意念控制機械臂設計

蔣翔宇 支程昊 張振

0 引言

隨著認知水平的提高，人類對大腦的研究越來越深入。腦電信號記錄大腦活動過程中的腦電波變化情況，是大腦神經細胞電生理活動在大腦皮層或頭皮表面的總體反應【1-2】。

腦-機接口（Brain-computer interface，BCI）是指一種在人體外圍神經與肌肉不參與的情況下，通過腦電信號產生控制信息的軟硬件通訊系統【3】。

對于需要人為控制的對象的控制，采用基于意念控制的運動控制系統可以將人的雙手解放出來，對于普通人而言，既可以使控制具有更強的娛樂性，同時也可以讓解放的雙手從事其他作業。對于殘障人士而言，這是一種可以提高他們生活質量的方法。而腦-機接口技術則是實現這一目標的極佳途徑。

在應用前景方面，該技術具有多種應用場合。可以在醫院或者康復機構推廣以幫+助手臂殘疾患者。同時也可以在某些環境比較惡劣的環境下完成某些工作，提高作業能力，應用前景相當廣泛。

本項目所研制的意念控制機械助力臂，特點是輕便、成本較低、能耗少，運動靈活。目的是幫助傷殘人士只要通過意念就可以控制助力臂，完成抓取、點擊等動作，方便其康復和生活。

1 腦機接口系統組成和分類

腦電活動來源于神經元本身的膜電位及其波動、神經沖動的傳導和突觸傳遞過程中產生的突觸后電位。腦電分為自發腦電和皮層誘發電位兩種。自發腦電是指在無明顯外部刺激的情況下，大腦皮層某個區域自發產生的節律性電位變化。皮層誘發電位是指在人受到外部刺激后，大腦皮層某個區域產生的電位變化【4】。

BCI系統主要由信號采集、信號處理和控制器三個模塊組成【4】。首先用電極傳感器采集原始腦電信號，再通過腦電放大器進行放大和濾波，最后由信號采集卡將腦電信號輸入計算機，完成信號采集工作。信號處理部分包括預處理、特征提取和特征分類三個步驟。控制器部分根據不同的腦電特征產生不同的控制效果。

BCI系統可以有很多種分類方式。

根據電極傳感器位置不同可分為植入式BCI和非植入式BCI。植入式BCI將采集電極植入人腦顱內，直接采集大腦皮層的腦電信號。該方法可以采集到較為強烈的腦電信號，還可以減弱眼動信號和面部肌電信號的干擾。但是植入式BCI會對個體造成巨大傷害，一般很少在人身上使用【5】。非植入式BCI將電極傳感器放置在人腦皮膚表面，采集頭皮上的腦電信號。目前所采取的研究方法主要有視覺誘發電位法、P300電位法和運動想象法等等。目前被廣泛使用的是10-20導聯系統。非植入BCI使用起來成本低，操作方便并且對人體幾乎沒有傷害，所以它是主流的BCI系統。

2腦電信號的特點

腦電信號是一種節律性很強的生物電信號。主要有以下特點【6】：

第一，腦電信號強度一般在200μV以內，非常微弱，并且非常容易受到人體動作和環境噪聲干擾。面部肌肉運動所產生的肌電信號（mV級）對腦電信號的干擾及其強烈。一個輕微的眨眼動作在腦電圖上就是一個突出的尖峰。

第二，腦電信號是非線性信號，它產生于人腦這個非線性系統。同時也是非平穩隨機信號，隨著時間的變化信號特征也不斷變化。當采用多個電極導聯采集腦電信號時，得到的腦電信號是多維的，維間信息存在冗余。所以說，腦電信號具有很高的復雜度。

第三，腦電信號可以分為不同頻率的信號，主要由δ波（1-3Hz）、θ波（4-7Hz）、α波（8-16Hz）、β波（14-30Hz）和γ波（30Hz以上）。不同波段信號分別表征人腦不同的狀態。

綜合以上三點特點，微弱信號，易受干擾，復雜度高和波段的選擇，都將成為本次項目實施的難題所在。

3研究技術路線

本項目擬采用的技術路線如下圖3-1所示。本方案綜合運用了所學的機械工程、系統控制工程、力學以及計算機等方面的專業領域知識，采用運動和動力學仿真及優化設計、仿真的控制系統設計及優化應用、樣機加工及其測試優化的主線，進行意念控制助力臂結構的設計和制造。

意念控制機械臂整體主要由四部分組成，分別為：

圖3-1技術路線

4控制部分

4.1選定所需的驅動

1.驅動部分設計

對于步進電機的控制采用51單片機+Arduino的方式，單片機負責采樣腦波并輸出數字信號和控制主電機，輸出的數字信號作為輸入來控制Arduino上的兩個從電機。

我們用的是L298N驅動板，L298N是一種高電壓、大電流電機驅動芯片。該芯片采15腳封裝。主要特點是：工作電壓高，最高工作電壓可達46V;輸出電流大，瞬間峰值電流可達3A，持續工作電流為2A;額定功率25W。內含兩個H橋的高電壓大電流全橋式驅動器，可以用來驅動直流電動機和步進電動機、繼電器線圈等感性負載;采用標準邏輯電平信號控制;具有兩個使能控制端，在不受輸入信號影響的情況下允許或禁止器件工作有一個邏輯電源輸入端，使內部邏輯電路部分在低電壓下工作;可以外接檢測電阻，將變化量反饋給控制電路。使用 L298N芯片驅動電機，該芯片可以驅動一臺兩相步進電機或四相步進電機，也可以驅動兩臺直流電機。

2.步進電機選型

該步進電機為四相八拍步進電機，采用單極性直流電源供電。只要對步進電機的各相繞組按合適的時序通電，就能使步進電機步進轉動。

3.AD模塊

ADC0832是8腳雙列直插式雙通道A/D轉換器，能分別對兩路模擬信號實現模—數轉換，可以用在單端輸入方式和差分方式下工作。ADC0832采用串行通信方式，通過DI 數據輸入端進行通道選擇、數據采集及數據傳送。8位的分辨率（最高分辨可達256級），可以適應一般的模擬量轉換要求。其內部電源輸入與參考電壓的復用，使得芯片的模擬電壓輸入在0～5V之間。具有雙數據輸出可作為數據校驗，以減少數據誤差，轉換速度快且穩定性能強。獨立的芯片使能輸入，使多器件掛接和處理器控制變的更加方便。

正常情況下ADC0832 與單片機的接口應為4條數據線，分別是CS、CLK、DO、DI。但由于DO端與DI端在通信時并未同時使用并與單片機的接口是雙向的，所以在I/O口資源緊張時可以將DO和DI并聯在一根數據線上使用。當ADC0832未工作時其CS輸入端應為高電平，此時芯片禁用，CLK 和DO/DI 的電平可任意。當要進行A/D轉換時，須先將CS使能端置于低電平并且保持低電平直到轉換完全結束。此時芯片開始轉換工作，同時由處理器向芯片時鐘（CLK）輸入端輸入時鐘脈沖，DO/DI端則使用DI端輸入通道功能選擇的數據信號。在第一個時鐘脈沖的下沉之前DI端必須是高電平，表示啟始信號。在第二、三個脈沖下沉之前DI端應輸入兩位數據用于選擇通道功能。

4.2設計原理圖的仿真

1.主電機的仿真

運用滑動變阻器來模擬經運放處理過的腦波的模擬信號，通過ADC0832，與預設集中度進行比較，大于集中度則視為“輸入”，小于等于集中度則不響應，從而實現“想某一控制指令——集中意念——集中度檢測——數字指令輸入——電機執行指令”這一過程。

2.從電機的設計

以單個步進電機控制為例，我們利用Arduino的數字接口來實現控制，一個四相步進電機需要用到四個接口，和兩個數字輸入口（代表正反轉），因此一個ardunio控制板可以實現對兩個步進電機的控制。

5 腦波部分

1.腦電波采集方式確定

采用藍牙夾持耳廓獲取波形方式。

2.腦電波波形分析及判斷方式確定

對3種腦電波波形的各種特征值進行分析，將各種特征值都偏大的波確定為腦電活躍波。

3.腦電波與數字信號的轉換

編寫代碼使之與單片機控制部分聯通并準確傳輸信號。

4.腦電波特征值分析

由圖片可以看出，噪聲對腦電波采集影響非常大，我們一開始嘗試用αβγ三種波中幅值較大的波來判斷指令，由于幅值波動較大，我們將思路改為求波形的積分面積進行比較，占較大面積的波形即為指令波。

若所檢測的三種波形中有積分面積率先到達設定值，該指令波將發出信號觸發外接單片機進行控制。

6 機械部分

機械臂部分先進行三維建模，利用3D打印技術制作出來，最后確定機械臂與腦電波的連接方式。

參考文獻：

[1]張海軍，王浩川，多導聯EEG信號分類識別研究【J】.計算機工程與應用，2008，44（24）：228-230.

[2]徐琳，許百華.非線性動力學腦電信號分析方法的研究與應用【J】.心理科學，2005，28（2）：761-763.

[3]Wolpaw JR，Birbaumer N，McFarland，et al. Brain-computer interface for communication and control[【J】.Clinical Neurophysiology，2002，113（6）：767-791.

[4]朱大年主編.生理學（第七版）【M】.北京：人民衛生出版社，2009.

[5]綦宏志，萬柏坤，高揚.腦機接口：大腦對外信息交流的新途徑[J].國外醫學.生物醫學工程分冊，2005，（01）：4-9.

[6]Li Jukang，For the Academic Degree of Master of Engineering，Southeast University，May 2016