以人為中心的腦機接口智能家居系統設計

林蘇云　林凇冰

關鍵詞：智能家居；腦機接口；用戶

中圖分類號：TP273.5 文獻標識碼：A

0 引言

隨著市場開放，智能家居的應用前景更加廣闊，工業和信息化部科技司于2019 年6 月下發《關于智能產品用戶體驗質量評價研究與應用項目的委托函》（工科函〔2019〕529 號），提出對用戶體驗質量進行評價研究，研究建立評價體系來提高產品的用戶體驗水平，要求制定《智能產品用戶體驗質量評價指南》，智能家居產品是其中的重點之一。工業和信息化部辦公廳于2020 年3 月下發《關于做好2020 年工業質量品牌建設工作的通知》，提出“試點推動電子產品、家電等消費品質量分級，圍繞產品安全性能、節能環保、智能化水平、用戶體驗等關鍵特性等確定分級標準”。經過20 多年的發展，用戶體驗已融入我國多個社會經濟領域，是建設質量品牌的關鍵推動力之一。智能家居在系統集成方面也需要以用戶為中心不懈地進行探索實踐，不斷集成新技術，實現產品多樣化，逐漸培育起以用戶為中心的產品設計習慣。

腦機接口與傳統人機交互技術不同，其直接在人腦和設備之間建立通信通道并實現信息交換，不依賴外周神經和肌肉。因此，基于腦機接口的智能家居控制系統能夠為殘障人士和健康個體提供可選的與外部智能家居設備的通信方式和控制方式，提升他們的生活質量。但基于腦機接口的智能家居控制系統從實驗室走向普及應用仍面臨著一定的挑戰。該系統主要側重于功能的實現，以及提高速度與準確率等技術性指標，沒有充分考慮用戶的體驗感、滿意度、個性化需求，生理心理因素和能力特性等。本文針對基于腦機接口的智能家居控制系統，充分考慮用戶的各方面屬性，論述了以人為中心的基于腦機接口智能家居系統的設計方法。

1 基于腦機接口的智能家居系統

腦機接口是人腦向外部環境發送信息與命令的通信系統，該通路不依賴于大腦的常規輸出通路（外周神經與肌肉組織）[1]。例如，基于腦電波（electroencephalogram，EEG）的腦機接口系統將EEG 活動進行編碼作為消息命令，來替代神經系統的輸出信號，因此腦機接口系統為人們提供了另外一種操控環境的技術，該技術形成于20 世紀70年代[2]。完整的腦機接口系統由信號采集、特征提取、特征分類和外部設備控制4 個部分組成[3]。腦機接口系統要能夠選出用戶能夠控制的特征，并且高效、精確地將這些特征轉換為設備可以識別的命令[4-5]。

智能家居系統的設計涉及多個學科，涵蓋計算機科學、通信與網絡技術、智能工程、電工電子技術等學科領域，把家居生活中的各種設備融合在一起，實現整屋的信息交換。這能夠有效節約時間和空間，進一步提高人們的舒適度[6]。

基于腦機接口的智能家居系統組成如圖1 所示，信號采集部分采集腦電信號并進行信號放大、濾波、A/D 轉換（模擬量到數字量的轉換）等處理；信號處理部分對腦電信號進行預處理、特征提取和特征分類；外部設備控制部分按照特征分類結果對智能家居設備進行控制。

2 以人為中心的腦機接口智能家居系統設計

基于腦機接口的智能家居系統的使用人群包括健康人士、殘障人士等，因此需要考慮不同用戶群體的能力層次和個性化需求，針對不同用戶進行以人為中心的腦機接口智能家居系統設計。在人與機器交互的過程中，建立與人的能力相符的高效交互模型，提高人與機器間的高效協同工作。

2.1 腦電信號的選擇

基于腦機接口的智能家居控制系統需要選擇特定腦電信號作為系統的輸入，而不同的腦電信號是由不同心理任務誘發的。不同心理任務難度不同，難度大的心理任務學習訓練時間長，影響系統的易學性；不同的任務引起用戶的感受也不同，有些任務在長時間使用的情況下容易引起疲勞，這些問題在選擇腦電信號時都應考慮在內。

在選擇誘發腦電信號的心理任務時，應選擇適合用戶的、簡單的、被用戶接受和喜歡的任務。同時，這個任務最好是日常生活中能涉及的心理活動，這能夠幫助用戶自然地誘發出相應的腦電信號，而不用刻意費力地學習相關的心理任務。為了減輕用戶長時間使用時的疲勞感（疲勞感主要由執行心理活動時的腦力負荷決定），應選擇腦力負荷低的任務[7-8]。

目前，常用的腦電信號有運動想象、基于穩態視覺誘發電位、P300 等，它們有各自的優缺點與適用范圍。例如，運動想象腦電信號訓練時間較長，一部分人可能想象能力較弱，訓練后仍無法達到良好的效果，所以就不適合選取運動想象腦電信號作為基于腦機接口的智能家居控制系統的輸入信號。基于穩態視覺誘發電位的訓練時間比運動想象腦電信號的訓練時間短，但由于使用一定頻率的閃光刺激，易造成眼部疲勞，因此眼部疾病患者將不能選取穩態視覺誘發電位作為基于腦機接口的智能家居控制系統的輸入信號[9]。P300 的訓練時間也較短，但P300 需要用戶移動眼球來注視閃光刺激，因此眼球運動受限的用戶無法使用[10-11]。由此可知，在選擇合適的腦電信號時，應使誘發該腦電信號的心理任務能夠自然地與使用用戶以及需要控制的外部設備任務相匹配。

2.2 信號采集

腦電信號采集設備硬件的安全性、舒適性、易使用性和美觀性等因素會影響用戶對產品的選擇。采集設備的大小、兼容性、聯網方式、傳輸距離、電量維持時間、更換是否容易等，無不影響用戶的體驗感與滿意度。腦電信號的采集部分需要能夠采集到高質量的輸入信號，采集方式可分為無創方式與有創方式。無創方式是在大腦外部佩戴腦電信號采集設備，有創方式是在大腦中植入腦電信號采集設備。針對無創方式，需要著重考慮采集設備的穿戴方式和人體舒適度[12]，而針對有創方式，需要重點考慮采集設備植入的安全性與舒適性。

2.3 信號處理

針對腦電信號的信號處理部分，基于腦機接口的智能家居控制系統需要具備一定的實時性和準確率，因此腦電信號應該選擇何種處理算法至關重要。算法的準確性、處理速度與解碼速度、處理精度與解碼精度影響整個系統的可用性。由于每個用戶的特殊性，當不同的用戶使用同一套設備時，可能同樣的心理任務誘導出的腦電信號強弱、清晰度、時延均有所不同。因此算法應該具有自適應、自學習功能，能夠根據每個用戶的不同特征調整個性化參數，使算法達到最佳狀態。同時，還應考慮同一用戶在不同時刻的情緒變化，在實際使用中，用戶可能會面臨緊張焦慮、興奮激動或者平靜安定的情緒，因此算法需要能夠自我調整不斷適應用戶的心理變化以達到最佳狀態。所以需要基于以上兩個方面來提高基于腦機接口的智能家居系統的普適性和實用性。

信號處理還需要設計友好的用戶交互界面，用戶交互界面需符合使用者的習慣和偏好，簡單易用[13]。人機交互界面的圖標要素需要考慮用戶注意捕獲效果與視知覺容量，確定刺激用戶產生相應腦電信號的項目數量，包括圖標尺寸、形狀、大小、色彩、空間位置布局、前景背景對比等。研究表明，為了提升用戶的反應時間和準確率，用戶交互界面的最佳圖形是無洞的基礎圖形，尺寸為14 mm左右，圖標的前景色與背景色反差大，這樣對用戶的注意捕獲效果是最好的[14]。

2.4 設備控制

目前，基于腦機接口的智能家居系統主要是在實驗室中研究、運行，實驗室的環境相比于用戶的實際使用環境較為簡單。用戶的實際使用環境通常有更大的噪聲、更多的環境設備、更復雜的干擾因素，這不僅會影響到實際用戶使用設備時對腦電信號的誘發，還會影響到設備的實際運行。因此要求基于腦機接口的智能家居系統能夠識別和適應周圍的環境，同時通過對周圍環境的識別，提前感知潛在的用戶操作對象，預估用戶接下來可能的操作意圖，提高對用戶意圖的識別準確率和有效率。目前的腦機接口系統并不具備較強的智能化水平，因此智能性主要體現在其控制的智能家居設備。智能人機交互需要充分考慮人與智能系統之間潛在的人機合作關系，從而有效處理智能人機交互任務。在特定的人機交互場景中， 智能系統可以對用戶狀態（認知、生理、意圖、情感等）、環境上下文等狀態進行自主感知、識別、學習、推理， 做出合適的自適應系統輸出，用戶根據任務、目標來調整交互行為。

以人為中心的腦機接口智能家居系統在應用設計時，根據用戶的實際使用需求來定制應用類型與設備控制需求，明確其使用場景。再基于實際使用場景與用戶需求，明確用戶對設備的實時性、精確度的具體要求，并且進行相匹配的設計。當人與智能家居控制系統進行交互時，界面的智能程度對人機交互有著重要影響。研究表明，不同的界面智能程度匹配不同的任務認知模式可以達到良好的效果：低等智能程度匹配技能型任務；中等智能程度匹配知識型任務；高等智能程度匹配規則型任務。當界面智能程度和任務認知模式互相匹配時，可以提高用戶交互的績效、降低執行時間和減少錯誤次數[15]。

3 結論

在現代技術的推動下，家居系統正朝著智能化逐漸轉型，因此對人機交互的研究有更深的創新潛能。人與智能家居控制系統之間的互相聯結、協調、適應，需要從多學科交叉融合的角度，針對智能交互模式、人因工程因素等問題進行梳理研究，促進基于腦機接口的智能家居系統的轉型升級，實現系統高效、穩定運行，信息高效傳輸，設備精準控制。