在過去的十年中，無人機(jī)(UAV)的研究引起了廣泛的關(guān)注，涵蓋了眾多領(lǐng)域的應(yīng)用，無人機(jī)作為未來技術(shù)的重要代表之一，正日益在農(nóng)業(yè)、測繪、交通、救援等領(lǐng)域發(fā)揮著重要的作用。然而，由于無人機(jī)控制系統(tǒng)的復(fù)雜性和操作難度，普通用戶往往需要經(jīng)過漫長的培訓(xùn)才能駕駛無人機(jī)。為了實現(xiàn)穩(wěn)定易用的控制方法，微美全息(NASDAQ:WIMI)提出了一種基于腦電圖(EEG)的腦機(jī)接口(BCI)系統(tǒng)控制方法，用于低速無人機(jī)(UAV)的目標(biāo)搜索。
據(jù)悉，微美全息(NASDAQ:WIMI)基于半自主導(dǎo)航和電機(jī)圖像的無人機(jī)控制腦機(jī)接口系統(tǒng)該方法，主要包含兩個子系統(tǒng)：決策子系統(tǒng)和半自主導(dǎo)航子系統(tǒng)。使得無人機(jī)能夠在水平維度上進(jìn)行連續(xù)控制，以實現(xiàn)低速無人機(jī)的穩(wěn)定控制和目標(biāo)搜索。
決策子系統(tǒng)，通過分析運(yùn)動意象(MI)腦電圖實現(xiàn)無人機(jī)的決策控制。采用改進(jìn)的互相關(guān)法(CC)進(jìn)行MI特征提取，該方法能夠有效地提取腦電圖中與運(yùn)動意象相關(guān)的信息。然后，采用邏輯回歸法(LR)對MI特征進(jìn)行分類和決策，從而指導(dǎo)無人機(jī)的運(yùn)動方向。該決策子系統(tǒng)為無人機(jī)提供了直接的腦控制能力，使得操作更加直觀和高效。該方法的決策子系統(tǒng)的實現(xiàn)方式如下：
腦電圖(EEG)信號采集：在決策子系統(tǒng)中，首先需要對操作人員的腦電圖信號進(jìn)行采集，通過非侵入式的腦電圖設(shè)備，頭戴式腦電圖傳感器或干式電極陣列來完成。腦電圖記錄大腦皮層的電活動，特別是與運(yùn)動意象相關(guān)的電信號。
運(yùn)動意象(MI)特征提?。涸谀X電圖信號采集后，接下來是對運(yùn)動意象(MI)特征進(jìn)行提取。運(yùn)動意象是指當(dāng)一個人想象特定動作時，大腦產(chǎn)生的相應(yīng)電信號。這些特定動作通常與無人機(jī)的運(yùn)動方向有關(guān)，例如向左、向右、向前等。
特征分類與決策：在特征提取后，決策子系統(tǒng)使用分類算法來識別和區(qū)分不同的運(yùn)動意象。通過分類算法包括邏輯回歸(Logistic Regression)、支持向量機(jī)(Support Vector Machine)等。通過這些算法，決策子系統(tǒng)能夠根據(jù)識別到的運(yùn)動意象來判斷操作人員的意圖，并相應(yīng)地指導(dǎo)無人機(jī)的運(yùn)動。
傳遞指令給無人機(jī)：一旦決策子系統(tǒng)完成運(yùn)動意象的分類決策，它會將相應(yīng)的指令傳遞給無人機(jī)控制系統(tǒng)，指導(dǎo)無人機(jī)執(zhí)行相應(yīng)的動作。這些指令可以是飛行方向的調(diào)整、速度的變化或其他運(yùn)動相關(guān)的控制。
決策子系統(tǒng)的關(guān)鍵是準(zhǔn)確地識別和分類運(yùn)動意象，從而將正確的指令傳遞給無人機(jī)。這需要對腦電信號進(jìn)行有效的特征提取和高效的分類算法，以保證系統(tǒng)的穩(wěn)定性和可靠性。
此外，半自主導(dǎo)航子系統(tǒng)是，WIMI微美全息基于半自主導(dǎo)航和電機(jī)圖像的無人機(jī)控制腦機(jī)接口系統(tǒng)中的另一個關(guān)鍵組成部分。該子系統(tǒng)的主要目標(biāo)是實現(xiàn)無人機(jī)的自主避障，確保決策子系統(tǒng)提供的運(yùn)動方向是可行且安全的。它通過結(jié)合傳感器數(shù)據(jù)和環(huán)境信息，使得無人機(jī)能夠在未知或復(fù)雜的環(huán)境中具備一定的自主性和適應(yīng)性。半自主導(dǎo)航子系統(tǒng)的實現(xiàn)方式如下：
傳感器數(shù)據(jù)獲?。涸诎胱灾鲗?dǎo)航子系統(tǒng)中，無人機(jī)配備多種傳感器，如激光雷達(dá)、攝像頭、超聲波傳感器等。這些傳感器可以感知無人機(jī)周圍的環(huán)境信息，包括障礙物的位置、距離、大小等。
環(huán)境感知與地圖構(gòu)建：通過傳感器數(shù)據(jù)，半自主導(dǎo)航子系統(tǒng)對無人機(jī)周圍的環(huán)境進(jìn)行感知和分析。根據(jù)傳感器數(shù)據(jù)，系統(tǒng)可以構(gòu)建一個虛擬的環(huán)境地圖，將障礙物的位置和其他重要信息標(biāo)記在地圖上。
路徑規(guī)劃與避障決策：基于環(huán)境地圖，半自主導(dǎo)航子系統(tǒng)利用路徑規(guī)劃算法來確定無人機(jī)的飛行路徑。在此過程中，系統(tǒng)會考慮無人機(jī)的當(dāng)前位置、目標(biāo)位置、環(huán)境中的障礙物分布等因素，以找到一條安全且高效的飛行路徑。如果發(fā)現(xiàn)路徑上存在障礙物，系統(tǒng)會通過避障決策算法來規(guī)避這些障礙物，保持無人機(jī)在安全的軌跡上飛行。
指令傳遞：一旦半自主導(dǎo)航子系統(tǒng)完成路徑規(guī)劃和避障決策，它會將相應(yīng)的指令傳遞給無人機(jī)控制系統(tǒng)，指導(dǎo)無人機(jī)執(zhí)行飛行動作。這些指令可以包括調(diào)整飛行方向、高度或速度，以確保無人機(jī)按照規(guī)劃的路徑飛行，并避開障礙物。
半自主導(dǎo)航子系統(tǒng)的設(shè)計旨在提高無人機(jī)的自主性，使得無人機(jī)在復(fù)雜和未知的環(huán)境中能夠進(jìn)行自主飛行，并在遇到障礙物時能夠自動避讓，保證飛行安全。相比完全自主導(dǎo)航系統(tǒng)，半自主導(dǎo)航系統(tǒng)在一定程度上仍依賴人工設(shè)定目標(biāo)或區(qū)域，但通過腦機(jī)接口技術(shù)，可以讓操作人員更靈活地指導(dǎo)無人機(jī)的運(yùn)動，從而在應(yīng)對復(fù)雜任務(wù)時具備更高的適應(yīng)性和靈活性。
當(dāng)然腦機(jī)接口技術(shù)仍處于不斷發(fā)展和改進(jìn)中，盡管取得了一定的進(jìn)展，但在實際應(yīng)用中仍面臨一些挑戰(zhàn)，如信號噪聲、個體差異和系統(tǒng)響應(yīng)速度等。因此，決策子系統(tǒng)的性能提升還需要不斷的研究和創(chuàng)新。然而，隨著技術(shù)的進(jìn)步，基于腦電圖的決策子系統(tǒng)有望成為未來無人機(jī)控制領(lǐng)域的一項重要技術(shù)，為無人機(jī)的智能化和自主化提供新的可能性。
顯然，微美全息(NASDAQ:WIMI)基于半自主導(dǎo)航和電機(jī)圖像的無人機(jī)控制腦機(jī)接口系統(tǒng)，是無人機(jī)技術(shù)領(lǐng)域的一大進(jìn)步，它為無人機(jī)的操控帶來了革命性的變革。該腦機(jī)接口系統(tǒng)的成功開發(fā)對于無人機(jī)技術(shù)的發(fā)展和普及具有重要意義，使得無人機(jī)操作更加簡單、直觀、高效。這一技術(shù)的應(yīng)用將推動無人機(jī)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，為各個領(lǐng)域帶來更多的便利和可能性。隨著無人機(jī)應(yīng)用場景的不斷擴(kuò)大，更加智能、簡化的控制方式將助力無人機(jī)技術(shù)在農(nóng)業(yè)、交通、救援、測繪等領(lǐng)域發(fā)揮更大的作用。
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