一种基于模糊控制的脑控车辆共享控制方法技术

本发明专利技术涉及一种基于模糊控制的脑控车辆共享控制方法，车辆行驶过程中，当在线识别到有运动想象的脑电指令产生时，车辆进入基于模糊控制的容错机制，当没有识别到运动想象的脑电指令时，车辆则进入基于模糊控制的智能驾驶机制；本发明专利技术既能对错误的脑电信号就行纠正，也能够在没有脑电指令的情况下自主监督车辆，弥补了脑机接口识别错误率高、实时性差、命令数受限等问题，大大提高了脑控车辆在未知环境下的安全性。

A shared control method for brain controlled vehicle based on fuzzy control

The present invention relates to a fuzzy control-based brain-controlled vehicle sharing control method, in which a vehicle enters a fault-tolerant mechanism based on fuzzy control when on-line recognition of EEG instructions with motion imagination occurs, and when no EEG instructions with motion imagination are recognized, the vehicle enters a fuzzy-based intelligence. The invention can correct the wrong EEG signals and supervise the vehicles without EEG instructions, which remedies the problems of high recognition error rate, poor real-time performance and limited command number of brain-computer interface, and greatly improves the safety of brain-controlled vehicles in unknown environment.

【技术实现步骤摘要】
一种基于模糊控制的脑控车辆共享控制方法
本专利技术涉及一种基于模糊控制的脑控车辆共享控制方法，属于BCI领域以及车辆工程

技术介绍
随着BCI（脑机接口）技术的深入研究，其应用对象也日益广泛，脑控车辆就是其中的研究热点之一。脑控车辆将BCI技术与车辆技术相结合，通过对脑电信号的识别来控制车辆的行驶。脑控车辆在军事、民用、娱乐方面均有重大应用价值，不仅提高了残疾人的行动能力，同时也为无人驾驶辅助控制提供了新思路。经对现有技术文献的检索发现，目前国内外对脑控车辆的研究尚处于初步阶段，大多都是应用脑机接口直接控制车辆，只是验证了脑控车辆的可行性。但是目前脑机接口存在很多问题，脑电信号识别准确率低、实时性差、命令数受限，对于安全性要求极高的车辆来说指令延迟严重、传输速率低且意图解读容易出错，因此应用脑电指令直接控制车辆难以保障其安全性能。北京理工大学毕路拯课题组提出了一种面向脑控车辆的模型预测控制方法，在保证安全性的条件下保持脑控车辆的平稳性。但仍然缺少对错误脑电指令的纠正，在没有脑电指令的情况下缺少对脑控车辆的监督和保障，如何在人脑和车辆之间建立一种辅助的共享控制方法最大程度地保证车辆行驶的安全性，成为亟待解决的技术问题。
技术实现思路
本专利技术提供一种基于模糊控制的脑控车辆共享控制方法，既能对错误的脑电信号就行纠正，也能够在没有脑电指令的情况下自主监督车辆，弥补了脑机接口识别错误率高、实时性差、命令数受限等问题，大大提高了脑控车辆在未知环境下的安全性。本专利技术解决其技术问题所采用的技术方案是：一种基于模糊控制的脑控车辆共享控制方法，车辆行驶过程中，当在线识别到有运动想象的脑电指令产生时，车辆进入基于模糊控制的容错机制，当没有识别到运动想象的脑电指令时，车辆则进入基于模糊控制的智能驾驶机制；作为本专利技术的进一步优选，具体包括如下步骤：第一步，初始化脑电采集设备和车辆系统，利用脑电采集设备实时采集车辆在运动想象任务下的脑电信号，对其在线进行特征提取与分类,分类的结果作为对车辆进行施加的加速、减速、左转以及右转的脑控指令；第二步，判断是否有脑电指令产生，若有则进入第三步，否则进入第四步；第三步，进入基于模糊控制的容错机制，通过摄像头、超声波传感器判断该脑电指令是否安全，若车辆行驶安全则执行脑电指令，若车辆行驶不安全则对其错误的脑电指令进行纠正；第四步，进入基于模糊控制的智能驾驶机制，通过摄像头、超声波传感器判断车辆行驶时所处的环境类别，若安全则不作任何控制，若不安全则根据所处环境选择行为；作为本专利技术的进一步优选，前述第一步步骤中运动想象任务下的脑电信号，包括三种，分别为P300诱发电位、稳态视觉诱发电位和ERD/ERS；作为本专利技术的进一步优选，前述第三步步骤中基于模糊控制的容错机制，通过摄像头获取车辆与其两侧车道线之间的距离，五路超声波传感器获取车辆与其前方、左侧、左前方、右侧、右前方障碍物之间的距离，结合当前车速判断接收到的脑电指令判断是否安全，若安全则执行脑电指令，若不安全则对其错误的脑电指令进行纠正；此时模糊控制器的输入是接收到的脑电指令，包括车辆与其两侧车道线之间的距离，与其前方、左侧、左前方、右侧、右前方障碍物之间的距离和当前车辆的行驶车速，通过模糊控制规则输出的实际控制指令包括加速、减速、左转、右转和停止；作为本专利技术的进一步优选，前述第四步步骤中基于模糊控制的智能驾驶机制，通过摄像头获取车辆与其两侧车道线之间的距离，五路超声波传感器获取车辆与其前方、左侧、左前方、右侧、右前方障碍物之间的距离，结合当前车速判断当前环境是否安全，若车辆行驶安全则不做任何控制，若车辆行驶不安全则通过模糊控制规则选择行为；此时驾驶机制为没有接收到脑电指令的情况，模糊控制器的输入为车辆与其两侧车道线之间的距离，与其前方、左侧、左前方、右侧、右前方障碍物之间的距离和当前车辆的行驶车速，通过一系列模糊控制规则输出的实际控制行为包括沿左车道线、沿右车道线、减速、左转、右转和停止。通过以上技术方案，相对于现有技术，本专利技术具有以下有益效果：本专利技术提供一种基于模糊控制的脑控车辆共享控制方法，当在线识别到有运动想象的脑电指令产生时，则进入基于模糊控制的容错机制，当没有识别到运动想象的脑电指令时则进入基于模糊控制的智能驾驶机制，既能对错误的脑电信号就行纠正，也能够在没有脑电指令的情况下自主监督车辆，确保车辆在无障碍物时于车道线内行驶，有障碍物时进行自主避障，弥补了脑机接口识别错误率高、实时性差、传输速率低等问题，大大提高了脑控车辆在未知环境下的安全性，具有一定的现实意义和广泛的应用前景。附图说明下面结合附图和实施例对本专利技术进一步说明。图1为本专利技术中脑控车辆的系统框图；图2为本专利技术中脑控车辆共享控制方法的流程图。具体实施方式现在结合附图对本专利技术作进一步详细的说明。这些附图均为简化的示意图，仅以示意方式说明本专利技术的基本结构，因此其仅显示与本专利技术有关的构成。本专利技术的一种基于模糊控制的脑控车辆共享控制方法，车辆行驶过程中，当在线识别到有运动想象的脑电指令产生时，车辆进入基于模糊控制的容错机制，当没有识别到运动想象的脑电指令时，车辆则进入基于模糊控制的智能驾驶机制；如图1所示，脑控车辆系统主要包括脑电信号采集、信号处理、共享控制模块和车辆；具体工作工程如下：第一步，利用脑电采集设备实时采集运动想象任务下的脑电信号，采用EMOTIV公司的EPOC+头套采集被试者在不同运动想象动作下的大脑额叶区域、中央区域和顶叶区域的脑电信号；其运动想象动作分别为想象左手、想象右手、想象脚、想象舌头运动，分别对应车辆的左转、右转、加速、减速指令；第二步，对采集到的脑电信号进行在线处理，包括预处理、特征提取和分类，分类结果作为对车辆施加的左转、右转、加速和减速的脑控指令；第三步，实现基于模糊控制的共享控制，当在线识别到有运动想象的脑电指令产生时，则进入基于模糊控制的容错机制，当没有识别到运动想象的脑电指令时则进入基于模糊控制的智能驾驶机制，输出最终的实际控制指令给车辆。作为本专利技术的进一步优选，如图2所示，一种基于模糊控制的脑控车辆共享控制方法具体包括如下步骤：第一步，初始化脑电采集设备和车辆系统，利用脑电采集设备实时采集车辆在运动想象任务下的脑电信号，对其在线进行特征提取与分类,分类的结果作为对车辆进行施加的加速、减速、左转以及右转的脑控指令；第二步，判断是否有脑电指令产生，若有则进入第三步，否则进入第四步；第三步，进入基于模糊控制的容错机制，通过摄像头、超声波传感器判断该脑电指令是否安全，若车辆行驶安全则执行脑电指令，若车辆行驶不安全则对其错误的脑电指令进行纠正；第四步，进入基于模糊控制的智能驾驶机制，通过摄像头、超声波传感器判断车辆行驶时所处的环境类别，若安全则不作任何控制，若不安全则根据所处环境选择行为；作为本专利技术的进一步优选，前述第一步步骤中运动想象任务下的脑电信号，包括三种，分别为P300诱发电位、稳态视觉诱发电位和ERD/ERS；其中，第一步步骤中运动想象任务下的脑电信号，脑机接口类型众多，广泛应用的脑电信号主要有三种：P300诱发电位、稳态视觉诱发电位、ERD/ERS（事件相关去同步电位/事件相关同步电位）；考虑到应用对象为车辆，脑控驾驶员需要用眼本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于模糊控制的脑控车辆共享控制方法，其特征在于：车辆行驶过程中，当在线识别到有运动想象的脑电指令产生时，车辆进入基于模糊控制的容错机制，当没有识别到运动想象的脑电指令时，车辆则进入基于模糊控制的智能驾驶机制。

【技术特征摘要】
1.一种基于模糊控制的脑控车辆共享控制方法，其特征在于：车辆行驶过程中，当在线识别到有运动想象的脑电指令产生时，车辆进入基于模糊控制的容错机制，当没有识别到运动想象的脑电指令时，车辆则进入基于模糊控制的智能驾驶机制。2.根据权利要求1所述的基于模糊控制的脑控车辆共享控制方法，其特征在于：具体包括如下步骤：第一步，初始化脑电采集设备和车辆系统，利用脑电采集设备实时采集车辆在运动想象任务下的脑电信号，对其在线进行特征提取与分类,分类的结果作为对车辆进行施加的加速、减速、左转以及右转的脑控指令；第二步，判断是否有脑电指令产生，若有则进入第三步，否则进入第四步；第三步，进入基于模糊控制的容错机制，通过摄像头、超声波传感器判断该脑电指令是否安全，若车辆行驶安全则执行脑电指令，若车辆行驶不安全则对其错误的脑电指令进行纠正；第四步，进入基于模糊控制的智能驾驶机制，通过摄像头、超声波传感器判断车辆行驶时所处的环境类别，若安全则不作任何控制，若不安全则根据所处环境选择行为。3.根据权利要求2所述的基于模糊控制的脑控车辆共享控制方法，其特征在于：前述第一步步骤中运动想象任务下的脑电信号，包括三种，分别为P300诱发电位、稳态视觉诱发电位和ERD/ERS。4.根据权利要求2所述的基于模糊控制的脑控车辆共享控...

【专利技术属性】
技术研发人员：殷国栋，龚蕾，姜武杰，武振，胡梦然，
申请(专利权)人：东南大学，
类型：发明
国别省市：江苏,32