无人机的控制方法、装置及系统制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种无人机的控制方法、装置及系统，该方法包括：采集用户脑部未发出控制指令时的第一脑电波信号以及用户脑部分别发出多个控制指令时的多个不同的第二脑电波信号；对第一脑电波信号以及多个不同的第二脑电波信号进行处理，得到用户脑部分别发出各个控制指令时的脑电波信号的参数；采集用户脑部发出的实时脑电波信号，对第一脑电波信号以及采集到的实时脑电波信号进行处理，得到实时脑电波信号的参数；将实时脑电波信号的参数与各个控制指令对应的脑电波信号的参数进行比对，得到实时脑电波信号对应的控制指令；将实时脑电波信号对应的控制指令发送至无人机。

【技术实现步骤摘要】
无人机的控制方法、装置及系统
本专利技术涉及无人机
，更具体地，涉及一种无人机的控制方法、装置及系统。
技术介绍
生物电现象是生命活动的基本特征之一。人类在进行思维活动时大脑产生的生物电信号就是脑电波，这些自发的生物电信号根据其频率的不同可划分为不同的脑电波类型。表1为不同脑电波类型的频率范围和对应的精神状态。表1上述脑电波可以通过放置在头皮的传感器进行测量和分析，并根据测量分析得到的脑电波进行脑机交互，实现对外部设备的控制，例如，对无人机的控制。现有技术中，对测量得到的脑电波的幅值进行计算，得到其均值和均方值，这样的分析方式，并没有排除采集仪器以及其他原因产生的噪音信号的影响，另外，也没有排除每个人的脑电波的差异的因素的影响，导致脑电波的分析结果准确度较低。
技术实现思路
本专利技术的一个目的是提供一种无人机的控制方法、装置及系统的新技术方案。根据本专利技术的第一方面，提供了一种无人机的控制方法，包括：采集用户脑部未发出控制指令时的第一脑电波信号以及用户脑部分别发出多个控制指令时的多个不同的第二脑电波信号；对所述第一脑电波信号以及所述多个不同的第二脑电波信号进行处理，得到用户脑部分别发出各个控制指令时的脑电波信号的参数；采集用户脑部发出的实时脑电波信号，对所述第一脑电波信号以及采集到的所述实时脑电波信号进行处理，得到所述实时脑电波信号的参数；将所述实时脑电波信号的参数与所述各个控制指令对应的脑电波信号的参数进行比对，得到所述实时脑电波信号对应的控制指令；将所述实时脑电波信号对应的控制指令发送至所述无人机。可选地，脑电波信号的参数包括：脑电波信号的振幅和脑电波信号的频率。可选地，对所述第一脑电波信号以及所述多个不同的第二脑电波信号进行处理，得到用户脑部分别发出各个控制指令时的脑电波信号的参数，包括：基于以下计算式计算得到所述各个控制指令对应的脑电波信号的振幅S(l)，其中，R(l)代表采集到的第二脑电波信号的振幅，r(l)代表采集到的第一脑电波信号的振幅，n代表测量的时间点，x(n1)代表在时间点n1测量得到的采集到的第一脑电波信号的振幅，y(n)代表在时间点n测量得到的采集到的第二脑电波信号的振幅，Q代表测量的次数，利用傅里叶变换公式对所述各个控制指令对应的脑电波信号的振幅S(l)进行处理，得到所述各个控制指令对应的脑电波信号的频率。可选地，在采集用户脑部发出的实时脑电波信号，对所述第一脑电波信号以及采集到的所述实时脑电波信号进行处理，得到所述实时脑电波信号的参数之后，还包括：判断所述实时脑电波信号的频率是否位于预设的频率阈值范围内，根据判断结果确定是否进行将所述实时脑电波信号的参数与所述各个控制指令对应的脑电波信号的参数的比对操作。可选地，所述预设的频率阈值范围为30Hz-100Hz。根据本专利技术的第二方面，提供了一种无人机的控制装置，包括：采集模块，用于采集用户脑部未发出控制指令时的第一脑电波信号以及用户脑部分别发出多个控制指令时的多个不同的第二脑电波信号；处理模块，用于对所述第一脑电波信号以及所述多个不同的第二脑电波信号进行处理，得到用户脑部分别发出各个控制指令时的脑电波信号的参数；所述处理模块还用于：采集用户脑部发出的实时脑电波信号，对所述第一脑电波信号以及采集到的所述实时脑电波信号进行处理，得到所述实时脑电波信号的参数；比对模块，用于将所述实时脑电波信号的参数与所述各个控制指令对应的脑电波信号的参数进行比对，得到所述实时脑电波信号对应的控制指令；发送模块，用于将所述实时脑电波信号对应的控制指令发送至所述无人机。可选地，脑电波信号的参数包括：脑电波信号的振幅和脑电波信号的频率。可选地，所述处理模块还用于：基于以下计算式计算得到所述各个控制指令对应的脑电波信号的振幅S(l)，其中，R(l)代表采集到的第二脑电波信号的振幅，r(l)代表采集到的第一脑电波信号的振幅，n代表测量的时间点，x(n1)代表在时间点n1测量得到的采集到的第一脑电波信号的振幅，y(n)代表在时间点n测量得到的采集到第二脑电波信号的振幅，Q代表测量的次数，利用傅里叶变换公式对所述各个控制指令对应的脑电波信号的振幅S(l)进行处理，得到所述各个控制指令对应的脑电波信号的频率。可选地，所述装置还包括：判断模块，用于判断所述实时脑电波信号的频率是否位于预设的频率阈值范围内，根据判断结果确定是否进行将所述实时脑电波信号的参数与所述各个控制指令对应的脑电波信号的参数的比对操作。根据本专利技术的第三方面，提供了一种无人机控制系统，包括：无人机和如上述任一所述的无人机的控制装置。本专利技术提供的无人机控制方法、装置及系统，通过对用户脑部未发出控制指令时的第一脑电波信号以及采集到的用户脑部发出的实时脑电波信号进行处理，得到用户脑部发出的实时脑电波信号的参数，避免了现有技术中采集仪器及其他原因产生的噪音信号的影响。另外，在实现对无人机的控制之前，对每一个用户均进行上述处理，避免了每个人的脑电波的差异的因素的影响，提高了对脑电波信号分析的准确度，进而准确地分析出用户发出的脑电波信号对应的控制命令。通过以下参照附图对本专利技术的示例性实施例的详细描述，本专利技术的其它特征及其优点将会变得清楚。附图说明被结合在说明书中并构成说明书的一部分的附图示出了本专利技术的实施例，并且连同其说明一起用于解释本专利技术的原理。图1示出了根据本专利技术一个实施例的无人机的控制方法的处理流程图。图2示出了根据本专利技术一个实施例的无人机的控制方法的另一种处理流程图。图3示出了根据本专利技术一个实施例的无人机的控制装置的结构示意图。图4示出了根据本专利技术一个实施例的无人机的控制装置的另一种结构示意图。图5示出了根据本专利技术一个实施例的无人机控制系统的结构示意图。具体实施方式现在将参照附图来详细描述本专利技术的各种示例性实施例。应注意到：除非另外具体说明，否则在这些实施例中阐述的部件和步骤的相对布置、数字表达式和数值不限制本专利技术的范围。以下对至少一个示例性实施例的描述实际上仅仅是说明性的，决不作为对本专利技术及其应用或使用的任何限制。对于相关领域普通技术人员已知的技术、方法和设备可能不作详细讨论，但在适当情况下，所述技术、方法和设备应当被视为说明书的一部分。在这里示出和讨论的所有例子中，任何具体值应被解释为仅仅是示例性的，而不是作为限制。因此，示例性实施例的其它例子可以具有不同的值。应注意到：相似的标号和字母在下面的附图中表示类似项，因此，一旦某一项在一个附图中被定义，则在随后的附图中不需要对其进行进一步讨论。本专利技术提供了一种无人机的控制方法。图1示出了根据本专利技术一个实施例的无人机的控制方法的处理流程图。参见图1，该方法至少包括步骤S102至步骤S110。步骤S102，采集用户脑部未发出控制指令时的第一脑电波信号以及用户脑部分别发出多个控制指令时的多个不同的第二脑电波信号；步骤S104，对第一脑电波信号以及多个不同的第二脑电波信号进行处理，得到用户脑部分别发出各个控制指令时的脑电波信号的参数；步骤S106，采集用户脑部发出的实时脑电波信号，对第一脑电波信号以及采集到的实时脑电波信号进行处理，得到实时脑电波信号的参数；步骤S108，将实时脑电波信号的参数与各个控制指令对应的脑电波信号的参数进行比对，得到实时脑电波信号本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种无人机的控制方法，其特征在于，包括：采集用户脑部未发出控制指令时的第一脑电波信号以及用户脑部分别发出多个控制指令时的多个不同的第二脑电波信号；对所述第一脑电波信号以及所述多个不同的第二脑电波信号进行处理，得到用户脑部分别发出各个控制指令时的脑电波信号的参数；采集用户脑部发出的实时脑电波信号，对所述第一脑电波信号以及采集到的所述实时脑电波信号进行处理，得到所述实时脑电波信号的参数；将所述实时脑电波信号的参数与所述各个控制指令对应的脑电波信号的参数进行比对，得到所述实时脑电波信号对应的控制指令；将所述实时脑电波信号对应的控制指令发送至所述无人机。

【技术特征摘要】
1.一种无人机的控制方法，其特征在于，包括：采集用户脑部未发出控制指令时的第一脑电波信号以及用户脑部分别发出多个控制指令时的多个不同的第二脑电波信号；对所述第一脑电波信号以及所述多个不同的第二脑电波信号进行处理，得到用户脑部分别发出各个控制指令时的脑电波信号的参数；采集用户脑部发出的实时脑电波信号，对所述第一脑电波信号以及采集到的所述实时脑电波信号进行处理，得到所述实时脑电波信号的参数；将所述实时脑电波信号的参数与所述各个控制指令对应的脑电波信号的参数进行比对，得到所述实时脑电波信号对应的控制指令；将所述实时脑电波信号对应的控制指令发送至所述无人机。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，脑电波信号的参数包括：脑电波信号的振幅和脑电波信号的频率。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，对所述第一脑电波信号以及所述多个不同的第二脑电波信号进行处理，得到用户脑部分别发出各个控制指令时的脑电波信号的参数，包括：基于以下计算式计算得到所述各个控制指令对应的脑电波信号的振幅S(l)，其中，R(l)代表采集到的第二脑电波信号的振幅，r(l)代表采集到的第一脑电波信号的振幅，n代表测量的时间点，x(n1)代表在时间点n1测量得到的采集到的第一脑电波信号的振幅，y(n)代表在时间点n测量得到的采集到的第二脑电波信号的振幅，Q代表测量的次数，利用傅里叶变换公式对所述各个控制指令对应的脑电波信号的振幅S(l)进行处理，得到所述各个控制指令对应的脑电波信号的频率。4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，在采集用户脑部发出的实时脑电波信号，对所述第一脑电波信号以及采集到的所述实时脑电波信号进行处理，得到所述实时脑电波信号的参数之后，还包括：判断所述实时脑电波信号的频率是否位于预设的频率阈值范围内，根据判断结果确定是否进行将所述实时脑电波信号的参数与所述各个控制指令对应的脑电波信号的参数的比对操作。5.根据权利要求4所述的...

【专利技术属性】
技术研发人员：林敬顺，
申请(专利权)人：歌尔科技有限公司，
类型：发明
国别省市：山东,37