一种基于蓝牙肌电采集器的轮椅系统及其控制方法
专利汇可以提供一种基于蓝牙肌电采集器的轮椅系统及其控制方法专利检索，专利查询，专利分析的服务。并且本 发明 公开了一种基于蓝牙肌电采集器的 轮椅 系统及其控制方法，该方法包括以下步骤：步骤1：以蓝牙脑肌电 耳 机作为蓝牙肌电采集器，由蓝牙脑肌电耳机采集人体的肌电 信号 ，将该肌 电信号 通过蓝牙方式发送给控制终端；步骤2：控制终端对肌电信号进行 数据处理 以识别是否存在眨眼动；步骤3：基于识别出的眨眼动作并配合控制终端上设定的方向扫描盘，形成控制命令以控制轮椅的行走状态。该基于蓝牙肌电采集器的轮椅系统及其控制方法易于实施，能实现 人机交互 ，有利于改善特殊人群 生活 质量 。，下面是一种基于蓝牙肌电采集器的轮椅系统及其控制方法专利的具体信息内容。
1.一种基于蓝牙肌电采集器的轮椅的控制方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤1：以蓝牙脑肌电耳机作为蓝牙肌电采集器，由蓝牙脑肌电耳机采集人体的肌电信号，将该肌电信号通过蓝牙方式发送给控制终端；
步骤2：控制终端对肌电信号进行数据处理以识别是否存在眨眼动；
步骤3：基于识别出的眨眼动作并配合控制终端上设定的方向扫描盘，形成控制命令以控制轮椅的行走状态。
2.根据权利要求1所述的基于蓝牙肌电采集器的轮椅的控制方法，其特征在于，所述的控制终端为智能手机。
3.根据权利要求1所述的基于蓝牙肌电采集器的轮椅的控制方法，其特征在于，所述的方向扫描盘包括“前”、“右”、“后”、“左”四个方向键；进入扫描状态后，方向键盘循环闪烁；
当判定有眨眼行为后，键盘单元锁定当前方向键，并由控制终端向轮椅发送相应控制命令字，控制轮椅运动；当再次眨眼行为判定后，停止发送控制命令字，助障轮椅停止运动，并进入新一轮闪烁循环。
4.根据权利要求3所述的基于蓝牙肌电采集器的轮椅的控制方法，其特征在于，在轮椅端装有一块SM-MW-09S的芯片，该芯片能完成无线连接并接收控制终端的命令字，并发送控制字给助障轮椅的电机驱动模块；电机驱动模块采用两块L298N与两块L297芯片，分别控制轮椅的左右两个步进电机，实现对轮椅启停、前进、后退、左转以及右转的控制。
5.根据权利要求2所述的基于蓝牙肌电采集器的轮椅的控制方法，其特征在于，智能手机放置在轮椅上；智能手机中集成有三轴加速度传感器，竖直向上为y轴正方向，水平向左为x轴正方向，垂直于xy平面且向前的方向为z轴正方向；智能手机采集三轴加速度计的的数据，并基于该数据判断轮椅是否摔倒；若判断轮椅已经摔倒，则发出报警短信或拨出报警电话。
6.根据权利要求5所述的基于蓝牙肌电采集器的轮椅的控制方法，其特征在于，智能手机中还集成有方向传感器；智能手机采集到的数据有x轴、y轴、z轴的加速度a、b、c，以及x轴、y轴、z轴的方向α、β、γ；
采集N组(如100组)摔倒的传感器数据集与N组(如100组)正常情况下(非摔倒
情况)的传感器数据集，采集时长为1s；N为自然数；
智能手机调用LibSVM函数，将事先标定的N组六维特征向量a、b、c、α、β、γ作为输入，利用支持向量机将输入映射到高维空间中，使它们成为线性可分的。再使用线性划分来判断分类边界，以此找到最优超平面，完成训练；利用训练好的模型作为分类器；
智能手机在线接收数据并对数据进行处理，采集时长为1s的数据，将六维特征值输入分类器，得到分类结果；
当输出结果为摔倒时，安卓手机发出报警。
7.根据权利要求6所述的基于蓝牙肌电采集器的轮椅的控制方法，其特征在于，发出报警的同时还发出定位结果，采用基于曼哈顿距离比较定位方法获得定位结果：
采用位置指纹定位算法，离线建立数据库，将用户生活区域(定位区域)划分为若干子区域，每个区域的中心点间隔5米，智能手机在每个中心点进行采集，该中心点即为采集点；把当前位置MAC地址和RSSI记录在数据库中，格式为(X，N，MAC，RSSI)，其中X为手动输入的当前采集点名称(如客厅、卧室等)；N为Wifi热点名称，RSSI为当前采集点所接收到各Wifi热点的信号强度，单位为dBm；
在线定位：扫描当前助障轮椅位置周围的wifi热点，按格式保存，记录为待测点，对待测点进行定位，将待测点采集到的RSSI向量与记录的采集点的RSSI向量之间的曼哈顿距离为：
其中，n为热点数量，Sk表示待测点收到第k个Wifi热点的RSSI，Sik表示第i个采集点收到来自第k个Wifi热点的RSSI；
将多个disi值从小到大排序，将其中最小值min(disi)所对应的采集点名称作为定位结果。
8.根据权利要求1-7任一项所述的基于蓝牙肌电采集器的轮椅的控制方法，其特征在于，对采集的数据进行以下加窗和限幅滤波处理：
首先对信号进行加窗处理，窗口宽度为195ms，即100个单位采集点；
限幅滤波步骤：滤除幅值大于0的数据，留下幅值小于等于0的数据：
其中h(k)为限幅滤波后第k个单位采集点的幅值，u(k)为第k个单位采集点原
始幅值；该信号幅值u代表所采集肌电信号的能量大小，与实际电压v的关系为v＝[u*(1.8/4096)]/2000；其中，v的单位为μv，2000为放大倍数；
确定眨眼行为的过程如下：
(1)特征提取：按照 对肌电信号进行特征提取，每一个窗口
做一次累加；t＝100；其中，hn(k)为第n个窗口中采集点的幅值，Msn为第n个窗口的累加值，K为累加缩小因子，取K＝0.05，60为基础波的幅度，Fn为第n个窗口的累加中继量。
其中，gn为第n个窗口最后一个单位采集点幅值，gn≤0，窗口宽度为195ms；
(2)：人在眨眼时，产生一个宽度为390ms至585ms的肌电信号，其波峰幅值高于400，波谷幅值低于-300；利用设计的学习训练方式，分别采集使用者轻微眨眼，正常眨眼，用劲眨眼三种情况的肌电信号波峰值分别为Min、Nor、Max；计算参数a1＝Min{Nor-Min，Max-Nor}，b1＝Max{Nor-Min，Max-Nor}，c1＝Avr{Min，Nor，Max}；
取下界L＝c-a，上界H＝c+b，得到特定人的眨眼阈值范围；为此，将使用者眨眼判断值γ设为：
当L＜γ＜H时，判断为存在眨眼行为。
9.一种基于蓝牙肌电采集器的轮椅系统，其特征在于，包括轮椅、控制终端和作为蓝牙肌电采集器的蓝牙脑肌电耳机；
蓝牙脑肌电耳机采集人体的人体的肌电信号，将该肌电信号通过蓝牙方式发送给控制终端；
控制终端对肌电信号进行数据处理以识别是否存在眨眼动；
控制终端发出控制信号控制轮椅上的电机，以驱动轮椅前进、后退、左右转向以及行进和停止；
采用权利要求8所述的方法对轮椅实施控制。
一种基于蓝牙肌电采集器的轮椅系统及其控制方法
技术领域
背景技术
发明内容
6*50个数据标识为0，以此作为训练分类器的输入参数】；N为自然数；
价于使||w||(或||w||)最小。要求分类线对所有y∈{+1，-1}标识样本正确分类，即满足yi[(w·x)+b]-1≥0，i＝1，2，...，n。再构造拉格朗日方程，将最优分类面问题转化为对偶问题基础上，求解的权系数向量即为训练的节点属性向量的线性组合。因此，得到最优分类超平面表达式： 根据前面的分析，非支持
*
向量对应的αi均为0，因此，上式中的求和实际上只对支持向量进行。b 是分类阈值，由任意一个支持向量通过yi[(w·x)+b]-1≥0，i＝1，2，...，n求得(只有支持向量才满足其中的等号条件)，或通过两类中任意一对支持向量取中值求得。以此找到最优超平面，完成训练，并利用训练好的模型作为分类器。
具体实施方式
后续信号再做累加没有意义。而后面的值，即便有新的眨眼动作发生(儿乎不可能)，刚开始的儿十点数据累加也是很小的值，不影响结果。又因为软件空间与时间的节约，】t∈(0，
195)。Msn为第n个窗口的积分值，k为积分缩小因子，取k＝0.05，60为基础波的幅度；Fn为第n个窗口的积分中继量。
2
|g(x)|＝1。此时，分类间隔等于2/||w||，因此使间隔最大等价于使||w||(或||w||)最小。要求分类线对所有y∈{+1，-1}标识样本正确分类，即满足yi[(w·x)+b]-1≥0，i＝1，2，...，n。利用Lagrange优化方法将最优分类面转化为对偶问题，即约束条件αi≥0，i＝1，2，...，n。则αi求解 函数
的最大值。若α*为最优解，则 即最优分类面的权系数向量是训练样本向量
的线性组合。这是一个不等式约束下的二次函数极值问题，存在唯一解。根据kühn-Tucker条件，解中将只有一部分(通常是很少一部分)αi不为零，这些不为0解所对应的样本就是支持向量。在构造拉格朗日方程，将最优分类面问题转化为对偶问题基础上，求解的权系数向量即为训练的节点属性向量的线性组合。因此，得到最优分类超平面表达式：
根据前面的分析，非支持向量对应的αi均为
*
0，因此，上式中的求和实际上只对支持向量进行。b是分类阈值，由任意一个支持向量通过yi[(w·x)+b]-1≥0，i＝1，2，...，n求得(只有支持向量才满足其中的等号条件)，或通过两类中任意一对支持向量取中值求得。以此找到最优超平面，完成训练，并利用训练好的模型作为分类器。
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