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公开(公告)号：CN119773796A
公开(公告)日：2025-04-08
申请号：CN202411710284.3
申请日：2024-11-27
Applicant: 北京理工大学
IPC: B60W50/08 , B60W50/10 , B60W50/00 , B60W30/095 , G06F3/01
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习环境感知的脑控驾驶方法及系统，方法包括：构建稀疏梯度诱发电位的脑机接口控制范式；基于所述脑机接口控制范式，获取目标脑电信号数据；对目标脑电信号数据进行处理，获取用户控制意图，并将所述用户控制意图映射到驾驶设备的线速度‑角速度空间；基于深度学习网络获取驾驶设备周围环境信息；基于动态环境自适应控制算法，整合所述用户控制意图与所述驾驶设备周围环境信息，进行人机协同控制决策。本发明能够解决现有传统脑控驾驶系统因线速度与角速度的非耦合性控制导致的脑控效率低下，以及难以在复杂动态环境中的适应性问题。
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公开(公告)号：CN119682764A
公开(公告)日：2025-03-25
申请号：CN202411732793.6
申请日：2024-11-29
Applicant: 北京理工大学
IPC: B60W40/08 , B60W50/00 , G06N3/0464 , G06N3/0475 , G06N3/045 , G06N3/044 , G06N3/08 , G06F18/213 , G06F18/243
Abstract: 本发明公开了一种基于生成式对抗网络和脑机接口的驾驶方法与系统，方法包括：获取用户的原始视觉稳态诱发脑电数据；将原始视觉稳态诱发脑电数据输入卷积‑循环网络融合的生成式对抗网络进行处理，获得增强后的视觉稳态脑电数据，融合原始视觉稳态诱发脑电数据与所述增强后的视觉稳态脑电数据，并进行特征解码，获得解码后的脑电信号特征；将解码后的脑电信号特征编译为脑控驾驶操作指令，控制相应车辆。本发明构建用于增强视觉稳态诱发脑电数据的生成式对抗网络，实现了脑控驾驶场景中各类驾驶操作解码效率的提升，提高了脑控驾驶过程的稳定性。
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公开(公告)号：CN119113329A
公开(公告)日：2024-12-13
申请号：CN202411256882.8
申请日：2024-09-09
Applicant: 北京理工大学
IPC: A61M21/02 , A61B5/372 , A61B5/38 , A61B5/00 , G16H20/70 , G06F18/10 , G06F18/2131 , G06F18/2135
Abstract: 本发明公开了一种基于个体化音乐脑电神经反馈的主被动压力调节系统和方法，该系统包括：通过诱发脑电采集模块采集被试者进行音乐神经反馈实验的脑电信号，通过脑电信号预处理模块对脑电信号进行预处理，通过压力特征提取模块对预处理后的脑电信号进行特征提取，得到压力脑电特征，通过压力状态音乐反馈模块对压力脑电特征进行个体基线阈值分析，得到个体化音乐反馈以对向被试者播放的音乐进行实时调整，为被试者的压力状态调节迭代训练进行指导。
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公开(公告)号：CN119077737A
公开(公告)日：2024-12-06
申请号：CN202411353138.X
申请日：2024-09-26
Applicant: 北京理工大学
IPC: B25J9/16
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习和人机交互的机械臂控制方法和系统，包括：采集智能制造场景中的画面，识别画面中每个靶目标的位姿，并对画面进行渲染，生成使用者的操作界面；基于使用者产生的对靶目标的控制意图，并通过注视场景中的所述靶目标诱发脑电波，对脑电波进行解码，获得使用者的操作意图；通过机械臂控制器接收使用者的操作意图，基于运动规划方法获得机械臂的运行轨迹，根据运行轨迹，使用动力学模型驱动机械臂的各个关节执行抓取和放置任务。本发明通过融合脑机接口技术和深度学习算法，提供了全新的机械臂控制解决方案。
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