【摘要】：近年來(lái),無(wú)人機(jī)行業(yè)的快速發(fā)展,無(wú)人機(jī)因其輕便靈活、成本低廉和安全可控的優(yōu)點(diǎn),在各行各業(yè)呈現(xiàn)出廣闊的應(yīng)用前景。目前,市面上出現(xiàn)的無(wú)人機(jī)普遍采用人工遙控,人們的雙手還沒(méi)有徹底地解放出來(lái)。腦機(jī)接口(Brain Computer Interface,BCI)作為一種新興技術(shù),能夠?qū)崿F(xiàn)腦與外部設(shè)備的交互。穩(wěn)態(tài)視覺(jué)誘發(fā)電位(Stable State Visual Evoked Potential,SSVEP)是非侵入式BCI的一類(lèi)實(shí)驗(yàn)范式,因其較高的識(shí)別準(zhǔn)確率和穩(wěn)定的特征模式得到廣泛的關(guān)注和研究。將BCI與無(wú)人機(jī)結(jié)合,從而實(shí)現(xiàn)僅依靠操作者“自主意識(shí)”操控的無(wú)人機(jī),能夠加速腦控裝備的實(shí)際應(yīng)用,進(jìn)一步拓展無(wú)人機(jī)的實(shí)用范圍,并為特定群體和特殊任務(wù)提供更大的便利。此外,在目前的無(wú)人機(jī)開(kāi)發(fā)中,各廠商大都使用自行研制的無(wú)人機(jī)平臺(tái),遵循的標(biāo)準(zhǔn)和規(guī)范各不相同,增加了移植難度,并導(dǎo)致開(kāi)發(fā)者重復(fù)開(kāi)發(fā)相同的功能,浪費(fèi)了大量的時(shí)間和精力。而機(jī)器人操作系統(tǒng)(Robot Operating System,ROS)作為一種通用的機(jī)器人架構(gòu),極大程度上改善可移植性、代碼復(fù)用等問(wèn)題,它支持多語(yǔ)言編程,運(yùn)行和編譯與平臺(tái)無(wú)關(guān),使用簡(jiǎn)單方便。為此,本文結(jié)合BCI技術(shù)和ROS系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)了一套模塊化、可移植、高度集成的腦控?zé)o人機(jī)系統(tǒng)。本方案不僅解決了無(wú)人機(jī)功能模塊擴(kuò)展和系統(tǒng)可移植性問(wèn)題,而且實(shí)現(xiàn)了人類(lèi)腦電波信號(hào)對(duì)無(wú)人機(jī)的實(shí)時(shí)飛行控制。本論文的主要工作如下:1、分析了傳統(tǒng)無(wú)人機(jī)開(kāi)發(fā)過(guò)程中存在的問(wèn)題,提出了基于ROS系統(tǒng)和腦電開(kāi)發(fā)的實(shí)現(xiàn)方案,給出了無(wú)人機(jī)系統(tǒng)的整體框架。對(duì)無(wú)人機(jī)飛行原理、動(dòng)力模型以及ROS系統(tǒng)框架做了充分的研究,為腦控?zé)o人機(jī)開(kāi)發(fā)奠定了基礎(chǔ)。2、結(jié)合ROS系統(tǒng)完成M100機(jī)上系統(tǒng)的設(shè)計(jì),對(duì)M100無(wú)人機(jī)進(jìn)行功能模塊開(kāi)發(fā),設(shè)計(jì)了無(wú)人機(jī)控制指令和程序,實(shí)現(xiàn)了對(duì)無(wú)人機(jī)的遠(yuǎn)程控制。詳細(xì)地介紹了機(jī)上系統(tǒng)開(kāi)發(fā)的整體流程,給出了無(wú)人機(jī)指令的設(shè)計(jì)和控制程序開(kāi)發(fā)的具體細(xì)節(jié),采用C10X模塊實(shí)現(xiàn)遠(yuǎn)程通信,測(cè)試結(jié)果表明,無(wú)線模塊可以正確發(fā)送指令和接收反饋信息。模擬飛行試驗(yàn)表明,搭載ROS系統(tǒng)的無(wú)人機(jī)可以正常地收發(fā)指令,并作出即時(shí)響應(yīng)。3、運(yùn)用SSVEP-BCI完成腦控?zé)o人機(jī)系統(tǒng)的搭建。首先設(shè)計(jì)SSVEP的刺激范式;其次,研究了典型性相關(guān)分析(Canonical Correlation Analysis,CCA)和濾波器組典型相關(guān)分析(Filter Bank Canonical Correlation Analysis,FBCCA)兩種算法并做出了實(shí)現(xiàn);然后,比較CCA和FBCCA在不同時(shí)間窗下的離線實(shí)驗(yàn)的準(zhǔn)確率。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,隨著時(shí)間窗的增加,兩種方法的準(zhǔn)確率均有增加;在相同時(shí)間窗下,FBCCA識(shí)別準(zhǔn)確率高于CCA。因此選擇FBCCA作為腦控?zé)o人機(jī)的信號(hào)解析算法,取1.5s的時(shí)間窗進(jìn)行在線實(shí)驗(yàn),結(jié)果表明FBCCA平均識(shí)別準(zhǔn)確率能達(dá)到90%以上,FBCCA算法在準(zhǔn)確率上完全可以勝任無(wú)人機(jī)的控制任務(wù)。本文將無(wú)人機(jī)和腦電技術(shù)融合,成功地應(yīng)用到無(wú)人機(jī)控制系統(tǒng),在軍事領(lǐng)域有著重大的科研和應(yīng)用意義。
【圖文】：

西安電子科技大學(xué)碩士學(xué)位論文6圖2.2 腦控?zé)o人機(jī)系統(tǒng)流程系統(tǒng)的整個(gè)流程可以簡(jiǎn)要的介紹為：被試者通過(guò)觀察刺激界面的刺激范式，不同模塊的刺激將使被試者產(chǎn)生不同的腦電信號(hào)，由腦電設(shè)備進(jìn)行信號(hào)的采集，通過(guò)TCP/IP 協(xié)議將打包的腦電信號(hào)傳輸給信號(hào)處理的計(jì)算機(jī)，進(jìn)行信號(hào)的濾波，去噪，特征提取，提取識(shí)別出刺激被試者的對(duì)應(yīng)模塊，計(jì)算機(jī)對(duì)刺激界面做出反饋，顯示被試者觀測(cè)的模塊。本地計(jì)算機(jī)由計(jì)算出的被試者觀察的模塊，通過(guò)計(jì)算編碼生成對(duì)應(yīng)的無(wú)人機(jī)飛行指令，并通過(guò)無(wú)線模塊，將相應(yīng)的指令發(fā)送給無(wú)人機(jī)。無(wú)人機(jī)則通過(guò)搭載的 Manifold 設(shè)備對(duì)地面端發(fā)過(guò)來(lái)的指令進(jìn)行接收，在寫(xiě)有處理指令節(jié)點(diǎn)的 ROS 上進(jìn)行指令的解碼。ROS 系統(tǒng)上節(jié)點(diǎn)管理器對(duì)訂閱該指令模塊的節(jié)點(diǎn)發(fā)布該條信息

[30]如圖 2.6 所示。圖2.6 無(wú)人機(jī)動(dòng)力學(xué)模型地面坐標(biāo)系（世界坐標(biāo)系）又稱慣性坐標(biāo)系，以 E 為水平面的原點(diǎn)，其中 EZ 垂直水平面向上，EY 和 EX 相互垂直且在同一水平面。以飛行器的質(zhì)心 B 為原點(diǎn)建立機(jī)體坐標(biāo)系，BZ 垂直于過(guò)質(zhì)心的橫切面，Bx 過(guò)原點(diǎn)指向機(jī)頭方向，By 與 Bx 相互垂直，，指向機(jī)身左側(cè)，BZ、Bx 和 By 坐標(biāo)軸遵循右手坐標(biāo)系。定義 Bx 軸在地面的投影與 EX 軸之間的夾角為偏航角
【學(xué)位授予單位】：西安電子科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類(lèi)號(hào)】：V279;V249.1

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2634813