徐賢,吳正平,查彬
(三江學(xué)院,江蘇南京,210012)
近年來,在腦機(jī)接口(Brain Computer Interface)技術(shù)逐漸在醫(yī)學(xué)工程、休閑娛樂等領(lǐng)域體現(xiàn)出較高的學(xué)術(shù)價(jià)值、科學(xué)意義和應(yīng)用前景。如今用大腦控制設(shè)備的技術(shù)不再是幻想,用“意念”控制身邊的設(shè)備已成為可能,本文正基于腦機(jī)接口技術(shù),通過SSVEP(Steady-State Visual Evoked Potentials)技術(shù)實(shí)現(xiàn)腦電信號控飛行器的目的,本技術(shù)的實(shí)現(xiàn),對助殘康復(fù)等醫(yī)療服務(wù)機(jī)器人設(shè)計(jì)有較高的參考應(yīng)用價(jià)值。
人體腦電信號在視頻受到視覺刺激時(shí)會含有與視覺刺激相關(guān)的頻率成份,從而我們可以通過采集SSVEP信號,提取特征頻率,轉(zhuǎn)換成控制指令從而控制飛行器飛行狀態(tài)。系統(tǒng)通過8通道便攜式無線腦電信號采集裝置采集腦電信號,對特征頻率進(jìn)行識別分類,建立刺激頻率與飛行方向之間的映射關(guān)系,最終達(dá)到控制目的。其總體框圖如圖1所示。
圖1 系統(tǒng)總體框圖
飛行器硬件設(shè)計(jì)采用STM32F103RCT6系列控制器作為主控芯片,使用MPU6050作為運(yùn)動(dòng)處理傳感器芯片,通過I2C通信協(xié)議對飛行器姿態(tài)進(jìn)行檢測,再檢測返回的值計(jì)算并輸出控制4個(gè)電機(jī)。微控制器通過SPI協(xié)議與NRF24L01模塊進(jìn)行數(shù)據(jù)交換;上位機(jī)通過串口轉(zhuǎn)UART與飛行器進(jìn)行實(shí)時(shí)通信,其整體框架如圖2所示。
圖2 飛行器系統(tǒng)框圖
設(shè)計(jì)中采用6軸運(yùn)動(dòng)處理組件MPU-6050,通過獲取陀螺儀和加速度的值并傳給微控制器,微控制器計(jì)算后輸出電機(jī)控制量給電機(jī),從而控制飛行器。圖3為姿態(tài)傳感器模塊的電路圖。
四軸飛行器控制程序的主要設(shè)計(jì)思路:首先上電之后初始化STM32串口,中斷,定時(shí)器,IO口等外設(shè),獲取MPU6050的原始數(shù)據(jù),通過I2C獲取加速度數(shù)據(jù)acc_z, acc_x,acc_y和陀螺儀數(shù)據(jù)gyro.x、 gyro.y 、gyro.z;其次對得到的6個(gè)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理,通過DMP固件得到傾仰角pitch,翻滾腳roll,偏航角yaw;最后將得到的角度作為串級PID的輸入量,計(jì)算得出電機(jī)控制PWM量輸入給電機(jī)。
圖3 MPU6050電路圖
四軸飛行器控制系統(tǒng)屬于非線性二階系統(tǒng),串級PID控制器可提高系統(tǒng)的控制穩(wěn)定性和工作頻率,抗干擾能力強(qiáng)。本設(shè)計(jì)采用的串級控制器,將角度和角速度作為控制對象,其中角速度作為內(nèi)環(huán),角度作為外環(huán)。控制框圖如圖4所示。
串級PID控制器參數(shù)整定方法是內(nèi)環(huán)采用湊試法,外環(huán)采用曲線法。內(nèi)環(huán)參數(shù)整定時(shí)先確定一個(gè)X軸,把外環(huán)的參數(shù)P整定為0,此時(shí)角速度為0,然后依次整定P、I、D參數(shù),具體的方法是先根據(jù)飛行器狀態(tài)確定P的極性,然后湊試P的值直至等幅震蕩。外環(huán)P參數(shù)整定時(shí),先給定一個(gè)角度,通過NRF發(fā)送給上位機(jī)此時(shí)PWM的輸出量,記錄各個(gè)參數(shù),如表1所示,通過對這些數(shù)據(jù)擬合曲線進(jìn)行分析,最終選定的比例參數(shù)為1的時(shí)候,系統(tǒng)響應(yīng)及時(shí),最終趨于設(shè)定的角度如圖5所示。
圖4 系統(tǒng)串級控制框圖
圖5 響應(yīng)曲線
表1 數(shù)據(jù)表格
對于Y軸可以采用相同的方法。由于整個(gè)飛行器質(zhì)量分布不均,會造成兩個(gè)軸的參數(shù)不一樣,但是還是很接近。
如圖6所示,在人體眼睛注視有固定頻率刺激源目標(biāo)時(shí),視網(wǎng)膜感光細(xì)胞接收到刺激信息,通過神經(jīng)傳輸通路傳到視覺皮層,在這里引起神經(jīng)變化,產(chǎn)生相應(yīng)的電位。產(chǎn)生電位的方式有瞬間視覺誘發(fā)電位和穩(wěn)態(tài)視覺誘發(fā)電位,本設(shè)計(jì)研究的是穩(wěn)態(tài)視覺觸發(fā),它的電位具有信噪比高、頻譜穩(wěn)定,而且刺激時(shí)間短,會發(fā)生電位重疊,此時(shí)電位會趨于穩(wěn)定,且有周期性,通過頻譜分析,它的刺激源頻率和倍頻會出現(xiàn)明顯的峰值。
圖6 視覺誘發(fā)電位產(chǎn)生的過程
目前能有效誘發(fā)SSVEP信號刺激源類型有LED、LCD等。本設(shè)計(jì)借助電腦顯示屏LCD作為刺激源的產(chǎn)生,軟件上修改參數(shù)即可對刺激源進(jìn)行頻率控制。
SSVEP中刺激頻率采用低頻段作為刺激源。為了減少LCD刺激時(shí)的干擾,故選擇LCD刷新頻率的正因子作為刺激頻率,設(shè)f0為LCD的刷新頻率,N為正整數(shù),則可以選擇的頻率如下表2所示。
表2 可供選擇的最佳刺激頻率
由于刺激源的個(gè)數(shù)一般最多為5個(gè),綜上所述,本次研究選擇其中4個(gè)作為刺激源的頻率,分別為6Hz,6.7Hz,7.5Hz,10Hz。
LDC刺激器是在Labview環(huán)境下來設(shè)計(jì)的,其界面如圖7所示,它采用Labview中的while關(guān)鍵字實(shí)現(xiàn)刺激源不同頻率閃爍。界面中刺激源采用4個(gè)黑色白底的圓組成,如需要改變頻率只需要在下面的數(shù)字,然后運(yùn)行即可。
圖7 刺激源界面
3.4.1 腦電采集
本次設(shè)計(jì)選擇了一款無線ERP腦電采集器。圖8所示為阻抗測試界面,腦電帽采用無膠便攜式電極帽,眼睛與LCD的距離大約為0.6m左右,為保證采集信號的完整性和準(zhǔn)確性,先測試電極帽上的每個(gè)電極的阻抗值,一般要求阻抗不高于30kΩ。
圖8 阻抗測試界面
在完成以上幾個(gè)步驟之后,就可以開始采集腦電信號。采集系統(tǒng)中8個(gè)采集通道對應(yīng)著一片區(qū)域的腦電信號。采集腦電信號如圖9所示,波形數(shù)據(jù)可以保存到本地,進(jìn)行離線分析,也可實(shí)時(shí)傳輸數(shù)據(jù)。
圖9 腦電信號采集上位機(jī)圖
3.4.2 信號特征提取及處理
典型相關(guān)分析方法(CCA)是研究多個(gè)變量與多個(gè)變量之間相關(guān)性的算法,可以滿足本設(shè)計(jì)采用8通道信號采集的特點(diǎn),其基本思想是找出兩組變量X和Y在整體上的相關(guān)系數(shù)ρ并使其最大。定義多通道SSVEP信號為Xn,
式(1)中,n為通道編號,Xnfm是原始SSVEP腦電信號經(jīng)過小波包分解重構(gòu)的fm頻段的信號。建立相應(yīng)的參考信號矩陣為:
然后求得最大的相關(guān)系數(shù)
式(3)中,cov(Xn,Y)為 Xn和 Y 的協(xié)方差,σXn和 σY分別為Xn和Y的標(biāo)準(zhǔn)差。
將SSVEP信號進(jìn)行小波包分解之后得到重構(gòu)信號,根據(jù)CCA算法計(jì)算出各個(gè)通道的Xn和Y的最大相關(guān)系數(shù)ρm,然后比照判斷SSVEP刺激信號的頻點(diǎn)fm。
通過ERP采集盒子信號處理之后,我們最終的目的是需要這些信號變成我們讓飛行器識別的控制命令。系統(tǒng)測試需要飛行器在上電幾秒鐘后升起,懸停在一定的高度進(jìn)入待控制狀態(tài),測試者集中精力注視LCD上的方向刺激源控制飛行器。從表3中可以分析,同一個(gè)測試者對不同的目標(biāo)頻率會產(chǎn)生不同的響應(yīng),而對于相同的目標(biāo)頻率,不同的測試者也會產(chǎn)生不同的響應(yīng)??梢妭€(gè)體之間存在差異性,符合生物學(xué)中的人體各異觀點(diǎn)。
表3 目標(biāo)頻率特征識別對比
本設(shè)計(jì)主要完成了以下工作:設(shè)計(jì)了基于Labview的LCD視覺刺激器,根據(jù)顯示器60Hz的特性選定了需要閃爍的頻率,其中刺激源的個(gè)數(shù)和閃爍的頻率可以通過軟件控制,這是不同于其他刺激器的一個(gè)特點(diǎn);設(shè)計(jì)和完成了四軸飛行器的各個(gè)模塊搭建,并能正常飛行;實(shí)現(xiàn)了微型四旋翼飛行器四個(gè)方向由腦電信號控制。
此外,由于每個(gè)人的腦電信號現(xiàn)象不一至,且在測試采集中很容易受外界噪音以及眼睛眨動(dòng)等肌電干擾,所以如何確保采集到高質(zhì)量的腦電信號還有待進(jìn)一步的研究。