意念控制小車方法實現

張偉，趙麗，周磊磊

（江蘇科技大學張家港校區，江蘇張家港215600）

意念控制小車方法實現

張偉，趙麗，周磊磊

（江蘇科技大學張家港校區，江蘇張家港215600）

基于可以幫助行動不便的人，找到新的操作便捷的代步工具的目的，本研究通過TGAM內核的腦電波信號采集模塊，再將采集到的數據通過硬件濾波剔除雜波的方式，將原始腦電波信號線性模擬后放大處理，采集到的數據最后會經過算法轉為所需數據，經藍牙串口（2.0）傳輸到單片機進行分析處理，并執行相應指令，以實現對小車車模的控制，從而完成了由意念控制小車運動的設想。

腦電波；腦機接口；單片機；意念控制

隨著經濟的發展、技術進步和高性能低功耗處理芯片的推出等。人們的控制方式已經由傳統的人機交互控制方式，如按鍵控制等，發展為更智能化，便捷化的裝置。近年來，在輔助高齡老人和殘疾人的設備中，不依賴于肌肉和身體動作或者聲音指令，而僅僅采用腦信號和外部世界相互作用的腦機接口（Brain_Computer Interface，BCI）技術受到高度關注。之后，日本理研BSI_豐田協作中心（BSI_TOYOTA Co11aborationCenter，BTCC）成功開發了采用腦電波實時控制輪椅。BTCC機構在原有的空間_頻率濾波器法和線性分離器技術的基礎上融合了理研BSI（BrainScience Institute）開發了腦電波信息處理技術盲視信號分離法，開發出了新的系統［1］。

1　腦電波分析

人的大腦是由數以萬計的針尖大小的神經交錯構成的，神經相互作用時，腦電波模式就釋放出這些神經元之間透露的思維信息。不同的神經活動會產生不同的腦波模式，不同的腦波模式會發出不同振頻的腦電波，從而表現為不同的大腦狀態［2］。根據頻率變化范圍，人類的腦波信號可以大致分為4種波段：α波（8～13 Hz），β波（14～30 Hz），δ波（1～3 Hz），θ波（4～7 Hz）。成年人在極度疲勞或昏睡狀態下大腦會出現δ波，兒童要等到智力發展到一定的程度，大約8至9歲后才有夢的經歷［3］，此時δ波才會出現；θ波在成年人在意愿受到挫折或抑郁時尤為顯著，也是10至17歲少年腦電圖的主要成分；α波是正常人腦電波的基本節律，在沒有外加刺激的情況下，頻率是恒定的；而當精神緊張，情緒激動時，β波則較為明顯，如人從睡夢中驚醒時，β波便會取代之前的慢波節律。

2　腦機接口工作原理

腦_機接口（Brain_Computer Interface，BCI）是使人只需利用大腦發出的信息而不依賴周圍神經系統和肌肉，即可與計算機或其他設備進行通信的系統［4］。腦_機接口系統的組成一般主要包括3部分：信號采集、信號處理及外部設備［5］。信號采集就是利用通過傳感器對頭皮電位信號的記錄。信號處理就是對腦電信號的識別過程，主要包括預處理、特征提取、識別判決3個步驟。識別之后利用分類結果對外部設備進行控制。

通常，將微弱的腦電波信號從周圍的電信號，光波信號等干擾信號中提取出來是很難的，本文所用的基于TGAM內核芯片的頭戴式腦機接口信號采集模塊，通過硬件濾波剔除雜波的方式，將原始腦電波信號線性模擬后放大處理，處理后的信號會變得更加精確，采集到的數據最后會經過算法轉為eSense數據［6］，最后由藍牙模塊傳送給單片機對系統進行控制。因此，通過該模塊再加相應的外部電路來構成通過意念控制小車的想法是可行的。

3　系統組成

大腦是人體器官中最為復雜的，目前人們對于大腦中幾十億個細胞間如何協調運作，處理復雜信息的機制和原理知道的比較依然不是很多。在綜合各種客觀事實的基礎上，對大腦處理復雜信息的邏輯原理進行建模后，本文簡單的由基于TGAM內核芯片的頭戴式腦機接口信號采集模塊，設計出腦電波控制小車的系統結構。

該系統由腦電信號采集器、算法模型控制、藍牙數據發送裝置、單片機、車模等部分組成，如圖1所示。

圖1　系統結構框圖

系統選用的藍牙模塊是HC_05，HC_05模塊出廠設置為從模式，所以要將其通過USB TO TTL串口，發送AT+ROLE=1即可設置模塊為主機，若返回值為OK應答則模塊設置成功。

單片機最小系統為整個系統的控制核心，用于控制這個系統的正常運行，單片機最小系統主要有STM32F103VCT6單片機、晶振電路、復位電路組成。STM32F103VCT6單片機中有一個構成內部振蕩器的高增益反相放大器，引腳XTAL1和XTAL2分別是該放大器的輸入和輸出端，用于外接晶體振蕩器；STM32F103VCT6單片機為高電平復位使能，在單片機最小系統設計中需要保證上電的時候能夠復位單片機，同時，當系統運行過程中出現跑飛的時候能夠通過相應的按鍵實現單片機的復位，因而單片機復位需要有上電復位和按鍵復位兩種復位方式。

單片機最小系統電路設計完成后，首先要驗證一下最小系統電路是否能夠工作，首先要保證晶振正常起震，如果晶振起震，最小系統基本就可以工作了，然后單片機置入相應的IO端口控制程序。此外，還有驗證最小系統的復位電路是否能夠起到正常復位的功能。

4　實現辦法

受實驗者在通過受到刺激后先通過基于TGAM內核芯片的頭戴式腦機接口信號采集模塊，采集腦電波信號（α波，β波，δ波，θ波），經過芯片內濾波算法，并經過線性放大后轉為eSense數據，最后由藍牙模塊將轉換后的信號傳遞給單片機。

對于車模轉向問題，本設計采用的是差速轉向的方法即通過車模兩輪之間的轉速差實現轉速。

在單片機中，將經藍牙模塊接受到的數據信號轉換為PWM信號（頻率調制PWM信號），此時PWM信號的頻率范圍為1～35 Hz。單片機在對不同頻率的信號進行特征提取后，對小車車模中電機的轉向及轉速進行控制：1）當采集到的PWM信號頻率為14～30 Hz（β波）時，小車左右輪電機同時同向同速轉動，小車向前運動，并且經過算法處理后，小車的速度與信號的強弱呈正比關系，即信號強度越強，小車的速度就越快。為了起到安全保護的作用，算法中，會對電機的轉速控制設置最大值，并在信號在不同波段跳變時，使得系統立即停止工作，小車停止運動。2）當采集到的頻率為4～7 Hz（θ波）時，小車左輪電機正向轉動，右輪電機反向轉動，兩輪形成差速，小車向右運動，此時，信號強弱并不與小車中的電機轉速呈正比關系，即在此波段中，小車轉向的速度為勻速轉向。3）當采集到的頻率為8～13 Hz（α波）時，小車左輪電機反向轉動，右輪電機正向轉動，兩輪也形成差速，小車向左運動，此時，信號強弱也并不與小車中的電機轉速呈正比關系，即在此波段中，小車轉向的速度亦為勻速轉向。4）當采集到的PWM信號頻率為1～3 Hz（δ波）時，小車左右輪電機同時停止轉動，由于減速箱的作用，小車迅速停止運動。

車模內部會裝有增量式編碼器，將增量式編碼器的A，B兩相聯接，用于正反向計數、并判斷正反向和測速。增量式編碼器可以實時反饋電機的轉速信號，并將其角位移轉換為電信號傳給單片機，單片機在接受到相應的信號后，通過預先設定的PID算法對其轉速進行閉環控制，使得系統對速度的控制更加的精確，也使得系統的運行更加的安全可靠。

5　結論

由于目前對腦電波的分析只能停留在較為淺顯的4個波段，控制的實現辦法也是較為簡略，以后要采集更多的數據進行分析，發現和運用更多的腦電波，并不斷優化控制方案，最終完整讀取人的思維，使得控制更加簡單化，開創人機結合的新時代。

［1］白雪.腦電波實時控制電動輪椅［J］.機器人技術與應用，2012，2（2）：10_12.

［2］劉燕.腦波交互_有跡可循的意念［J］.IT經理世界，2012，1（68）：331_332.

［3］姬十三.我們為什么會做夢［J］.NETOwN科學世界，2005（4）：70_75.

［4］Wo1paw J R，Birbaumer N，Heetderks W J.Brain_computer interface techno1ogy：a review of the first internationa1 meeting［J］.IEEE Transactions on Rehabi1itation Engineering，2000，8（2）：164_173.

［5］鄒鶴良，李遠清，龍錦益，等.基于腦機接口集成控制系統［J］.計算機工程與應用，2012，48（8）：76_78.

［6］楊立才，李佰敏，李光林.腦接口技術綜述［J］.電子學報，2005，33（7）：1234_1241.

The method of controlllng a car by mlnd

ZHANG Wei，ZHAO Li，ZHOU Lei_1ei
（Jiangsu University 0f Science And Technology In Zhang Jia Gang，Zhangjiagang 215600，China）

To he1p peop1e find new means of transport operating convenience purposes，this study co11ected mind data by brainwave signa1 acquisition modu1e which has a TGAM kerne1 then a hardware fi1ter can e1iminate c1utter.The origina1 brain waves can be amp1ificated after 1inear ana1og signa1.The co11ected data wi11 eventua11y be converted to the required data through a1gorithms.The MCU wi11 ana1ysis and process the data which converted by B1uetooth seria1 port（2.0）and execute in

brain waves；brain_computer interface；microcomputer；mind contro1

TN02

A

1674_6236（2016）10_0086_02

2015_06_18稿件編號：201506190

江蘇省本科生創新計劃一般課題（1260310656）

張偉（1994—），男，江蘇南通人。研究方向：電氣工程及其自動化。

structions in MCU to contro1 the car.This design can comp1ete the imagine that contro1ing the car through our mind.