摘要:直接应用脑信号来操作移动载人平台(例如车辆)可能有助于神经肌肉疾病患者恢复驾驶能力。本文开发了一种基于脑电图(EEG)信号的新型驾驶员-车辆接口(DVI),用于脑控车辆的连续和异步控制。所提出的 DVI 由用户界面、命令解码算法和控制模型组成。用户界面旨在呈现控制命令并诱导相应的大脑模式。开发了命令解码算法来解码控制命令。建立控制模型以将解码的命令转换为控制信号。离线实验结果表明,所开发的 DVI 可以生成准确率为 83.59% 的运动控制命令,检测时间约为 2 秒,而在空闲状态下的识别准确率为 90.06%。基于 DVI 开发了实时脑控模拟车辆,并在 U 型转弯道路上进行了测试。实验结果表明 DVI 用于连续和异步控制车辆的可行性。这项工作不仅推动了脑控汽车的研究,而且为驾驶员-车辆界面、多模式交互和智能汽车提供了宝贵的见解。
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