基于腦-機接口的無線智能機器人控制系統(tǒng)

王嬌娜 ，劉紀紅，張 力 ，曾成志，鄭海榮

（1.東北大學 中荷生物醫(yī)學與信息工程學院，遼寧 沈陽 110819;

（2.中國科學院深圳先進技術研究院 勞特伯影像中心，廣東 深圳 518055;3.東北大學 信息工程學院，遼寧 沈陽110819）

腦-機接口 BCI（Brain-Computer Interface）是在人(或動物)與外部設備間建立的直接連接通道。它通過采集、分析人的腦電信號，在人腦與計算機或其他電子設備之間建立直接交流和控制通道，從而可以不需語言或肢體動作,直接通過控制腦電來表達意愿或操作外接設備[1-2]。隨著科學技術的發(fā)展，智能機器人在醫(yī)療領域的應用越來越廣泛，如監(jiān)護機器人、康復機器人等。目前康復機器人的訓練方式對于患者而言僅僅是被動的運動治療,缺乏對患者主動參與的刺激。根據(jù)腦可塑性理論,腦功能重組的恢復訓練應該強調(diào)患者的主動參與,按照科學的運動學習方法對患者進行再教育以恢復其運動功能。同時,實踐結果表明,患者積極參與到功能恢復訓練中,能夠獲得更好的恢復效果[3]。本文介紹了一種基于思維腦電的腦-機接口的無線智能機器人控制系統(tǒng)設計方案，此方案將服務機器人與康復機器人相結合，不僅提供了機器人為精神損傷的癱瘓患者服務的功能，更融入了患者的康復訓練?；颊咄ㄟ^進行左右手想象運動得到相應的思維腦電，電信號經(jīng)過腦電采集電路進入LabVIEW，進行特征提取及模式識別，判斷出使用者的思維模式，然后發(fā)出相應的控制命令，通過串口傳給單片機。單片機對命令進行編碼后通過紅外的形式向外發(fā)射，智能機器人上的紅外一體化接收管對接收到的信號進行解碼后作出相應的動作。

1 系統(tǒng)概況

基于思維腦電的腦-機接口無線智能機器人控制系統(tǒng)主要包括三個子系統(tǒng):腦電采集電路子系統(tǒng)、基于LabVIEW的上位機子系統(tǒng)（特征提取、模式識別及反饋界面的實現(xiàn)），以及基于PIC單片機的下位機控制子系統(tǒng) (紅外的編碼及解碼)。單片機選用 Microchip的PIC18f14k50。系統(tǒng)示意圖如圖1所示。

2 BCI的特征提取與模式識別算法的實現(xiàn)

2.1 基于小波包分解的特征提取算法

腦電信號屬于非平穩(wěn)生理信號,所以利用傳統(tǒng)的FFT做頻譜分析提取思維腦電的特征效果不是很理想[4]。

小波包 WP（Wavelet Packet）是小波變換（WT）與小波分析的一個重要概念，也是小波理論的重要內(nèi)容。WT可以看作是時頻窗口自適應變化的短時傅里葉變換（STFT），如果 Ψ(t)和 Ψ()的窗口分別為ΔΨ1.0 與 Δ1.0， 小 波 空 間 的 基 函 數(shù) Ψa,b(t)與 Ψ?a,b(ω)的 窗 口 寬 度分別為 aΔΨ1.0與 ΔΨ?1.0/a。隨著尺度因子 a的減少，Ψa,b(t)的時窗寬度也將減小，而Ψ?a,b(ω)的頻窗寬度則隨之增大[5]。

小波包分解是小波分解的推廣。在小波分析中，原始信號被分解為逼近部分和細節(jié)部分。逼近部分再分解為另一層的逼近和細節(jié)，重復這樣的過程，直到分解為設定的分解層。其中細節(jié)部分也進行相同的分解。小波包分解具有任意多尺度特點，避免了時頻固定的缺陷，為時頻分析提供了極大的選擇余地，更能反映信號的本質(zhì)和特征[5]。

在小波多分辨率分析中，可以將不同的尺度因子j在Hilbert空間按照二進制繼續(xù)進行頻率細分。

2.2 基于歐拉距離模式識別算法的實現(xiàn)

歐拉距離識別方法的基本原理為：將已知類別的向量設為訓練向量組，未知類別的向量歸為測試組[6]。將測試組中的向量分別與訓練向量組中的所有向量進行距離比較，記住與其距離最近的那個訓練集向量，則測試組向量與該訓練組向量的類別一樣，至此識別過程結束。

歐拉距離算法的公式為：

其中，d為特征向量的個數(shù),Xk和 Xl分別為訓練組和測試組的特征向量集[6]。

3 實驗結果分析與討論

本文設計的基于思維腦電的BCI無線智能機器人的系統(tǒng)進行測試具體步驟為：(1)受試者頭戴電極帽，利用新拓公司16-24導USB接口腦電放大器對信號進行采集，依次進行70組左右手想象運動，得到思維腦電數(shù)據(jù)后通過采集電路傳給LabVIEW;(2)經(jīng)過小波包分解提取出腦電信號特征，然后通過歐拉距離進行模式識別;(3)LabVIEW通過串口把識別出的結果發(fā)給單片機[7];(4)單片機通過紅外發(fā)給智能機器人，智能機器人做出響應后，再通過紅外發(fā)給單片機反饋。

3.1 基于小波包分解的特征提取實驗結果

在4層小波包分解中，本文應用并分析了小波db4和sym2小波。圖2、圖3分別為經(jīng)db4小波和sym2小波分解后得到的能量圖。

圖2、圖3中的橫坐標表示特征提取得到7個頻段的數(shù)據(jù)，縱坐標表示140組腦電數(shù)據(jù)。db4中列與列之間的能量差比較大，因此可認為它的特征提取結果較好。由模式識別驗證特征提取的結果，db4小波包分解經(jīng)過歐拉距離方法的模式識別后，得到識別率為71.43%;sym2小波包分解經(jīng)過歐拉距離方法的模式識別后，得到識別率為68.57%。故取db4小波包分解的方法。

本文采用 4、5、6層小波包分解的方法進行特征提取，如圖 4、圖 5所示分別為 4、6層小波包分解的能量分布圖。

根據(jù)小波包分解的原理，分解層數(shù)越多，得到的頻段則越精細。由圖4、圖5可以看出，6層小波包分解的頻段分得非常細，而4層小波包分解所得到的頻段相對稀疏。通常，小波包分解層數(shù)越多，得到的頻段應該越精確，識別結果勢必會越好[6]。但在模式識別實驗中，4、5、6層小波包分解對應的特征向量所得到的最佳識別率分別為：84.1%、87.3%、64.27%。這說明分解得到越精細的頻段不一定對應著越好的識別結果。因為6層小波包分解可能加入了更多干擾信號成分,對識別結果有一定影響。

3.2 基于歐拉距離的模式識別實驗結果

模式識別是檢驗特征提取所得特征向量性質(zhì)的標準。本文分別比較了4、5、6層小波包分解采用歐拉距離模式識別時所得結果。

4層小波包分解特征提取之后得到大小為140×7的特征向量，經(jīng)歐拉距離模式識別后識別率為79.429%。5層小波包分解特征提取之后得到大小為140×11的特征向量，經(jīng)歐拉距離模式識別后識別率為85.429%。6層小波包分解特征提取之后得到大小為140×27的特征向量，經(jīng)歐拉距離模式識別后所得識別率為64.286%。

由上述實驗可知，在小波包分解為5層時識別效率最高。

3.3 紅外遙感

紅外通信是利用950 nm近紅外波段的紅外線作為傳遞信息的信道。發(fā)送端將基帶二進制信號調(diào)制為一系列的脈沖串信號，通過紅外發(fā)射管發(fā)射紅外信號。接收端將接收到的光脈轉(zhuǎn)換成電信號，再經(jīng)過放大、濾波等處理后送給解調(diào)電路進行解調(diào)，還原為二進制數(shù)字信號后輸出。常用的有兩種方法：通過脈沖寬度實現(xiàn)信號調(diào)制的脈寬調(diào)制（PWM）和通過脈沖串之間的時間間隔實現(xiàn)信號調(diào)制的脈時調(diào)制（PPM）。

紅外通信可用于沿海島嶼間的輔助通信、室內(nèi)通信、近距離遙控、飛機內(nèi)廣播和航天飛機內(nèi)宇航員間的通信。由于BCI應用系統(tǒng)基本用于室內(nèi)控制或近距離控制，所以使用紅外遙控技術既可以滿足系統(tǒng)的需要,又能最大限度地節(jié)約成本。

本文采用NEC-E3編碼方式進行紅外編碼，實驗結果如圖6所示。

由示波器顯示可看出，此實驗成功將腦電識別結果進行NEC-E3編碼，并發(fā)給智能機器人接收模塊。

實驗結果表明，受試者通過進行想象左右手運動，能夠發(fā)出有效的思維腦電。通過LabVIEW進行特征提取和模式識別，基于小波包分解的特征提取和基于歐拉距離的模式識別算法可以正確識別思維腦電信號，分辨出受試者進行的思維模式，并將此模式對應的命令無線發(fā)給智能機器人，控制智能機器人的運動。因此，本文提出的基于BCI的無線智能機器人控制系統(tǒng)的方案是可行的，具有較高的應用價值。

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