一种基于脑电波检测的智能小车控制系统及控制方法技术方案

本发明专利技术提出了一种基于脑电波检测的智能小车控制系统及控制方法，属于智能小车控制技术领域。所述控制系统包括脑电波装置和小车控制装置；所述脑电波装置和小车控制装置通过主从一体式蓝牙模块实现无线数据传输。所述智能小车控制系统及控制方法具有提高小车驱动的精度和稳定性的特点。

A smart car control system and control method based on EEG detection

The invention provides an intelligent car control system and a control method based on the detection of brain wave, which belongs to the technical field of intelligent car control. The control system comprises an EEG device and a car control device, and the EEG device and a car control device realize wireless data transmission through a master-slave integrated Bluetooth module. The intelligent car control system and control method have the characteristics of improving the precision and stability of the car drive.

【技术实现步骤摘要】
一种基于脑电波检测的智能小车控制系统及控制方法
本专利技术涉及一种基于脑电波检测的智能小车控制系统及控制方法，属于智能小车控制

技术介绍
人类在进行生理活动时大脑皮层会产生电位的变化，这些微弱的电信号大致经过采集、降噪、分析等处理后，变得到我们所谓的“脑电波”。脑电信号是一种能够实时反映大脑在不同时期和状态下思维以及神经活动变化的信息载体，一旦有成熟的技术能够有效识别头皮脑电信号，则会极大的推动大脑控制分析的研究进度。脑电波是一些自发的有节律的神经电信号，其频率变动范围在1－30次/秒,可以划分为四个波段，即δ波(1－3Hz)、θ波(4－7Hz)、α波(8－13Hz)、β波(14－30Hz)。除此之外，当被测量者保持清醒状态并专注某一件事时，常可见一种频率为30-80Hz的γ波，它的频率比β波更高，波幅范围不定。而人在睡眠状态下还可能出现另一些比较特殊的波形，如σ波、λ波、μ波、κ-复合波等等。脑电波是众多生物电的一种，近些年来，随着人们对意念控制的热情不断增加，使得脑电波技术的研究得到了飞速发展。从人机接口到脑机接口，脑电波研究正在不断成熟并且走向消费应用。有的脑电波模块输出经过eSense算法处理过的包括专注度和放松度参数等数据值十分微弱，使得一些更深入的设计很难实现。
技术实现思路
本专利技术为了解决现有脑电波传输中难以实现的问题，提出了一种基于脑电波检测的智能小车控制系统及方法。一种基于脑电波检测的智能小车控制方法，所采取的技术方案如下：所述方法包括如下步骤：步骤一：利用脑电波传感器对脑电信号进行检测和采集，并对采集到的脑电信号进行去噪，获得原始脑电信号数据；步骤二：通过通信协议将步骤一所述原始脑电信号数据进行数据解析，获得解析后的脑电信号数据；步骤三：脑电波端处理器对解析后的脑电信号数据进行处理并生成小车控制信号；步骤四：所述小车控制信号通过蓝牙无线模块传输至小车端处理器；步骤五：所述小车端处理器接收到所述小车控制信号后对小车进行驱动控制。进一步地，步骤二所述数据解析的具体过程为：第一步：读取原始脑电信号数据中的每一个字节，直到读取到0xAA；第二步：判断第一步所述0xAA是否是第二个字节；如果所述0xAA不是第二个字节，则返回并执行第一步；如果0xAA是第二个字节，则读取所述原始电脑信号数据的有效数据长度值；第三步：判断第二步所述有效数据长度值的大小是否大于0；如果所述有效数据长度值大于0，则重复第一步至第二步的步骤；如果所述有效数据长度值小于0，则读取有效数据长度值后的有效数据，并将所述有效数据长度值后的有效数据保存在一个数组内，再将所述每一个字节累加值递增校验器中；第四步：计算校验和，并将校验器相加结果的低8位取反；第五步：读取原始脑电信号数据中的校验和，判断所述读取原始脑电信号数据中的校验和与第四部中所述校验和相同是否相等；如果所述原始电脑信号数据中的校验和与第四部中所述校验和不相等，则完成数据解析过程；如果所述原始电脑信号数据中的校验和与第四部中所述校验和相等，则返回第一步，并重复第一步至第五步内容直至所述原始电脑信号数据中的校验和与第四部中所述校验和不相等。进一步地，步骤三所述解析后的脑电信号数据进行处理的具体步骤为：第一步：读取原始脑电信号数据中的每一个字节，直到读取到0xAA；第二步：判断第一步所述0xAA是否是第二个字节；如果所述0xAA不是第二个字节，则返回并执行第一步；如果0xAA是第二个字节，则读取所述原始电脑信号数据的有效数据长度值；第三步：判断第二步所述有效数据长度值的大小是否超过170；如果所述有效数据长度值大于170，则重复第一步至第二步的步骤；如果所述有效数据长度值等于170，则不做任何动作；如果所述有效数据长度值小于170，则读取有效数据长度值后的有效数据，并将所述有效数据长度值后的有效数据保存在一个数组内，再将所述每一个字节累加值递增校验器中；第四步：计算校验和，并将校验器相加结果的低8位取反；第五步：读取原始脑电信号数据中的校验和，判断所述读取原始脑电信号数据中的校验和与第四部中所述校验和相同是否相同；如果所述原始电脑信号数据中的校验和与第四部中所述校验和相同，则对原始脑电信号数据高位左移8位，将左移8为的高位与低位按位运算并获得运算结果；如果所述原始电脑信号数据中的校验和与第四部中所述校验和不相同，则返回第一步，并重复第一步至第五步内容直至所述原始电脑信号数据中的校验和与第四部中所述校验和相同；第六步：判断第五步所述运算结果与阈值之间的关系，如果所述运算结果大于阈值并且噪声指数小于30，则产生眨眼变量输出控制信号1；否则，则产生眨眼变量输出控制信号0；所述产生眨眼变量输出控制信号1和0即为小车控制信号。一种基于脑电波检测的智能小车控制系统，所采取的技术方案如下：所述系统包括脑电波装置和小车控制装置；所述脑电波装置和小车控制装置通过主从一体式蓝牙模块实现无线数据传输；所述脑电波装置包括干电极、脑电波传感器、脑电波端处理器和主从一体式蓝牙模块主机；所述干电极的信号输出端与所述脑电波传感器的信号输入端相连；所述脑电波传感器的信号输出端与所述脑电波端处理器的信号输入端相连；所述脑电波端处理器的信号输出端与所述主从一体式蓝牙模块主机的信号输入端相连；所述小车控制装置包括主从一体式蓝牙模块从机，小车端处理器和小车驱动电路；所述主从一体式蓝牙模块从机的信号输入端与主从一体式蓝牙模块主机的信号输出端无线相连；所述主从一体式蓝牙模块从机的信号输出端与所述小车端处理器的控制信号输入端相连；所述小车端处理器的驱动信号输出端与所述小车驱动电路的驱动信号输入端相连；所述小车驱动电路的驱动信号输出端与小车的驱动信号输入端相连。进一步地，所述脑电波传感器采用ThinkGear脑电波模块。进一步地，所述脑电波传感器采用Arduinopromini处理器。进一步地，所述小车端处理器采用STC89c52rc处理器。本专利技术有益效果：本专利技术提出的一种基于脑电波检测的智能小车控制系统及方法通过对现有的脑电波检测模块进行二次开发，将原有的检测模块与控制模块相结合，通过识别眨眼信息进行控制信号生成，进而实现了从仅供实验的脑电检测到可推广应用的脑控技术实现，为后续的脑机接口技术系统实现奠定了基础。本专利技术提出的一种基于脑电波检测的智能小车控制系统及方法能够有效提高小车驱动的精度和稳定性，并且所述一种基于脑电波检测的智能小车控制方法步骤简单，计算量小，容易实现，有效减少因为计算量大而带来的错误以及高实现难度。附图说明图1为本专利技术所述基于脑电波检测的智能小车控制方法的数据解析流程图。图2为本专利技术所述基于脑电波检测的智能小车控制方法的脑电信号数据处理流程图。图3为本专利技术所述基于脑电波检测的智能小车控制系统的系统结构图。图4为本专利技术所述基于脑电波检测的智能小车控制系统的小车驱动运行流程图。具体实施方式下面结合具体实施例对本专利技术做进一步说明，但本专利技术不受实施例的限制。实施例1：一种基于脑电波检测的智能小车控制方法，所采取的技术方案如下：所述方法包括如下步骤：步骤一：利用脑电波传感器对脑电信号进行检测和采集，并对采集到的脑电信号进行去噪，获得原始脑电信号数据；步骤二：通过通信协议将步骤一所述原始脑电本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于脑电波检测的智能小车控制方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：步骤一：利用脑电波传感器对脑电信号进行检测和采集，并对采集到的脑电信号进行去噪，获得原始脑电信号数据；步骤二：通过通信协议将步骤一所述原始脑电信号数据进行数据解析，获得解析后的脑电信号数据；步骤三：脑电波端处理器对解析后的脑电信号数据进行处理并生成小车控制信号；步骤四：所述小车控制信号通过蓝牙无线模块传输至小车端处理器；步骤五：所述小车端处理器接收到所述小车控制信号后对小车进行驱动控制。

【技术特征摘要】
1.一种基于脑电波检测的智能小车控制方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：步骤一：利用脑电波传感器对脑电信号进行检测和采集，并对采集到的脑电信号进行去噪，获得原始脑电信号数据；步骤二：通过通信协议将步骤一所述原始脑电信号数据进行数据解析，获得解析后的脑电信号数据；步骤三：脑电波端处理器对解析后的脑电信号数据进行处理并生成小车控制信号；步骤四：所述小车控制信号通过蓝牙无线模块传输至小车端处理器；步骤五：所述小车端处理器接收到所述小车控制信号后对小车进行驱动控制。2.根据权利要求1所述基于脑电波检测的智能小车控制方法，其特征在于，步骤二所述数据解析的具体过程为：第一步：读取原始脑电信号数据中的每一个字节，直到读取到0xAA；第二步：判断第一步所述0xAA是否是第二个字节；如果所述0xAA不是第二个字节，则返回并执行第一步；如果0xAA是第二个字节，则读取所述原始电脑信号数据的有效数据长度值；第三步：判断第二步所述有效数据长度值的大小是否大于0；如果所述有效数据长度值大于0，则重复第一步至第二步的步骤；如果所述有效数据长度值小于0，则读取有效数据长度值后的有效数据，并将所述有效数据长度值后的有效数据保存在一个数组内，再将所述每一个字节累加值递增校验器中；第四步：计算校验和，并将校验器相加结果的低8位取反；第五步：读取原始脑电信号数据中的校验和，判断所述读取原始脑电信号数据中的校验和与第四部中所述校验和相同是否相等；如果所述原始电脑信号数据中的校验和与第四部中所述校验和不相等，则完成数据解析过程；如果所述原始电脑信号数据中的校验和与第四部中所述校验和相等，则返回第一步，并重复第一步至第五步内容直至所述原始电脑信号数据中的校验和与第四部中所述校验和不相等。3.根据权利要求1所述基于脑电波检测的智能小车控制方法，其特征在于，步骤三所述解析后的脑电信号数据进行处理的具体步骤为：第一步：读取原始脑电信号数据中的每一个字节，直到读取到0xAA；第二步：判断第一步所述0xAA是否是第二个字节；如果所述0xAA不是第二个字节，则返回并执行第一步；如果0xAA是第二个字节，则读取所述原始电脑信号数据的有效数据长度值；第三步：判断第二步所述有效数据长度值的大小是否超过170；如果所述有效数据长度值大于170，则重复第一步至第二步的步骤；如果所述有效数据长度值等于170，则不...

【专利技术属性】
技术研发人员：武京，张亚洲，张海莹，周楠，
申请(专利权)人：哈尔滨工业大学，
类型：发明
国别省市：黑龙江,23