基于TGAM的意念控制無(wú)人機(jī)系統(tǒng)

張志遠(yuǎn)　陳珂　李晶晶

摘要：設(shè)計(jì)出了一款基于TGAM腦電傳感器的無(wú)人機(jī)控制系統(tǒng)，通過(guò)對(duì)TGAM傳感器數(shù)據(jù)的提取、傳輸、濾波、特征提取等方式，將人腦的精神狀況轉(zhuǎn)化為可對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行操作是實(shí)用輸入信號(hào)，實(shí)現(xiàn)了對(duì)無(wú)人機(jī)油門(mén)和方向等基本操作的控制。該系統(tǒng)具有通用性，可擴(kuò)展應(yīng)用到各種無(wú)線控制領(lǐng)域。

關(guān)鍵詞：TGAM模塊;無(wú)人機(jī)控制;腦電波分析;信號(hào)處理;STM32

中圖分類號(hào)：TP311 ? ? ? ?文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

文章編號(hào)：1009-3044（2019）15-0286-03

1 引言

腦機(jī)接口的研究最早起源于19世紀(jì)60年代，到21世紀(jì)，迎來(lái)了研究的熱潮。它是一種基于腦電信號(hào)實(shí)現(xiàn)人機(jī)交互的新型控制方式，可以簡(jiǎn)化現(xiàn)有的控制系統(tǒng)。該技術(shù)，在醫(yī)療，游戲，教育以及通訊控制等多個(gè)領(lǐng)域都可以有重要的應(yīng)用。

本項(xiàng)目中，利用美國(guó)神念科技有限公司推出的傳感TGAM，實(shí)時(shí)檢測(cè)大腦前額發(fā)出的微弱的腦電波信號(hào)（電壓信號(hào)）。檢測(cè)對(duì)象的情緒狀況不同，發(fā)出的腦電波信號(hào)也會(huì)相應(yīng)改變。利用該信號(hào)來(lái)控制無(wú)人機(jī)的起飛降落等基本動(dòng)作，實(shí)現(xiàn)了比較好的調(diào)控效果。

2 系統(tǒng)的基本構(gòu)成

整個(gè)系統(tǒng)由干電極、TGAM模塊、藍(lán)牙、基于STM32的飛行控制器、基于NRF24L01 +的無(wú)線通信電路、基于NRF51822的無(wú)線通信模塊，基于STM32的無(wú)人機(jī)系統(tǒng)等部分組成。本系統(tǒng)針對(duì)無(wú)人機(jī)控制系統(tǒng)結(jié)構(gòu)中飛行控制器這一設(shè)備不易操作的特點(diǎn)，初步開(kāi)發(fā)了一款集腦電波信號(hào)發(fā)送、接收、信號(hào)處理及無(wú)人機(jī)控制的系統(tǒng)?？紤]到藍(lán)牙設(shè)備的發(fā)送距離有限，因此借用了原有飛行控制器的無(wú)線收發(fā)模塊進(jìn)行遠(yuǎn)距離信號(hào)傳輸。其系統(tǒng)框圖1所示，利TGAM采集大腦前額腦電波電壓信號(hào)，經(jīng)藍(lán)牙HC-05傳輸?shù)斤w行控制器上的藍(lán)牙HC-06，經(jīng)過(guò)飛行控制器的NRF24L01 +的無(wú)線通信電路，將信號(hào)傳輸?shù)綗o(wú)人機(jī)上的NRF51822，至此信號(hào)傳輸完畢。再由無(wú)人機(jī)上的STM32F103對(duì)原始電壓信號(hào)進(jìn)行數(shù)據(jù)處理，利用處理完的數(shù)據(jù)對(duì)無(wú)人機(jī)進(jìn)行控制，實(shí)現(xiàn)了人腦對(duì)無(wú)人機(jī)的無(wú)線控制。

3 控制系統(tǒng)軟硬件設(shè)計(jì)

TGAM芯片必須將干電極貼近在大腦前額處，兩個(gè)參考電極放置在左耳乳突出和右耳乳突出，才能構(gòu)成電勢(shì)差，并通過(guò)計(jì)算參考電勢(shì)來(lái)消除一定的干擾。在不連接參考電極時(shí)進(jìn)行腦電采集，電壓信號(hào)變化劇烈以致芯片無(wú)法處理信號(hào)。通過(guò)設(shè)置雙面電極耳夾，整體體積小巧，調(diào)整和操作極為方便，可以基本達(dá)到要求。

信號(hào)的傳輸選用兩個(gè)藍(lán)牙模塊，考慮道飛行器與人相距較遠(yuǎn)，而利用了飛行控制器上的NRF24L01 +發(fā)送模塊，和無(wú)人機(jī)上的NRF51822無(wú)線接收模塊。從而將TGAM數(shù)據(jù)包傳輸?shù)斤w行器的STM32F103芯片上。

圖1即是該系統(tǒng)的主要設(shè)備。

STM32可以對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理和濾波處理，將其轉(zhuǎn)化成飛行器的控制的輸入信號(hào)。飛行器通過(guò)pwm輸出，經(jīng)多層pid反饋計(jì)算來(lái)實(shí)現(xiàn)準(zhǔn)確控制各路電機(jī)的轉(zhuǎn)速。本項(xiàng)目將輸入信號(hào)轉(zhuǎn)化成為pwm輸出信號(hào)，實(shí)現(xiàn)對(duì)飛行器高度的和方向的控制。

4 腦電波采集和處理

4.1 腦電波的采集

腦電模塊 TGAM 檢測(cè)出來(lái)的信號(hào)，是經(jīng)過(guò)電路放大處理的電壓信號(hào)。使用干電極讀取人的腦電信號(hào)，可以過(guò)濾掉周圍噪音的部分干擾，并將檢測(cè)到的大腦信號(hào)轉(zhuǎn)成數(shù)字信號(hào)。經(jīng)過(guò)TGAM芯片處理的輸出原始數(shù)據(jù)rawdata與前額皮膚電壓v滿足：[rawdata=2000×4096×V1.8]。TGAM大約每秒鐘發(fā)送 513個(gè)數(shù)據(jù)包，經(jīng)過(guò)對(duì)每個(gè)數(shù)據(jù)包的計(jì)算，校驗(yàn)，對(duì)第513個(gè)數(shù)據(jù)包進(jìn)行解析、分類處理，可以將繁雜的腦電波轉(zhuǎn)化為信號(hào)強(qiáng)度、放松度、專注度三個(gè)數(shù)值以及8個(gè) EEG Power 的值。本項(xiàng)目只取其中的專注度和信號(hào)強(qiáng)度進(jìn)行研究，專注度大小用 1 ～ 100 表示 ， 數(shù)值越大表示進(jìn)入集中程度越深。信號(hào)強(qiáng)度大小用1 ～ 200 表示 ， 數(shù)值越小表示進(jìn)入相應(yīng)程度越深。未佩戴時(shí)，專注度信號(hào)為0，信號(hào)強(qiáng)度為200。圖2顯示了1分鐘內(nèi)測(cè)試對(duì)象在不同狀態(tài)下的腦波數(shù)據(jù)結(jié)果。

4.2 腦電波的解析

TGAM數(shù)據(jù)包是以異步的串行字節(jié)流發(fā)送的，可以經(jīng)過(guò)藍(lán)牙HC-05進(jìn)行傳輸。TGAM發(fā)送的包有小包和大包兩種小包的格式是[AA AA 04 80 02 xxHigh xxLow xxCheckSum，]前面的[AA AA 04 80 02]是不變的，后三個(gè)字節(jié)是變化的，[xxHighxxLow]和組成了原始數(shù)據(jù)[rawdata]，[xxCheckSum]就是校驗(yàn)和。所以一個(gè)小包里面只包含了一個(gè)有用的數(shù)據(jù)，那就是rawdata，大約每秒鐘會(huì)有512個(gè)原始數(shù)據(jù)。其中：

[rawdata = （xxHigh << 8） | xxLow? ? ? ? ? ]

[ if（rawdata > 32768）]

[ ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? { ]

[rawdata ?=65536? ?]

[ ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?}]

[sum = （（0x80 + 0x02 + xxHigh +]

[ xxLow）^ 0xFFFFFFFF） ?0xFF;]

如果sum 和 xxCheckSum 是相等的，那說(shuō)明這個(gè)包是正確的。在第513個(gè)大包里包含了信號(hào)強(qiáng)度 Signal， 專注度 Attention， 冥想度Meditation， 和 8 個(gè) EEG Power 的值，需要根據(jù)通信協(xié)議進(jìn)行層層校驗(yàn)和并進(jìn)行一系列計(jì)算，最終讀取數(shù)據(jù)。

4.3 腦電波的處理

通過(guò)編程解析轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)，可以使其控制飛行器的起飛和降落。專注度越高，飛行器的油門(mén)越大，飛行器飛的高度越高。為了確定油門(mén)的最低值，經(jīng)過(guò)一系列測(cè)試，其中圖3測(cè)試表明最低專注度為20左右。因此在專注度小于等于20時(shí)，油門(mén)設(shè)為0。下表為專注度與油門(mén)的等級(jí)劃分：

[專注度 油門(mén)THRUST（0～100） <=20 0 20～30 25 30～40 35 40～50 45 50～60 55 >=60 60 ]

飛行器具有定高飛行的功能，因此一定的油門(mén)對(duì)應(yīng)相應(yīng)的飛行高度，為了保證飛行器的安全，因此將最高油門(mén)設(shè)為60。

由于一秒鐘可以采集513個(gè)信號(hào)強(qiáng)度，但只能采集1個(gè)專注度和冥想度，因此數(shù)據(jù)變化會(huì)比較緩慢，而值與值的差異會(huì)相對(duì)比較大。此外，經(jīng)過(guò)測(cè)驗(yàn)，專注度無(wú)論如何都無(wú)法達(dá)到100，并且都低于90，通過(guò)歸一化處理，將0到90的值限制在到0～100當(dāng)中。在歸一化之前需要進(jìn)行濾波處理，每次采集10個(gè)值，存入數(shù)組C[10]，經(jīng)過(guò)冒泡排序去掉兩個(gè)最低值，去掉兩個(gè)最高值，剩余6個(gè)值取平均，如此一來(lái)一分鐘只能取36個(gè)值在0～100的專注度。因此控制的精度具有一定的局限性，但提供了一種比較合理的新型控制方式。

通過(guò)實(shí)驗(yàn)，可以看出腦電信號(hào)的強(qiáng)弱程度能夠用專注度和冥想度數(shù)值來(lái)體現(xiàn)，當(dāng)專注度數(shù)值增大的時(shí)候，大腦注意力處于慢慢集中狀態(tài)，腦電信號(hào)較強(qiáng);反之，腦電信號(hào)較弱。冥想度正好與腦電信號(hào)相反，當(dāng)冥想度數(shù)值增大的時(shí)候，腦電信號(hào)較弱;冥想度數(shù)值減小的時(shí)候，腦電信號(hào)較強(qiáng)，因?yàn)榇藭r(shí)大腦處于興奮、緊張狀態(tài)，安靜程度較弱。因此可以利用大腦狀態(tài)與專注度和冥想度之間的對(duì)應(yīng)關(guān)系進(jìn)行編程應(yīng)用。

實(shí)驗(yàn)中還發(fā)現(xiàn)，眨眼的時(shí)候，原始數(shù)據(jù)rawdata會(huì)發(fā)生劇烈的波動(dòng)，如圖3所示。因此，可以利用前后數(shù)值的誤差進(jìn)行波動(dòng)比較，波動(dòng)誤差超過(guò)一定值，表明人物發(fā)生眨眼動(dòng)作。在該思想指導(dǎo)下，利用眨眼信號(hào)進(jìn)行無(wú)人機(jī)向前飛和向后飛的控制。眨眼一次，改變一次飛行狀態(tài)。其控制流程圖如圖4所示，實(shí)驗(yàn)取得了良好的效果。

此外，利用該方法進(jìn)行燈泡的亮滅控制，呼吸燈的亮度控制，智能小車的速度控制等都取得了良好的調(diào)控效果，實(shí)驗(yàn)證明，該方法可以應(yīng)用到多種連續(xù)性控制領(lǐng)域。并且選用更高的精度腦電提取芯片，其控制效果會(huì)更加好。

5 總結(jié)

本文介紹了基于TGAM的意念控制無(wú)人機(jī)系統(tǒng)，利用TGAM模塊提取出來(lái)的專注度和冥想度和原始數(shù)據(jù)rawdata進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)研究，并取得了良好的控制效果，但是由于芯片本身的性能，使控制具有一定的局限性。此外這種控制系統(tǒng)具有很強(qiáng)的通用性，可以應(yīng)用到各種無(wú)線控制領(lǐng)域。而腦電芯片可以提取的腦波有很多，對(duì)其他腦波的進(jìn)一步研究，對(duì)于更加復(fù)雜的控制系統(tǒng)具有重要意義！

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