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《东北师范大学》 2018年
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基于眼动与运动想象的人机交互方法研究

姜羽  
【摘要】:人机交互是指人与计算机之间为完成确定任务,以一定的方式进行的信息交换过程。近几年,人机交互技术的应用潜力已经开始显现,比如可穿戴式计算机、浸入式游戏设备、虚拟现实、遥控机器人以及远程医疗等领域。传统人机交互系统多为单通道交互方式,如采用语音或手势等,交互方式简单、应用领域单一。为改善人机交互系统性能,本文主要研究基于Emotiv EPOC+信号采集设备的眼电信号与运动想象脑电信号相结合的多通道人机交互方法,并实现对机器人动作的实时控制。对眼电与脑电的准确识别是多通道人机交互系统实现的基础,本文提出一种自适应阈值归一化方法,进行眼电信号识别。使用特征匹配法对6名实验人员的6个眼球动作(上、下、左、右扫视与眨眼2次和眨眼3次)进行识别。经测试,在垂直方向的离线眼动信号识别率达到97.3%,水平方向的离线眼动信号识别率达到99.9%,平均识别率达到98.6%。根据想象左手和右手运动时,大脑两侧运动区出现的事件相关去同步(Event Related Desynchronization,ERD)和事件相关同步(Event Related Synchronization,ERS)现象,本文对运动想象脑电信号提取了功率谱、短时能量和累积能量特征,并选择BP神经网络作为分类器,对脑电信号进行识别分类,离线脑电信号最高识别率达到92.86%,由于特征提取算法简单,在与机器人实时交互过程中,有效地减小了因算法对机器人动作控制造成的延迟。为实现与机器人的交互,选取实验者佩戴Emotiv EPOC+头戴设备,采集眼电信号与运动想象脑电信号,通过MATLAB进行实时处理与识别,然后通过Python编写通信程序,将识别结果发送给NAO机器人,实现了对机器人眨眼与举手动作的实时控制。实验结果证明了所设计的多通道人机交互方法的有效性,为后续应用奠定了基础。
【学位授予单位】:东北师范大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2018
【分类号】:TP11

【参考文献】
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【相似文献】
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