南京工程学院 江苏 南宁 211100
摘要：对于残疾人士的行动需求，已经有了许多方案，如残疾人代步车等，但市场上绝大部分仍需要手动控制，虽然在一定程度上满足了绝大数残疾人士的行动需求，但仍有少数因肢体伤残严重而无法行动。本项目针对这类残疾人群，提出了利用脑电波采集装置利用眨眼频率来控制辅助设备工作的方案，从而使代步工具的操作更加多样化。
关键词:眨眼，脑电波，机械臂
一.研究内容
1.1 脑电波介绍
现代的脑科学研究表明,从大脑皮层采集得到的脑电波信号蕴含着丰富的人体生理病理信息,并能反映大脑的功能状态。从脑电波信号的产生方式可以将其分为自发性脑电波和诱发性脑电波信号两类。诱发性脑电波又称事件相关性脑电波，简称ERP。是人对外界环境刺激产生的生理反应,是受到事件激励后,大脑神经元产生的变化。自发性脑电波就是我们通常指的EEG信号,它是人体自发产生的。大量医学和其它研究表明,根据EEG的频率范围从低到高可以分为五种主要的电波形式,分别称为delta波(0.5-4 Hz)、theta波(4-7.5Hz)、alpha波(8-13HZ)、beta波(14-30Hz)和gamma波(30-45Hz),对应着人的深睡眠状态、无意识的冥想状态、平静放松状态、思考和解决问题状态、以及一些病理状态。delta波中非常容易混入肌肉产生的生理噪声。theta波通常与delta或alpha波同时产生,无意识状态又被称为唤醒状态。alpha波的波形类似于正弦函数,但其波峰更为锐利,绝大多数大脑活动都伴随着alpha波的产生。在beta波中,14一18Hz的低beta波代表了大脑一般性的思维活动,19一22Hz的中beta波与触觉和事件相关,而23一26Hz的高beta波通常在恐惧、惊吓状态下产生。gamma波则与手指和舌头的抽搐等症状同时产生。[1]
1.2眨眼信号
眨眼信号是一种常见的脑电波信号的噪声。
脑电波信号的噪声包括生物电噪声和环境噪声。人体的生物电是反映人体各种生理状态的一种重要信息。人体中除了脑电信号外,还有肌肉电信号(EMG)、心电信号(ECG)、
眼动电信号(EOG)等各种生物电信号。在头皮表
面采集到的电信号中,通常存在那些来自非大脑信号源的电信号,它们的信号强度与脑电波相当或更强。其中眼动电信号是最主要的生物电噪声,它是眼角膜和视网膜之间的电势差。当眼睑和眼球完全静止时,该电势差为零。但是,眨眼和眼球运动是难以避免的,随之引起的眼睑运动会产生一个或一组幅值较大的电脉冲,对前额和颖颓(太阳穴附近)部位采集的脑电波信号产生很大的干扰,但它对头顶和枕骨附近的脑电波信号影响较小。[2]
可以认为，在专注度较高的情况下，前额电极采集的脑电波信号的主要噪声为眼动信号。
由此我们可以依据脑电的专注度，来确定节律性的眨眼信号是否有效，从而通过眨眼来控制机械臂。
1.3机械臂控制
使用由舵控板与舵机构成的机械臂，由arduino mega2560作为控制器，接收上位机传输的控制信号，解析为各个舵机的角度，从而控制机械臂运动。
二.具体实施过程
所用设备及开发环境: 神念公司ThinkGear脑电采集器，visual stido c#,arduino
2.1上位机软件设计
利用visual stido c#，基于神念公司推出的ThinkGear脑电采集器，以及为开发人员提供的数据处理库，对此产品进行二次开发。由数据处理库公开的函数，通过串口读取脑电波采集器发回的脑电数据，进行处理，提取出专注度，噪声等基本信息。
期刊文章分类查询,尽在期刊图书馆将节律性眨眼信号解析成下位机控制指令，控制机械臂运动，与电机转动
控制指令格式为：1."#<舵机号>P<舵机脉冲信号占空比>T<转动时间>\r\n",如"#1P1500T1000\r\n";2."M<电机号>V<单位速度的倍数>"如"M1V+50\r\n"
有眨眼产生的控制信号只有在专注时有效。[3]
2.2 下位机软件设计
根据控制指令解析出所需数据参数，产生控制信号，控制舵机及电机运动。
2.3协议
我们定义当前眨眼与前一次眨眼的时间间隔小于1000ms时，为1，否则为0
数据位为4，无奇偶校验，起始位为2000ms间隔的眨眼，停止位为3000间隔眨眼。
故而眨眼输入一位数据所需时间小于10s大于5s。
数据协议:格式1:< 特殊操作类型>
意义:针对于特殊操作
停止:<0b0000>;无论何时只要出现<0B0000>字符即刻停止运动。
格式2:<位移控制><方向>
意义:针对于位移控制进行操作
位移:<0B0001><0BXXXX>;按照单位速度进行运动。
前进:<0B0001><0B1111>
后退:<0B0001><0B0101>
左转:<0B0001><0B1011>
右转:<0B0001><0B1110>
原地左转: <0B0001><0B0111>
原地右转: <0B0001><0B1101>
格式3:<操作类型><设备地址><操作数>
意义:对于不同类型的设备的对应元素进行操作
舵机操作:<0b0010><0bXXXX><0bXXXX>;表示舵机操作，第X号舵机转动X单位角度(有符)。
电机操作:<0b0011><0bXXXX><0bXXXX>;表示电机操作，第X号电机转速为X单位速度(有符)。
三.研究的创新点
对特定的眨眼频率赋予了新的意义；利用眨眼频率控制残疾人辅助设备工作。
四.总结
现阶段，对于残疾人士的辅助工具，存在两极化问题，即低端产品无法满足需求，而高端产品，对于绝大多数残疾人士而言，价格又过于昂贵。所以我们需要提供一种方案，设计一种中档类型的辅助工具的模型，来为残疾人士进一步改善自身生活。本文所述及项目即提供了这种可能。用眨眼频率来控制残疾人士辅助工具，是具有重要意义的。
参考文献
[1] 夏立文 基于脑电波信号的身份识别技术
[2] 殷艳红 基于脑电波与眨眼的驾驶员疲劳模拟实验研究
[3] 奥松机器人舵机控制器使用说明
项目内容:本项目为南京工程学院大学生科技创新项目.
论文作者:郭润舟,万剑秋, 万童, 武宇佳, 郭润东
论文发表刊物:《科技中国》2016年9期
论文发表时间:2016/12/9
标签：脑电波论文; 信号论文; 舵机论文; 电信号论文; 噪声论文; 操作论文; 状态论文; 《科技中国》2016年9期论文;