面向腦控車輛的共享控制方法研究
發(fā)布時(shí)間:2020-07-02 03:33
【摘要】:腦控車輛是指駕駛員通過思維直接控制的車輛,它已經(jīng)成為智能車輛的前沿研究領(lǐng)域。腦控車輛的研究在科學(xué)理論和實(shí)際應(yīng)用方面都有重要意義。在科學(xué)理論方面,不僅可以促進(jìn)腦控車輛關(guān)鍵技術(shù)的研究,而且有助于從大腦神經(jīng)表達(dá)的角度來研究對(duì)駕駛行為的認(rèn)知。在實(shí)際應(yīng)用方面,可以提高殘疾人或肢體運(yùn)動(dòng)受限者的活動(dòng)范圍,也可以為正常駕駛員提供一個(gè)駕駛車輛的新途徑,甚至是為無人駕駛提供新的腦控輔助系統(tǒng),在民用和軍用領(lǐng)域中都有廣闊的應(yīng)用前景。但是腦機(jī)接口(Brain Computer Interface,BCI)本身具有一些固有問題,如:識(shí)別準(zhǔn)確率低、響應(yīng)時(shí)間長和信息傳輸率低,從而導(dǎo)致腦控車輛的控制性能不佳。本文圍繞腦控車輛的共享控制方法實(shí)現(xiàn)了腦控車輛系統(tǒng),在BCI弊端不可避免的情況下提高其控制性能,并進(jìn)行了在線測試。本文取得的主要貢獻(xiàn)及創(chuàng)新成果包括以下方面:(1)建立了基于運(yùn)動(dòng)想象BCI的腦控車輛方向與速度綜合控制模型,包括腦控駕駛員模型、運(yùn)動(dòng)想象模型、腦機(jī)接口模型、控制模型以及車輛模型。仿真結(jié)果表明,所建立模型可以完成駕駛?cè)蝿?wù),且其駕駛性能容易受到BCI識(shí)別準(zhǔn)確率的影響。(2)設(shè)計(jì)了一種基于模糊控制的腦控車輛共享控制方法。通過攝像頭和超聲波采集環(huán)境信息,當(dāng)在線識(shí)別到有運(yùn)動(dòng)想象的腦電指令產(chǎn)生時(shí),則進(jìn)入基于模糊控制的容錯(cuò)機(jī)制,當(dāng)沒有識(shí)別到運(yùn)動(dòng)想象的腦電指令時(shí)則進(jìn)入基于模糊控制的輔助駕駛模塊,由模糊邏輯運(yùn)動(dòng)控制器執(zhí)行最終的實(shí)際控制指令。既能對(duì)錯(cuò)誤的腦電信號(hào)進(jìn)行修正,也能夠在沒有腦電指令的情況下自主監(jiān)督車輛。仿真結(jié)果表明,該共享控制方法可以顯著提升腦控車輛的控制性能。(3)搭建了腦控車輛系統(tǒng)平臺(tái),設(shè)計(jì)了規(guī)范化的實(shí)驗(yàn)流程并進(jìn)行了離線實(shí)驗(yàn)和在線實(shí)驗(yàn),在線實(shí)驗(yàn)分為3種類型,分別為BCI直接控制、不考慮避障的共享控制以及考慮避障的共享控制。通過與仿真結(jié)果對(duì)比,驗(yàn)證了本文提出的腦控車輛模型和共享控制方法的有效性。實(shí)驗(yàn)表明該共享控制方法可以顯著提高小車的控制性能,同時(shí)能夠大大降低腦控駕駛員的疲勞程度。
【學(xué)位授予單位】:東南大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2018
【分類號(hào)】:U463.6
本文編號(hào):2737682
【學(xué)位授予單位】:東南大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2018
【分類號(hào)】:U463.6
【參考文獻(xiàn)】
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