于阀值，则说明轮椅处于“非安全区”，此时的控制完全由轮椅自主壁障进行控制。最近障碍物距离若大于阀值，则说明轮椅处于“安全区”，此时的控制由轮椅自主壁障算法进行控制和脑机信号的(脑机)共同控制，自主壁障的输出和脑机信号输出的命令都包含一个“可信度权值”，用以表征这两种控制命令的可信度，最后通过加权求和输出最终的控制命令。其中自主壁障的输出命令的“可信度权值”是由多出偏角的大小决定的，脑机控制输出的命令“可信度权值”是由轮椅开始转向时，累计接收左右控制命令的个数决定，累计数与“可信度权值”呈现一种凸型曲线，在最高点之前累计数越高则“可信度权值”越大，在最高点之后则相反。通过这种人性化的控制，有效地克服了在突发状况下，导致脑电信号不稳定时，将轮椅在移动过程中的危险性明显的降低。
[0090] 以上对本发明的具体实施例进行了描述。需要理解的是，本发明并不局限于上述特定实施方式，本领域技术人员可以在
权利要求的范围内做出各种变形或
修改，这并不影响本发明的实质内容。
