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公开(公告)号：CN112975982A
公开(公告)日：2021-06-18
申请号：CN202110280299.0
申请日：2021-03-16
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 一种基于脑机融合的空地协同多机器人系统，包括：脑电采集系统、命令刺激系统、脑电解析系统、命令输出及机器人群协同控制系统、无人机控制系统、多机器人系统、无人机；脑电采集系统用于进行脑电信号采集；命令刺激系统用于对操控者进行视觉刺激；脑电解析系统用于对脑电信号进行脑电解析，得到控制命令；命令输出及机器人群协同控制系统用于将控制命令传输给多机器人系统并实现协同控制；多机器人系统用于完成地面救援任务；无人机控制系统用于通过操控者肢体对无人机进行控制；无人机用于对救援现场进行信息收集及目标搜索。本发明能够辅助操控者完成空地协同的多任务远程救援，同时有效降低了操控者操作的负担，提高了救援的安全性以及效率。
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公开(公告)号：CN112869743A
公开(公告)日：2021-06-01
申请号：CN202110053343.4
申请日：2021-01-15
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种考虑认知分心的运动起始意图神经解析方法，具体步骤如下：S1、对运动任务过程中的注意力状态进行识别，判断注意力集中状态中是否存在认知分心；S2、对注意力集中和注意力认知分心状态下的运动起始意图分别进行识别。本发明通过脑电信号识别运动任务过程中的注意力集中状态，可以获得实时的神经注意力状态反馈，之后根据不同的注意力状态建立符合当前情况的运动起始意图识别模型，这对构建一个可靠的自适应BCI系统十分必要且关键。同时为上肢运动解码的研究提供了新的思路，为人机协同交互的进一步研究提供了基础。
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公开(公告)号：CN109966064B
公开(公告)日：2021-02-19
申请号：CN201910272942.8
申请日：2019-04-04
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种带有侦查装置的融合脑控与自动驾驶的轮椅及控制方法，包括：融合脑控与自动驾驶的电动轮椅及自主侦查机器人装置；所述融合脑控与自动驾驶的电动轮椅与所述自主侦查机器人装置通信连接。其中：自主侦查机器人行驶于轮椅即将前往的路径前方，故而可以提前获取轮椅前方的道路信息，提前对地图的关键节点信息，如路口，岔路等进行识别和反馈，故而轮椅驾驶者可以提前获取道路信息，提高轮椅的通过性。故而驾驶者可以提前通过脑电的方式进行路径的选择；有利于驾驶任务的连续性；同时避免了轮椅停留于关键节点，如路口、岔路等处，而此处往往交通状况复杂，故而还有利于轮椅自动驾驶安全性的提高。
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公开(公告)号：CN108874137B
公开(公告)日：2021-01-12
申请号：CN201810616464.3
申请日：2018-06-15
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06F3/01
Abstract: 本发明涉及一种基于脑电信号的手部动作意图检测的通用模型。具体的来说，通过处理采集的脑电信号，通过卷积神经网络的方法搭建一个通用模型，实现对受试者有无意图做手部动作的检测。本发明提出的模型是一种通用模型，不同于之前工作中的个人模型，该模型不将参与者的脑电信号用于训练而直接参与测试，训练的数据来自于其他的参与者，实验者通过对脑电信号的分析获得模型的准确率。本发明属于计算机领域、车辆设计领域、人机交互科学、心理科学、认知神经科学和自动控制领域的综合应用。
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公开(公告)号：CN112069963A
公开(公告)日：2020-12-11
申请号：CN202010886721.2
申请日：2020-08-28
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于非侵入式神经信号的低质危险目标检测方法和系统，所述方法包括：通过无人机拍摄监控视频或图像，采集监控人员观看视频或图像时的脑电信号；对脑电信号进行预处理和特征提取，并将提取的特征输入到分类器中，以检测在回传的视频或图像中是否出现危险目标。本发明提供的基于非侵入式神经信号的低质危险目标检测方法和系统，能够快速、准确的识别复杂视频或图像中的低质危险目标。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112034828A
公开(公告)日：2020-12-04
申请号：CN202010972190.9
申请日：2020-09-16
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明提供一种脑控移动机器人的离散积分滑模控制装置及控制方法，控制装置包括依次相连的脑机接口、速度接口、零阶保持器、离散积分滑模控制器，以及与所述离散积分滑模控制器通讯的速度传感器；控制方法包括：对脑控移动机器人进行初始化，并检测速度传感器的状态；通过脑机接口接收脑控操作者的控制决策；通过速度接口及零阶保持器对脑控操作者的控制决策进行转化并输出期望控制速度信号；根据期望控制速度信号及速度传感器的实时速度，通过离散积分滑模控制器进行控制输入求解，得到新的控制信号，并作用于脑控移动机器人。本发明在脑机接口输出期望的机器人速度信号之后，设计控制器使控制信号完成对期望速度的跟踪实现，保证系统的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN108874137A
公开(公告)日：2018-11-23
申请号：CN201810616464.3
申请日：2018-06-15
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06F3/01
Abstract: 本发明涉及一种基于脑电信号的手部动作意图检测的通用模型。具体的来说，通过处理采集的脑电信号，通过卷积神经网络的方法搭建一个通用模型，实现对受试者有无意图做手部动作的检测。本发明提出的模型是一种通用模型，不同于之前工作中的个人模型，该模型不将参与者的脑电信号用于训练而直接参与测试，训练的数据来自于其他的参与者，实验者通过对脑电信号的分析获得模型的准确率。本发明属于计算机领域、车辆设计领域、人机交互科学、心理科学、认知神经科学和自动控制领域的综合应用。
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公开(公告)号：CN105584479B
公开(公告)日：2018-10-19
申请号：CN201610030979.6
申请日：2016-01-18
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明提供一种面向脑控车辆的模型预测控制方法和利用该方法的脑控车辆。本发明方法在保证脑控车辆安全的前提下，使控制器输出的实际方向盘转角跟踪脑控驾驶员通过脑机接口和接口模型输出的期望方向盘转角，并且保持整个控制过程中的操控平稳性。利用该方法的脑控车辆可以保证脑控驾驶安全性，实施以人为中心的辅助控制，保证脑控驾驶的操控平稳性。
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公开(公告)号：CN104490391A
公开(公告)日：2015-04-08
申请号：CN201410800035.3
申请日：2014-12-19
Applicant: 北京理工大学
IPC: A61B5/0476
CPC classification number: A61B5/0476 , A61B5/0006
Abstract: 本发明涉及一种利用战斗人员脑电信号判断其是否遭遇应急情况的方法及系统。本发明提出的方法不需要任何的肢体运动和语言，只需要记录战斗人员脑电信号，通过对对应脑电信号的分析分析战斗人员是否遭遇危机状况，辅助其做出迅速应对并发出警告，提醒其他人员。本发明属于认知神经科学、信息技术领域和自动控制领域的综合应用。
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