本發(fā)明涉及電動(dòng)輪椅控制，具體涉及一種基于多模態(tài)智能腦控輪椅的控制方法及系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

1、隨著全球人口老齡化加速以及生活水平的不斷提升，因疾病導(dǎo)致的身體功能障礙人群的出行問題日益嚴(yán)峻，尤其是漸凍癥(als，amyotrophic?lateral?sclerosis)和癱瘓患者的出行需求更加迫切，通常是通過現(xiàn)有腦控輪椅技術(shù)，改善這一特殊人群的出行體驗(yàn)，而現(xiàn)有的腦控輪椅技術(shù)雖然能提供一定的幫助，但由于腦電信號微弱，變化不易察覺，難以實(shí)現(xiàn)穩(wěn)定、實(shí)時(shí)的控制；且現(xiàn)有的腦控技術(shù)通常依賴于ssvep(steady-state?visualevoked?potential，即穩(wěn)態(tài)視覺誘發(fā)電位)或p300實(shí)現(xiàn)腦電模式，但是這類信號的響應(yīng)時(shí)間長，且準(zhǔn)確率不高，易造成疲勞，對外部設(shè)備的依賴性強(qiáng)，不適用于長期控制，且對于現(xiàn)有腦控技術(shù)控制需要長時(shí)間盯住屏幕或腦控輪椅無法準(zhǔn)確區(qū)分出信號發(fā)出的準(zhǔn)確性，導(dǎo)致出現(xiàn)誤判的情況，用戶操作的可行性較低，另外，現(xiàn)有的腦控輪椅對于避障或突發(fā)事件的反應(yīng)靈活性不強(qiáng)，無法根據(jù)用戶的需求作出實(shí)時(shí)反映，用戶的體驗(yàn)感不強(qiáng)。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、為了解決現(xiàn)有腦控輪椅難以穩(wěn)定、實(shí)時(shí)的控制，靈活性不強(qiáng)，用戶的可行性較低的技術(shù)問題，本發(fā)明的目的在于提供一種基于多模態(tài)智能腦控輪椅的控制方法，所采用的技術(shù)方案具體如下：

2、采集腦控輪椅用戶的腦電圖信號，并進(jìn)行預(yù)處理，生成驗(yàn)證數(shù)據(jù)集；

3、基于驗(yàn)證數(shù)據(jù)集根據(jù)判斷條件確定腦控輪椅當(dāng)前表現(xiàn)為停止?fàn)顟B(tài)、運(yùn)動(dòng)想象狀態(tài)和移動(dòng)狀態(tài)任一種控制狀態(tài)；并獲取腦控輪椅用戶的血氧數(shù)據(jù)，設(shè)置判斷閾值，當(dāng)血氧數(shù)據(jù)低于判斷閾值，緊急制動(dòng)且發(fā)出求救；

4、若腦控輪椅當(dāng)前表現(xiàn)為停止?fàn)顟B(tài)，繼續(xù)采集用戶的腦電圖信號獲取眨眼信號進(jìn)入運(yùn)動(dòng)想象狀態(tài)；

5、若腦控輪椅當(dāng)前表現(xiàn)為運(yùn)動(dòng)想象狀態(tài)，提取驗(yàn)證數(shù)據(jù)集的特征值，加載權(quán)重文件，確定腦電信號發(fā)出的指令，并基于指令控制腦控輪椅進(jìn)入移動(dòng)狀態(tài)；

6、若腦控輪椅當(dāng)前表現(xiàn)為移動(dòng)狀態(tài)，分析驗(yàn)證數(shù)據(jù)集計(jì)算專注度，根據(jù)專注度控制腦控輪椅的移動(dòng)速度。

7、優(yōu)選地，所述預(yù)處理包括濾除雜波、整合放大、補(bǔ)全空值和數(shù)模電信號轉(zhuǎn)化任一種數(shù)據(jù)清洗方式。

8、優(yōu)選地，基于驗(yàn)證數(shù)據(jù)集根據(jù)判斷條件確定腦控輪椅當(dāng)前表現(xiàn)為停止?fàn)顟B(tài)、運(yùn)動(dòng)想象狀態(tài)和移動(dòng)狀態(tài)任一種控制狀態(tài)，包括：

9、基于驗(yàn)證數(shù)據(jù)集中的一類電極信號確定腦控輪椅當(dāng)前表現(xiàn)為停止?fàn)顟B(tài)，根據(jù)二類電極信號確定腦控輪椅當(dāng)前表現(xiàn)為運(yùn)動(dòng)想象狀態(tài)，根據(jù)一類電極信號結(jié)合第三電極信號確定腦控輪椅當(dāng)前表現(xiàn)為移動(dòng)狀態(tài)；所述一類電極信號包括fp1和fp2，二類電極信號包括c3、c4和cz，第三電極信號為fz。

10、優(yōu)選地，獲取腦控輪椅用戶的血氧數(shù)據(jù)，設(shè)置判斷閾值，當(dāng)血氧數(shù)據(jù)低于判斷閾值，緊急制動(dòng)且發(fā)出求救，包括：

11、獲取血氧檢測設(shè)備，采集腦控輪椅用戶的血氧數(shù)據(jù)；

12、所述腦控輪椅上設(shè)置有安全報(bào)警系統(tǒng)，設(shè)置判斷閾值，當(dāng)血氧數(shù)據(jù)低于判斷閾值，緊急制動(dòng)，斷掉除安全報(bào)警系統(tǒng)以外的所有電源，基于安全報(bào)警系統(tǒng)發(fā)出聲光提示，并向醫(yī)院監(jiān)護(hù)平臺(tái)和/或監(jiān)護(hù)人發(fā)送定位信息。

13、優(yōu)選地，獲取眨眼信號，包括：

14、標(biāo)記腦控輪椅等待眨眼信號的時(shí)間為第一時(shí)間，眨眼信號結(jié)束后等待下一次眨眼信號的時(shí)間為第二時(shí)間；

15、分別設(shè)置第一篩選閾值和第二篩選閾值，當(dāng)?shù)谝粫r(shí)間大于第一篩選閾值時(shí)，確定為眨眼信號，并進(jìn)入第二時(shí)間；當(dāng)?shù)谝粫r(shí)間小于第二篩選閾值時(shí)，重新獲取第一時(shí)間。

16、優(yōu)選地，若腦控輪椅當(dāng)前表現(xiàn)為運(yùn)動(dòng)想象狀態(tài)，提取驗(yàn)證數(shù)據(jù)集的特征值，加載權(quán)重文件，確定腦電信號發(fā)出的指令，并基于指令控制腦控輪椅進(jìn)入移動(dòng)狀態(tài)，包括：

17、構(gòu)建運(yùn)動(dòng)想象模型，將驗(yàn)證數(shù)據(jù)集輸入至運(yùn)動(dòng)想象模型中提取特征值，加載存儲(chǔ)于腦控輪椅中的權(quán)重文件，對驗(yàn)證數(shù)據(jù)集進(jìn)行分類確定腦控輪椅用戶發(fā)出的指令，所述指令包括向前、向后、向左、向右轉(zhuǎn)彎；

18、根據(jù)不同的指令控制腦控輪椅進(jìn)入對應(yīng)的移動(dòng)狀態(tài)。

19、優(yōu)選地，構(gòu)建運(yùn)動(dòng)想象模型，對應(yīng)的計(jì)算公式為：

20、

21、其中，表示最終預(yù)測得到的指令類別；c表示發(fā)出的指令的所有類別；b表示基于驗(yàn)證數(shù)據(jù)集構(gòu)建的隨機(jī)森林中的決策樹數(shù)量；b表示隨機(jī)森林中的第b棵樹；cb表示第b棵樹的預(yù)測值；i(cb＝c)表示指標(biāo)函數(shù)，即cb＝c，說明指標(biāo)函數(shù)的值為1或0。

22、優(yōu)選地，若腦控輪椅當(dāng)前表現(xiàn)為移動(dòng)狀態(tài)，分析驗(yàn)證數(shù)據(jù)集計(jì)算專注度，根據(jù)專注度控制腦控輪椅的移動(dòng)速度，包括：

23、基于驗(yàn)證數(shù)據(jù)集進(jìn)行二次濾波處理，確定專注度；

24、依次給定預(yù)設(shè)的低速、中速和高速數(shù)據(jù)范圍，與專注度進(jìn)行數(shù)據(jù)范圍對比，對應(yīng)控制腦控輪椅的移動(dòng)速度；

25、監(jiān)控眨眼信號，若存在眨眼信號，停止腦控輪椅的運(yùn)行并返回停止?fàn)顟B(tài)。

26、為解決上述問題，本技術(shù)還提供：一種基于多模態(tài)智能腦控輪椅的控制系統(tǒng)，所述系統(tǒng)包括：

27、腦電采集設(shè)備，用于：采集腦控輪椅用戶的腦電圖信號，并進(jìn)行預(yù)處理，生成驗(yàn)證數(shù)據(jù)集；

28、主控模塊與安全報(bào)警系統(tǒng)，用于：基于驗(yàn)證數(shù)據(jù)集根據(jù)判斷條件確定腦控輪椅當(dāng)前表現(xiàn)為停止?fàn)顟B(tài)、運(yùn)動(dòng)想象狀態(tài)和移動(dòng)狀態(tài)任一種控制狀態(tài)；并獲取腦控輪椅用戶的血氧數(shù)據(jù)，設(shè)置判斷閾值，當(dāng)血氧數(shù)據(jù)低于判斷閾值，緊急制動(dòng)且發(fā)出求救；

29、數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)處理模塊，用于：若腦控輪椅當(dāng)前表現(xiàn)為停止?fàn)顟B(tài)，繼續(xù)采集用戶的腦電圖信號獲取眨眼信號進(jìn)入運(yùn)動(dòng)想象狀態(tài)；若腦控輪椅當(dāng)前表現(xiàn)為運(yùn)動(dòng)想象狀態(tài)，提取驗(yàn)證數(shù)據(jù)集的特征值，加載權(quán)重文件，確定腦電信號發(fā)出的指令，并基于指令控制腦控輪椅進(jìn)入移動(dòng)狀態(tài)；若腦控輪椅當(dāng)前表現(xiàn)為移動(dòng)狀態(tài)，分析驗(yàn)證數(shù)據(jù)集計(jì)算專注度，根據(jù)專注度控制腦控輪椅的移動(dòng)速度。

30、本發(fā)明具有如下有益效果：

31、1、本技術(shù)采集用戶的腦電信號，并進(jìn)行預(yù)處理，精準(zhǔn)識(shí)別運(yùn)動(dòng)想象信號，將其分類為前進(jìn)、后退、左轉(zhuǎn)和右轉(zhuǎn)四種運(yùn)動(dòng)狀態(tài)，以實(shí)時(shí)控制腦控輪椅的運(yùn)動(dòng)；同時(shí)，利用用戶的專注度來調(diào)節(jié)腦控輪椅的速度，即實(shí)時(shí)監(jiān)測腦電信號中的專注度，并設(shè)定閾值將其分為高、中、低三個(gè)級別，分別對應(yīng)腦控輪椅的高速、中速和低速模式，提供靈活的速度控制，增強(qiáng)整個(gè)腦控輪椅運(yùn)行的靈活性；并配合獲取眨眼信號，在輪椅運(yùn)動(dòng)過程中，通過監(jiān)測眨眼信號來判斷是否需要停止輪椅的運(yùn)動(dòng)，確保用戶能夠在需要停下時(shí)及時(shí)響應(yīng)，防止僅使用腦電檢測造成的精度缺陷，提高安全性；即通過多模態(tài)控制方法，結(jié)合腦電信號、專注度控制和眨眼信號，還輔助設(shè)置了安全報(bào)警系統(tǒng)，不僅降低了腦控輪椅對外部設(shè)備的依賴，還提高了用戶的體驗(yàn)感，加強(qiáng)了腦控輪椅在實(shí)際應(yīng)用中的可靠性；進(jìn)而提升了智能腦控輪椅的穩(wěn)定性、控制精度和安全性。

32、2、本發(fā)明還提供一種基于多模態(tài)智能腦控輪椅的控制系統(tǒng)，用于實(shí)施前述提供的一種基于多模態(tài)智能腦控輪椅的控制方法，該系統(tǒng)具有與上述的一種基于多模態(tài)智能腦控輪椅的控制方法相同的有益效果，在此不作贅述。