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公开(公告)号：CN112051780B
公开(公告)日：2022-05-17
申请号：CN202010974047.3
申请日：2020-09-16
Applicant: 北京理工大学
IPC: G05B19/042
Abstract: 本发明公开了一种基于脑机接口的移动机器人编队控制系统及方法，该系统包括：控制平台、接口模型、模型预测控制器、基于深度强化学习的智能决策中心、编队队形控制模块和移动机器人编队模块。该系统将人类通过脑‑机接口与机器人系统结合，在实现正常控制的同时，解放了健全人的双手，通过引入人类应对紧急状态的优势，大大提高了机器人控制系统的稳定性、抗干扰能力、灵活性等。本发明的主要应用场景包括但不限于军队作战场景，当需要调整机器人编队搜索路径，当多机器人编队发生系统紊乱、当面对需要立即处理的危险情况时，均可通过脑电信号控制多机器人编队，提高系统的动态特性。
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公开(公告)号：CN114114274A
公开(公告)日：2022-03-01
申请号：CN202111286645.2
申请日：2021-11-02
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于类脑听觉模型的无人机识别方法，属于认知自动控制技术领域。一种基于类脑听觉模型的无人机识别方法，模拟人脑的听觉神经系统的编码机制、特征捆绑机制和选择注意机制建立无人机声音识别模型，达到人脑在复杂场景、低信噪比环境下可以分辨出目标声音的效果，并且判断出无人机的种类，能够很好的胜任于复杂环境下、飞行高度较低、飞行速度较慢、雷达散射面积小的无人机探测，具有类似人脑听觉神经系统的准确率高、虚警率低、功耗低的优点。
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公开(公告)号：CN113935380A
公开(公告)日：2022-01-14
申请号：CN202111231684.2
申请日：2021-10-22
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明公开一种基于模板匹配的自适应运动想象脑机接口方法与系统，包括以下步骤：先基于运动想象的脑电信号预处理与特征提取及优化，再基于自适应规则的模板匹配分类模型设计；本发明在采集到脑电信号后，先对脑电信号进行预处理，再对脑电信号进行特征提取和优化，接下来利用训练数据，以及外界辅助信息，并融合自适应规则，获得不同运动想象信号的模板信息，进而建立基于模板匹配的脑电信号分类模型，识别运动想象意图，通过基于模板匹配的自适应规则建立运动想象脑电信号识别模型，从而使得运动想象脑机接口在长期使用中都能稳定识别运动想象意图，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：CN112034828B
公开(公告)日：2021-08-06
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：CN113081000A
公开(公告)日：2021-07-09
申请号：CN202110383405.8
申请日：2021-04-09
Applicant: 北京理工大学
Inventor： 毕路拯 , 琚佳伟 , 罗龙溪 , 阿伯姆·金纳德·斐乐
Abstract: 本发明公开了一种基于驾驶员脑电信号和肌电信号检测刹车意图的方法，包括以下步骤：采集驾驶员的脑电信号和肌电信号；分别对采集的脑电信号和肌电信号进行预处理；分别对预处理后的脑电信号和肌电信号进行特征提取，并将脑电信号特征与肌电信号特征融合，得到融合特征；对融合特征进行解码，获得刹车意图的识别结果；根据识别结果对车辆进行紧急刹车或软刹车。本发明能够有效解决单一信号源缺陷的问题，还能适用于复杂环境中刹车意图的检测。
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公开(公告)号：CN109480838B
公开(公告)日：2020-09-18
申请号：CN201811216017.5
申请日：2018-10-18
Applicant: 北京理工大学
Inventor： 毕路拯 , 琚佳伟 , 阿伯姆·金纳德·斐乐 , 费炜杰
IPC: A61B5/0488 , A61B5/04 , A61B5/11 , B25J9/16
Abstract: 本发明公开提供了一种基于表层肌电信号的人体连续复杂运动意图预测方法，通过采集人体上肢的表层肌电信号，进行去除噪声等信号处理，提取表层肌电信号的特征，能利用表层肌电信号特征进行人体上肢三维坐标的准确预测，将所获取的三维位置坐标输送至机器人控制系统，机器人执行动作，并反馈至人体上肢，实现了人机协同作业，解决了简单的表层肌电信号手势分类不适用于机器人连续复杂运动的问题。
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公开(公告)号：CN108693973A
公开(公告)日：2018-10-23
申请号：CN201810341316.5
申请日：2018-04-17
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明涉及一种融合脑电信号与环境信息的紧急状况检测系统及其相关计算方法。本发明旨在提高自动驾驶过程中的脑控车的安全性及驾驶体验。本发明通过结合基于脑电信号的紧急刹车意图检测与基于环境信息的障碍检测，实现对紧急状况的识别，进一步使车辆紧急制动。本发明对于提高脑控驾驶、自动驾驶的安全性有重大意义。本发明属于车辆设计领域、人机交互科学、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：CN106022291A
公开(公告)日：2016-10-12
申请号：CN201610377967.0
申请日：2016-05-31
Applicant: 北京理工大学
CPC classification number: G06K9/00845 , G06K9/00503 , G06K9/00523 , G06K9/00885 , G06K9/6286 , G06K2009/00939
Abstract: 本发明涉及一种基于神经信号的紧急状态下驾驶员刹车意图检测方法。本发明提出的方法不需要任何的肢体运动和语言，只需记录驾驶员脑电信号，通过对脑电信号的分析预测驾驶员刹车意图，辅助其提前做出刹车决策。本发明属于认知神经科学、信息技术领域的综合应用。
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公开(公告)号：CN105584479A
公开(公告)日：2016-05-18
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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