基于腦電意識的平衡車控制系統(tǒng)設(shè)計

孫海欣, 朱古月, 佐藤禮華

(1.長春大學(xué) 電子信息工程學(xué)院，長春 130022, 2. 南京郵電大學(xué) 電子與光學(xué)工程學(xué)院，南京 210023,3.大阪電氣通信大學(xué) 綜合信息學(xué)院，日本 大阪 5408570)

大腦是人體發(fā)送和接收命令、控制人體活動的中心，是一個復(fù)雜而龐大的系統(tǒng)。腦電圖(EEG)是腦神經(jīng)細(xì)胞電生理活動在大腦皮層的總體反映[1]。由于腦電信號中包含了大量的信息而被眾多學(xué)者關(guān)注。腦電意識控制技術(shù)是一項利用人類腦電信號與外部設(shè)備間建立某種聯(lián)系，從而進(jìn)一步控制外部設(shè)備實現(xiàn)某種行為的技術(shù)，也被稱為腦機(jī)接口(Brain Computer Interface，BCI)[2]。腦電波控制技術(shù)已經(jīng)廣泛應(yīng)用在不同的領(lǐng)域，而不僅僅局限于醫(yī)學(xué)研究領(lǐng)域。在工程應(yīng)用方面，越來越多的學(xué)者開始研究BCI技術(shù)，試圖利用人對不同的感覺、運動或者認(rèn)知活動得到的腦電信號的不同，實現(xiàn)腦電信號的有效提取和分類，從而實現(xiàn)某種控制。BCI技術(shù)由于能夠擺脫人體周圍神經(jīng)和肌肉組織的束縛而實現(xiàn)人腦與計算機(jī)或其他電子設(shè)備之間全新的相互作用，已經(jīng)成為當(dāng)代科技發(fā)展的一個新興領(lǐng)域[3-4]。

在教育領(lǐng)域，通過小游戲觀測腦電信號可以提高青少年注意力集中度或鍛煉青少年左右腦思考能力；在犯罪領(lǐng)域，警察可以通過腦電波測謊技術(shù)輔助審判罪犯，幫助法院準(zhǔn)確作出判決等。在人工智能領(lǐng)域，可通過BCI技術(shù)設(shè)計智能可穿戴產(chǎn)品、智能輪椅等[5-7]。未來，隨著嵌入式系統(tǒng)及互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的不斷發(fā)展，BCI技術(shù)將繼續(xù)向著可嵌入、可便攜、體積小等方向發(fā)展。因此，研究基于腦電意識的控制技術(shù)具有重要的現(xiàn)實意義和應(yīng)用價值。本文在研究腦電信號特點的基礎(chǔ)上，設(shè)計一款基于腦電意識的平衡車控制系統(tǒng)[8-9]，該控制系統(tǒng)可根據(jù)采集的腦電數(shù)據(jù)的特點實時地控制小車的行走。

1 總體設(shè)計方案

基于腦電意識的平衡車控制系統(tǒng)包括腦電采集模塊和平衡車控制系統(tǒng)兩大部分。腦電采集模塊由TGAM模塊[10]和藍(lán)牙模塊構(gòu)成，主要功能是對腦電信號進(jìn)行采集及濾波降噪，得到有效的腦電數(shù)據(jù)并通過藍(lán)牙發(fā)送給單片機(jī)控制系統(tǒng)。平衡車控制系統(tǒng)由STM32F103C8單片機(jī)、超聲波模塊、藍(lán)牙模塊、電機(jī)驅(qū)動模塊、陀螺儀模塊和電源模塊等組成，主要功能是通過藍(lán)牙接收腦電數(shù)據(jù)，并根據(jù)eSense算法提取專注度及不同頻段的腦電波數(shù)據(jù)，最后根據(jù)提取的數(shù)據(jù)控制小車的行走。系統(tǒng)的總體框圖如圖1所示。

圖1 基于腦電意識的小車控制系統(tǒng)總體框圖

2 腦電信號采集及分析

2.1 基于TGAM模塊的腦電信號采集

采用TGAM模塊對腦電信號進(jìn)行采集，該模塊的采樣頻率為512 Hz。該模塊使用3個電極來對腦電數(shù)據(jù)進(jìn)行采集，其中兩個電極分別貼于左、右兩耳的耳乳突出位置，作為參考電極，便于兩個電極同步檢測腦電信號并進(jìn)行加權(quán)平均，以便調(diào)整信號的質(zhì)量，使得采集的信號更加準(zhǔn)確；另一個電極用于眼部前額附近，作為信號采集的電極，因為腦電前額屬于精神控制區(qū)，所以在此處進(jìn)行腦電信號的采集。

由于腦電信號比較微弱，其幅度通常在100 μV以內(nèi)，容易受到眼電、皮電、體溫等自身信號的影響，且腦電信號的頻率在1 Hz～100 Hz之間，容易受到工頻干擾的影響。一般情況下，采集到的腦電信號通常伴有噪聲的微弱信號，要想對其進(jìn)行分析，必須先進(jìn)行去噪及放大處理，TGAM模塊中內(nèi)置了兩級濾波和放大電路，能實現(xiàn)對EEG信號的50 Hz工頻干擾信號的濾波及采集腦電數(shù)據(jù)的放大。最后通過上位機(jī)觀測TGAM的采集數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)的變化如圖2所示。

圖2 基于TGAM模塊采集的腦電數(shù)據(jù)變化曲線

TGAM模塊對EEG信號的采集和預(yù)處理的過程如下：

(1)EEG信號校準(zhǔn)：測試不同被試者的EEG信號，自適應(yīng)計算和同步測試結(jié)果，方便信號校準(zhǔn)。

(2)EEG信號采集：采用干電極采集技術(shù)，消除導(dǎo)電膠的局限性，方便快捷地采集EEG信號。

(3)EEG信號提?。篢GAM模塊將有效的EEG信號從噪聲和干擾中分離出來，經(jīng)過濾波和放大處理，產(chǎn)生可使用的腦電數(shù)據(jù)。

(4)EEG信息解讀：通過eSense算法量化出EEG數(shù)據(jù)的注意力和放松度。

(5)人機(jī)交互：將注意力和放松度通過PC機(jī)的上位機(jī)軟件顯示出來。

2.2 EEG信號的分析及提取

采集到的腦電信號在經(jīng)過濾波放大處理和FFT變換后，通過eSense算法進(jìn)行數(shù)據(jù)包的解析可以得出腦電信號的相應(yīng)參數(shù)，eSense算法的實現(xiàn)核心是解析腦電數(shù)據(jù)中的大包數(shù)據(jù)和小包數(shù)據(jù)，TGAM模塊每秒鐘發(fā)出513包數(shù)據(jù)，由512個小包和1個大包構(gòu)成。利用串口調(diào)試助手對數(shù)據(jù)進(jìn)行監(jiān)測，結(jié)果如圖3所示。

圖3 串口接收的TGAM腦電信號數(shù)據(jù)

圖4 解析后的腦電數(shù)據(jù)

每一個小包數(shù)據(jù)包含一個原始數(shù)據(jù)，其格式為“AA+AA+04+80+02+3個字節(jié)的原始數(shù)據(jù)+校驗和”。因此，TGAM模塊每秒共采集512個原始數(shù)據(jù)。第513個大包數(shù)據(jù)是由前512個小包數(shù)據(jù)加權(quán)平均所構(gòu)成的，大包數(shù)據(jù)由36個字節(jié)構(gòu)成，包含腦電信號的強(qiáng)度、專注度、放松度和8個不同頻段的腦電信號的值。想要基于某個特定的參數(shù)進(jìn)行提取及控制還需要對大包數(shù)據(jù)進(jìn)行進(jìn)一步解析，解析后的結(jié)果如圖4所示。其中，紅色虛線框中為一個大包的解析數(shù)據(jù)。

2.3 EEG信號的特征參數(shù)選取

通過閱讀、聽音樂及計算3種類型的反復(fù)實驗，研究腦電信號的強(qiáng)度、專注度、放松度和8個不同頻段腦電信號的參數(shù)變化規(guī)律。最終發(fā)現(xiàn)，在不同類型的實驗中，專注度的變化比其他腦電信號特征參數(shù)變化明顯。其范圍在0～100區(qū)間波動。當(dāng)專注度值為0～39時，表明被測者的注意力集中程度較低，此時被測者的大腦活躍程度也較低；當(dāng)專注度值為40～69 時，表明被測者的注意力集中程度一般，此時被測者的大腦活躍程度一般；當(dāng)專注度值為70～100時，表明被測者的注意力集中程度較高，此時被測者的大腦活躍程度也較高。因此，本文中選用專注度來實現(xiàn)對小車的“意念控制”。

3 系統(tǒng)的硬件電路設(shè)計與分析

3.1 腦電采集模塊的硬件電路分析

圖5 TGAM腦電采集模塊

采用神念科技公司的TGAM套件進(jìn)行腦電信號的采集，該模塊是基于ThinkGear Asic模塊開發(fā)的，其采樣頻率為512 Hz，能夠?qū)Σ杉男盘栠M(jìn)行濾波、放大、A/D 轉(zhuǎn)換并輸出原始采集的EEG信號。同時該模塊內(nèi)置的濾波電路，能夠在使用時自動濾除環(huán)境中的各種噪聲干擾，并且其功耗低：該模塊采用3 V干電池供電。外接藍(lán)牙模塊進(jìn)行數(shù)據(jù)傳輸，腦電采集模塊的實物圖如圖5所示。

3.2 平衡車控制系統(tǒng)的硬件電路設(shè)計

平衡車控制系統(tǒng)基于STM32F103C8T6單片機(jī)進(jìn)行開發(fā)，引腳PB12、PB13、PB14、PB15、PA2、PA3用于控制電機(jī)驅(qū)動電路，引腳PB6、PB7、PA6、PA7用于控制電機(jī)，引腳PB11、PB10用于藍(lán)牙通信，引腳PB1、PB0用于控制超聲波模塊，引腳PB8、PB9用于控制陀螺儀模塊，時鐘采用系統(tǒng)內(nèi)部時鐘，時鐘頻率為24 MHz。

陀螺儀模塊采用MPU6050芯片，可以輸出當(dāng)前模塊X、Y、Z軸的角度及角速度，該模塊通過對角度信息采集及濾波，得到穩(wěn)定的角度輸出，來控制小車的直立平衡，該芯片與單片機(jī)采用I2C方式進(jìn)行通信。電機(jī)驅(qū)動模塊采用TB6612芯片，該芯片是一塊雙供電H橋電機(jī)驅(qū)動芯片，采用12 V供電，最大輸出電流可達(dá)2 A，用于驅(qū)動直流電機(jī)，實現(xiàn)小車的運動。藍(lán)牙模塊采用HC06，利用STM32F103的串口1接收TGAM模塊發(fā)送的數(shù)據(jù)。超聲波模塊采用HC-SR04來實現(xiàn)小車的避障功能。小車的車速采用基于高精度霍爾傳感器的16線強(qiáng)磁碼盤進(jìn)行采集，車輪轉(zhuǎn)一圈時，脈沖數(shù)可達(dá)960個。電機(jī)采用GB37大扭矩電機(jī)。基于STM32F103單片機(jī)的平衡車電路原理如圖6所示。

圖6 基于STM32F103單片機(jī)的平衡車控制系統(tǒng)原理圖

圖7 系統(tǒng)整體程序流程圖

4 系統(tǒng)的程序開發(fā)流程

基于腦電意識的平衡車控制系統(tǒng)程序開發(fā)流程圖如圖7所示。

首先，控制系統(tǒng)對時鐘模塊、超聲波模塊、藍(lán)牙模塊、電機(jī)驅(qū)動模塊、陀螺儀模塊進(jìn)行初始化。初始化完成后，平衡車控制系統(tǒng)與腦電采集模塊TGAM進(jìn)行藍(lán)牙連接配對，若連接不成功，則斷開重新連接，直到成功連接設(shè)備。藍(lán)牙模塊連接成功后，單片機(jī)開始接收來自TGAM模塊的腦電數(shù)據(jù)，并基于eSense算法進(jìn)行腦電數(shù)據(jù)解析及特征參數(shù)提取，將專注度信息提取出來，并將得到的專注度數(shù)值與設(shè)定的閾值進(jìn)行對比。由于本系統(tǒng)中選用的是兩輪平衡車，因此通過專注度來控制小車的前進(jìn)與后退。專注度閾值設(shè)定如下：

(1)專注度值在0～30之間時，小車保持靜止；

(2)專注度值在30～60之間時，小車前進(jìn)；

(3)專注度值在60～100之間時，小車后退。

5 結(jié)語

設(shè)計了一款基于腦電意識的平衡車控制系統(tǒng)，該系統(tǒng)由腦電采集模塊和單片機(jī)控制系統(tǒng)兩大部分組成。通過采集被試者的腦電信號，從中提取專注度信息對平衡車的行走進(jìn)行控制。當(dāng)專注度值在0～30之間時，小車保持靜止；當(dāng)專注度值在30～60之間時，小車前進(jìn)；當(dāng)專注度值在60～100之間時，小車后退。此外，小車還具有自主避障功能。經(jīng)測試，該系統(tǒng)穩(wěn)定性好，體積小，抗干擾強(qiáng)，且價格低廉，有良好的應(yīng)用前景，可以推廣至醫(yī)療和工業(yè)控制等領(lǐng)域，為腦機(jī)接口技術(shù)的進(jìn)一步推廣提供了技術(shù)支撐。