【技术实现步骤摘要】
本申请涉及脑机接口，尤其涉及一种基于脑波信号控制空气波手套的方法和头盔设备。
技术介绍
1、随着智能穿戴设备的发展，通过头盔监测脑波信号已成为可能，同时，空气波手套作为一种新型的人机交互设备，其在康复、游戏等领域具有广泛的应用前景。
2、传统的空气波手套主要依赖物理按钮或触摸屏等输入设备进行控制，通过手动点击按钮或触屏来实现空气波手套的开关和输出方向的控制。
3、然而，传统方法中空气波手套控制方法难以实现连续自然控制，物理按钮与空气波手套的输出并无直接对应的关系，所以，现有技术难以像直接控制手掌那样直观地控制空气波手套。
技术实现思路
1、本申请提供了一种基于脑波信号控制空气波手套的方法，用于在现有技术中难以精准直接地控制空气波手套的情况下，实现了通过脑波信号与手套控制的无缝链接，提高了控制空气波手套的准确性和效率。
2、第一方面，本申请提供了一种基于脑波信号控制空气波手套的方法，应用于头盔设备的头盔设备，该方法包括：接收基于tgam芯片的头盔设备发来的脑电信号输出数据；对该脑电信号输出数据进行解析获得原始脑电信号数据；根据该原始脑电信号数据确定脑电信号特征；将该脑电信号特征输入至预设的脑电信号解码模型中，确定用户对空气波手套的意图控制指令；根据该意图控制指令控制该空气波手套执行相应的操作动作。
3、通过采用上述技术方案，能够实现基于脑波信号对空气波手套的精准控制，实现了脑波信号与手套操作的无缝衔接，提高了控制的准确性和便捷性，为用户
4、结合第一方面的一些实施例，在一些实施例中，在将该脑电信号特征输入至预设的脑电信号解码模型中，确定用户对空气波手套的意图控制指令的步骤之前，还包括：在确定头盔设备被用户开启并连接蓝牙后，检测到蓝牙连接装置一侧发出灯光，则确定该头盔设备与该空气波手套建立通信连接；通过调试设备确定噪音值；若检测到该噪音值从0到100变化时，则确定用户佩戴接触不良，控制扬声器发出重新佩戴提示信息；若用户使用该头盔设备时噪音值显示为从满格变为0时，则表示用户正确佩戴。
5、通过采用上述技术方案，能够确保头盔设备与空气波手套之间的稳定通信连接，并及时发现用户佩戴接触不良的问题，引导用户正确佩戴头盔设备，从而提高了设备使用的稳定性和可靠性，保证了用户能够正常使用脑波信号控制手套。
6、结合第一方面的一些实施例，在一些实施例中，在接收基于tgam芯片的头盔设备发来的脑电信号输出数据的步骤之后，还包括：检测该脑电信号输出数据中的小包数据的校验和是否正确；若正确，则确定原始脑电信号数据；若不正确，则丢弃对应的数据包；在确定丢包率后，若该丢包率低于设定阈值，则控制警报设备发出警报信息。
7、通过采用上述技术方案，能够保证脑电信号输出数据的准确性和完整性。在丢包率低于设定阈值时，控制警报设备发出警报信息，提醒用户注意数据传输问题，从而提高了系统的稳定性和可靠性，为准确控制空气波手套提供了可靠的数据基础。
8、结合第一方面的一些实施例，在一些实施例中，对该脑电信号输出数据进行解析获得原始脑电信号数据的步骤之后，还包括：对该原始脑电信号数据进行提取和筛选，确定用户的有效专注度数据和放松度数据；若该有效专注度数据和该放松度数据控制该空气波手套的力度。
9、通过采用上述技术方案，能够根据用户的有效专注度数据和放松度数据来精准控制空气波手套的力度。对原始脑电信号数据进行提取和筛选，得到用户的有效专注度数据和放松度数据，这些数据能够反映用户的意图和状态。根据这些数据控制手套的力度，使得手套的操作更加符合用户的需求，提高了用户体验，实现了更加个性化和智能化的控制。
10、结合第一方面的一些实施例，在一些实施例中，在根据该意图控制指令控制该空气波手套执行相应的操作动作的步骤，具体包括：根据该意图控制指令确定该空气波手套的待执行部件；确定该待执行部件对应的所需的动作类型；在根据该动作类型和该待执行部件确定该空气波手套控制指令后，将该空气波手套控制指令发送至该空气波手套，以使该空气波手套控制待执行部件的压力和流量来完成该动作类型。
11、通过采用上述技术方案，根据意图控制指令确定手套的待执行部件和所需的动作类型，然后确定控制指令并发送至手套，使手套控制待执行部件的压力和流量来完成动作类型。这样可以确保手套的操作动作准确无误，提高了控制的精度和可靠性，满足用户对不同操作动作的需求。
12、结合第一方面的一些实施例，在一些实施例中，在根据该意图控制指令控制该空气波手套执行相应的操作动作的步骤之后，还包括：继续获取该原始脑电信号数据，提取该原始脑电信号数据中的脑电信号特征；根据提取的该脑电信号特征判定用户对该空气波手套执行动作的满意程度；若该脑电信号特征表示用户不满意当前的执行动作结果，则重新获取用户的新脑电信号特征；在根据该新脑电信号特征更新该意图控制指令并发送至该空气波手套。
13、通过采用上述技术方案，在控制手套执行操作动作后，继续获取原始脑电信号数据，提取脑电信号特征，判断用户对执行动作的满意程度。若用户不满意，重新获取新脑电信号特征，并更新意图控制指令发送至手套，从而实现了对手套执行动作的实时调整，提高了用户满意度和使用体验。
14、结合第一方面的一些实施例，在一些实施例中，在根据该原始脑电信号数据确定脑电信号特征的步骤之前，还包括：收集多名用户的原始脑电信号样本数据，训练得到通用域脑电信号特征识别模型；接收到新用户使用该头盔设备的信息时，收集该新用户的新原始脑电信号数据；将该通用域脑波信号识别模型作为预训练模型，根据该新原始脑电信号数据对该预训练模型进行调整，得到适用于该新用户的用户个性化脑电信号解码模型。
15、通过采用上述技术方案，收集多名用户的原始脑电信号样本数据，训练得到通用域脑电信号特征识别模型。当新用户使用头盔设备时，收集其新原始脑电信号数据，并以通用域模型为预训练模型进行调整，得到适用于该新用户的个性化模型。这样可以提高脑电信号解码的准确性和适应性，更好地满足不同用户的需求，提升了整个系统的性能和用户体验。
16、第二方面，本申请提供了一种头盔设备，该头盔设备包括：一个或多个处理器和存储器；该存储器与该一个或多个处理器耦合，该存储器用于存储计算机程序代码，该计算机程序代码包括计算机指令，该一个或多个处理器调用该计算机指令以使得该头盔设备执行如第一方面以及第一方面中任一可能的实现方式描述的方法。
17、第三方面，本申请提供了一种包含指令的计算机程序产品，当该计算机程序产品在头盔设备上运行时，使得该头盔设备执行如第一方面以及第一方面中任一可能的实现方式描述的方法。
18、第四方面，本申请提供了一种计算机可读存储介质，包括指令，当该指令在头盔设备上运行时，使得该头盔设备执行如第一方面以及第一方面中任一可能的实现方式描述的方法。
19、本申请实施例中提供本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于脑波信号控制空气波手套的方法，应用于头盔设备的服务器，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在将所述脑电信号特征输入至预设的脑电信号解码模型中，确定用户对空气波手套的意图控制指令的步骤之前，还包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在接收基于TGAM芯片的头盔设备发来的脑电信号输出数据的步骤之后，还包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对所述脑电信号输出数据进行解析获得原始脑电信号数据的步骤之后，还包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在根据所述意图控制指令控制所述空气波手套执行相应的操作动作的步骤，具体包括：
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在根据所述意图控制指令控制所述空气波手套执行相应的操作动作的步骤之后，还包括：
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在根据所述原始脑电信号数据确定脑电信号特征的步骤之前，还包括：
8.一种头盔设备，其特征在于，所述头盔设备包括：一个或多个处理器和存储器；所述存储器与
9.一种包含指令的计算机程序产品，其特征在于，当所述计算机程序产品在头盔设备上运行时，使得所述头盔设备执行如权利要求1-7中任一项所述的方法。
10.一种计算机可读存储介质，包括指令，其特征在于，当所述指令在头盔设备上运行时，使得所述头盔设备执行如权利要求1-7中任一项所述的方法。
...【技术特征摘要】
1.一种基于脑波信号控制空气波手套的方法，应用于头盔设备的服务器，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在将所述脑电信号特征输入至预设的脑电信号解码模型中，确定用户对空气波手套的意图控制指令的步骤之前，还包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在接收基于tgam芯片的头盔设备发来的脑电信号输出数据的步骤之后，还包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对所述脑电信号输出数据进行解析获得原始脑电信号数据的步骤之后，还包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在根据所述意图控制指令控制所述空气波手套执行相应的操作动作的步骤，具体包括：
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在根据所述意图控制指令控制所述空气波手套执行相应...
【专利技术属性】
技术研发人员：郭观莲，孙成伟，孙成宇，陈景亮，吴崇伟，
申请(专利权)人：厦门维优智能科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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