基于蓝牙脑电耳机的多旋翼无人机意念遥操作系统及操作方法技术方案
【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及实时检测使用者的心理指令并控制多旋翼无人机的方法和设备，特别是包含一种基于EmotivInsight脑电耳机的多旋翼无人机飞控的意念控制系统和控制方法。
技术介绍
可穿戴设备是近年来一项重要专利技术，结合了云计算、数据交互、软件处理等强大IT技术，给人们的生活带来极大便利，呈现出一种全新的智感知效果，诸如可视频、可拍照的GoogleGlass，可检测人体健康指数的Nike+等等。“意念头箍”的专利技术结合了生物信息学、神经学、信号处理技术、机器学习等知识，是智能穿戴技术的又一大新兴应用。脑机交互研究发展迅速，配合智能穿戴设备的发展，逐渐让大脑操控行为这一设想变为现实。目前科技已达到能够戴上一个“意念头箍”，然后命令眼前的物品移动。EmotivInsight脑电波检测耳机是一款轻巧、多频段无线耳机，它可以监测佩戴者的脑部活动，或者直接将读取的脑电波转化为有用的命令。它可以检测到一些基本命令，例如控制一台遥控直升机：前进、后退、上升等，此外，这款耳机还能靠检测你的表情来确定命令，例如控制一台车：微笑就是前进、眨右眼就是向右转。本专利技术将基于Emotiv公司最新研发的EmotivInsight脑电耳机采集使用者的脑电信号，并通过蓝牙技术将数据发送给电脑，经过对脑电信号的训练和识别，再联合耳机的信号质量对识别结果通过算法进行筛选，获取到较为稳定的识别结果。最终将识别结果通过地面站传输给无人机，从而实现意念控制无人机的功能。
技术实现思路
本专利技术所要解决的技术问题是针对上述现有技术存在的不足，而提供一种具有灵活性、和可操作性的使用脑电信号去控制多旋...
【技术保护点】
基于脑电机器学习的无人机意念遥操作系统，其特征在于，包括：一脑电感知模块，包括图像采集装置以及脑电测量设备，所述图像采集装置用于接收无人机的飞行状态及周围的环境信息，所述脑电测量设备用于获取无人机操作者脑部激发的大脑电流脉冲信号；一信号处理模块，从所述脑电感知模块获取的大脑电流脉冲信号中分离出四种需要的脑电信号δ波、θ波、α波、β波；一深度学习模块，将分离出四种脑电信号δ波、θ波、α波、β波作为输入进行识别并输出无人机操作指令；一地面站控制模块，根据所述深度学习模块输出的无人机操作指令无人机进行操作。
【技术特征摘要】
1.基于脑电机器学习的无人机意念遥操作系统，其特征在于，包括：一脑电感知模块，包括图像采集装置以及脑电测量设备，所述图像采集装置用于接收无人机的飞行状态及周围的环境信息，所述脑电测量设备用于获取无人机操作者脑部激发的大脑电流脉冲信号；一信号处理模块，从所述脑电感知模块获取的大脑电流脉冲信号中分离出四种需要的脑电信号δ波、θ波、α波、β波；一深度学习模块，将分离出四种脑电信号δ波、θ波、α波、β波作为输入进行识别并输出无人机操作指令；一地面站控制模块，根据所述深度学习模块输出的无人机操作指令无人机进行操作。2.根据权利要求1所述的无人机意念遥操作系统，其特征在于，所述深度学习模块通过基于BP神经网络模型的线上学习，识别向前、向后、向左、向右的四种旋翼无人机飞行模式，并用脑电信号强弱来控制油门大小使得飞行器上升或下降；联合信号质量，对识别结果进行筛选，获取最终操作指令。3.根据权利要求2所述的无人机意念遥操作系统，其特征在于，基于BP神经网络模型的线上学习方法，使用bagging算法生成个体网络，将BP神经网络作为分类模型对样本进行离线学习；对于所有个体网络的输出，通过建立几何模型，计算决策重心的方法进行集成；最后将集成后的结果通过联合脑电信号进行筛选，获得可以用于控制无人机的较为稳定的控制指令。4.根据权利要求1、2或3所述的无人机意念遥操作系统，其特征在于，所述图像采集装置为显示器或者VR眼镜，所述脑电测量...
【专利技术属性】
技术研发人员：焦越，阳媛，马群，郭晓艺，吴佳玲，曾欣，
申请(专利权)人：东南大学，
类型：发明
国别省市：江苏;32
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