脑电波绘图机器人数据采集与控制算法研究

脑电波绘图机器人数据采集与控制算法研究

晏 涌，于洪波,刘子昂,隗立昂,陈海峰,张泽方,刘学君

【摘 要】 脑电波信号可以反映人的情绪、精神状态及专注状态，用于治疗和康复等，设计了一个基于脑-机接口技术的脑电波数据采集、分析、控制的绘图机器人。首先，采用脑电波采集模块的金属电极通过感知前额、耳垂处的生物电信号，解析出脑电波的α、β等5种波，进而获取专注度和放松度等信息。数据通过无线蓝牙模块传输给ARM Cortex-M4处理器，阈值滤波算法进行滤波去噪。设计了脉冲宽度调制(PWM)控制算法，XYZ三个维度上的3个步进电机采用256细分驱动，步距角细分为0.42″，通过导轨同步带控制画笔运动轨迹。该方案消除了电机的低频振荡，提高了输出转矩、分辨率、步距的均匀度，使画笔运动更平稳，控制精度达到3 mm。

【期刊名称】《自动化仪表》

【年(卷),期】2019(040)011

【总页数】6

【关键词】 脑-机接口； 蓝牙； 步进电机； 细分驱动； 限幅滤波； 绘图机器人; 脉冲宽度调制

基金项目:国家级大学生研究训练计划基金资助项目(2018J000182)、北京市级大学生研究训练计划基金资助项目(2019J000147)、北京市级大学生研究训练计划基金资助项目(2019J000148)

0 引言

脑电波活动与脑区域、脑状态有着密切的关系，是了解人脑信息处理过程的一种极为重要的形式。神经系统科学领域的专家们已经定义了人的情绪、精神状态及专注状态都受大脑前额处的皮质区域的控制[1]。人在主动思维或受到不同的感觉刺激时，能够产生特定模式的脑电波信号(electroencephalogram，EEG) [1]。脑电波信号可以根据频率不同而划分为Delta波、Theta波、Alpha波、Beta波、Gamma波等类型[2-3]。它们可以反映大脑的不同状态，并能够被实时地提取与分类，且记录简单、无创[4]；再对其进行分析解读，进一步转化为相应的动作，即通常所说的用“意念”操控物体的基本原理[5]，现今已成为热门研究方向。

脑-机接口(brain-computer interface，BCI)是不依赖于大脑外周神经与肌肉系统，在人脑和计算机或外部设备之间建立起来的一种通信系统[6-7]。本文利用脑-机接口实现脑电波数据的采集和传输。通过单片机对数据进行滤波算法处理、分析并实现对绘图机器人的控制。

1 总体设计方案

总体方案设计包括：脑电波采集模块、脑电波处理模块和上位PC机。其中，脑电波采集模块包括脑电波分析模块、主控单元、干电极、耳夹以及蓝牙模块，脑电波处理模块包括单片机、电机驱动模块、3个步进电机以及蓝牙模块。