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關于人腦控制機器人的思考

2016-04-29 00:00:00徐榮浩
科技創新與應用 2016年31期

摘 要:最近幾年中,一種新型的控制系統以飛快的速度發展,即腦控機器人系統。該系統是基于人腦和機器人接口混合控制技術而研發的,是一種基于人意念以及思維的控制系統。腦控機器人系統自誕生之日起得以快速發展,已經被成功且廣泛應用在各種領域。對此,文章簡單介紹了腦控機器人的概念、發展現狀以及所涉及的關鍵技術(主要是腦電信號模式EEG)以及具體應用,并就其發展方向進行展望。

關鍵詞:腦控;機器人;腦電信號

引言

隨著科學技術快速發展,腦-機接口日趨便攜化和智能化,外圍設備可以把腦電信號當作驅動信號,從而代替人們軀體的動作,達到精密控制外圍設備的目的;另外,我們還能通過對動物腦部施加刺激達到用意圖控制動物的目的。隨著人們相繼成功開發與應用基于視覺誘發電位、皮層慢電位、運動想象與思維等腦-機接口方式,該技術成為一種新興的多學科交叉的研究課題,在醫療領域、娛樂領域以及軍事領域等領域的應用越來越廣泛。

1 腦控機器人系統的概念及其可能性

隨著腦-機接口技術的快速發展,腦控技術逐漸被人們所關注,這一概念也被拓展為“腦控”以及“控腦”兩個研究領域。其中,“腦控”是通過腦機接口技術,提取出來自人或動物大腦皮層部分由于思維活動而進行的腦電波信號,并根據其信號特征,在之前數據庫的基礎上,推斷出所檢測大腦的正在進行的思維活動,然后傳遞到外圍的計算機等控制設備,進而實現人或動物通過意念控制其他設備的功能;而“控腦”的控制對象是狗、大鼠以及猴子等動物,人們根據侵入式腦-機接口技術,即通過將微電極植入動物頭部,用計算機遙控使該電極產生電刺激,從而產生相應電信號代替動物腦部部分神經作用,進而用意圖控制動物,讓其按照人的意志去做相應的事情。目前,Graz理工大學成功開發了Graz1和Graz2系統,并且在2010年提出了使用分類信號為事件相關同步電位的持續時間腦-機接口方式,其試驗正確率達到了80%。此外,匹茲堡大學在2011年使用了腦-機接口技術,成功令一名長期癱瘓患者操作機械臂來進行一系列的簡單的動作。由此可見,腦控機器人系統的前景是光明的。

2 腦控機器人系統發展進展

腦-機接口技術建立了EEG和計算機兩者之間的直接聯系,所以其并不依賴于外圍神經與肌肉,而是通過解碼和重新編碼驅動源信號,從而實現控制外圍設備的目的。近些年,美國國防部讓研究人員在軍事領域研發相關的的腦-機接口技術,目的是為了實現能在高加速度的情況下控制飛機核武器裝備,使系統反應更加迅速,通過腦電編碼進行協同作戰和發送軍事信息等。

3 腦控機器人系統開發的關鍵技術

3.1 EEG的精密測量技術

目前,腦電信號現代檢測系統,其主要組成部分包括測量電極、放大器以及PC機等。該系統的測量電極按照國際10/20標準分布,能實現多點測量,即人們能按照自己的需求任意選取幾個點作為主動測點,然后布置測量電極。但通常來說,生物的腦電信號是比較微弱的,所以所選放大器的增益一般在60到100分貝之間。與此同時,我們可以通過將現代檢測系統的通道數增加到120,選用1024赫茲的最高采樣頻率,從而實現增強EEG的識別精度。

3.2 EEG的特征提取技術

一般來說,EEG的分析方法分為四種,其包括時域分析法、頻域分析法、時頻域分析法以及隨機共振檢測方法。其中,當下最為成熟的分析方法是時域分析法,該方法也是一種較為有效的量化分析法,其直觀性強且物理意義明確。頻域分析是先利用傅里葉變換將幅度隨時間變化的信號轉換為功率隨頻率變化的譜圖,從而可以直觀地觀察節律隨時間的變化情況。因為腦電信號存在較為復雜、穩定性差和時、頻域的“不確定原理”等問題,所以目前人們結合了頻域上的功率譜以及時域上的特征值,對腦電信號實施特征提取,其中目前比較普遍的時頻分析法為維格納分布以及小波變化。

經過一系列的研究后,我們可得到一個結論,就是在非線性系統中,如果微弱信號和噪聲信號同時作用時,就會加強信號的傳輸。隨機共振檢測方法就是通過噪聲加強微弱信號,利用將一定強度的噪聲添加到原始信號中,由于協同作用,系統會通過將部分噪聲的能量轉化到初始的信號上,從而放大微弱信號的特征,進而得到高質量的高信噪比檢測信號。

3.3 EEG的模式識別技術

在提取腦電信號之前,我們需要對該信號進行分類和識別,線性分類器、神經網絡算法以及支持向量機等方法是近幾年應用較為廣泛的研究方向。神經網絡在模式識別中也隨著多通道多任務機器人控制的研究而得以廣泛應用。人工的神經網絡會模擬大腦生理活動,它會根據外界和神經網絡之間的作用不斷地自我學習和修正。

3.4 EEG的驅動控制技術

在腦控系統中,控制信號大多通過有線連接控制外圍設備,腦控機器人體積大、便攜性及移動性不佳等缺點在開發過程中顯得十分突出。然而伴隨著腦-機接口技術的不斷進步,腦控系統應用了嵌入式技術以及無線連接方式,從而優化了該系統的便攜性和移動性。系統采用了32位嵌入式微處理器,能夠滿足EEG處理計算的任何要求。另一方面,在無線通訊中,系統采用了高帶寬、低功耗而且實時性強的ZigBee,Bluetooth及WIFI等近距離無線通訊技術,能夠達到無線傳輸腦電信號、反饋信號以及控制信號的目的,為開發高性能的腦控系統提供了前期基礎。

4 腦控機器人系統的具體應用

目前,監測和識別技術日漸成熟,腦控技術在機器人的控制研究中也開始被使用,在某些領域已經取得了研究成果,其中較為著名的就是腦控殘疾輪椅以及外骨骼機器人的智能感知與控制技術。腦控殘疾輪椅與普通的電動輪椅不同,它是通過提取殘疾患者的腦電信號來獲得患者的意圖等信息,這就避免了由于患者的肢體原因,從而導致不能有效控制的問題。外骨骼機器人是一種需要穿戴在操作者身上的機械機構,它將傳感技術、控制技術、信息耦合技術等融合在一起,通過控制外部機械結構,使其可以更好地去適應外部復雜的環境或苛刻的工作條件。另外,它可以和人體相互配合完成一系列的動作,擴大了人們的活動范圍,在軍事以及醫用假肢等領域有著良好的應用前景。

5 結束語

隨著EEG技術的不斷發展,腦控系統作為一門多學科交叉的研究領域,既有廣泛的發展前景,也會面臨諸多的挑戰。不過,因為它能通過讀取人類的大腦意識而進行相應的操作,所以一定會在移動機器人和外骨骼機器人等精密運動的控制中發揮至關重要的作用。

參考文獻

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