本發(fā)明屬于腦機接口技術(shù)及人工智能技術(shù)領(lǐng)域，尤其是一種基于腦機接口與人工智能的智能輪椅控制方法。

背景技術(shù)：

目前我國殘疾人總數(shù)約為8500萬人，到2020年將達到9000萬人，其中27％為肢體殘疾。肢體殘疾患者的輔具配備率不容樂觀。在富裕地區(qū)，輔具配備率約為20％，在貧困地區(qū)甚至低于5％。因此，輪椅等輔具不僅市場潛力巨大，且具有突出的社會應(yīng)用價值。然而，現(xiàn)實中存在相當部分肢體殘疾和中風(fēng)患者由于無法操控傳統(tǒng)的手動/電動輪椅，對生活和預(yù)后康復(fù)造成困難。造成這種困難的原因主要在于：1、患者無法操控輪椅的控制手柄發(fā)出指令；2、患者被認為無法安全的控制輪椅的運動。

針對問題1，當前日趨成熟的腦機接口技術(shù)已經(jīng)實現(xiàn)了高速、可靠的人機交互手段，但是僅僅依賴單純的腦機接口技術(shù)，仍存在以下幾個問題：(1)腦機接口需要用戶高度集中注意力，難以長時間連續(xù)地使用；(2)腦機接口的傳輸率雖然已經(jīng)較高，但當出現(xiàn)障礙物等緊急情況時，仍難以實現(xiàn)快速、可靠的反應(yīng)，難以替代操縱桿的快捷操作。因此，單獨依賴腦機接口技術(shù)，難以解決問題2中的安全性問題。

技術(shù)實現(xiàn)要素：

本發(fā)明的目的在于克服現(xiàn)有技術(shù)的不足，提供一種設(shè)計合理、控制靈活、安全可靠的基于腦機接口與人工智能的智能輪椅控制方法。

本發(fā)明解決其技術(shù)問題是采取以下技術(shù)方案實現(xiàn)的：

一種基于腦機接口與人工智能的智能輪椅控制方法，包括以下步驟：

步驟1、在使用者頭皮上安放測量電極，通過有線或者無線的形式將使用者的腦電信號接入；

步驟2、通過固定在輪椅上的激光雷達掃描當前場景，獲取當前場景的初步映射，并不斷實時循環(huán)掃描刷新最新的場景信息；

步驟3、通過固定在輪椅四周的攝像頭和/或超聲波測距儀獲取各個方向的照片和/或距離信息，從而獲得各個方向的障礙物定位信息，并實時循環(huán)掃描刷新最新的障礙物定位信息；

步驟4、通過腦機接口獲得使用者發(fā)出的運動指令；

步驟5、根據(jù)使用者發(fā)出的運動信息，根據(jù)步驟2和步驟3獲得的最新場景信息和最新障礙物定位信息，進行安全判斷和路徑規(guī)劃，生成輪椅運動控制指令；

步驟6：將輪椅運動控制指令發(fā)到輪椅控制機構(gòu)，由輪椅控制機構(gòu)控制輪椅運動；在輪椅運動中，實時收集場景信息和障礙物定位信息以及輪椅運動速度信息并作為反饋，當輪椅運動出現(xiàn)障礙物、跌落或速度過快因素時，自動實施減速、避讓或停止操作，并且，收集使用者控制輪椅的信息和場景信息、障礙物定位信息、輪椅運動速度信息作為反饋并使用機器學(xué)習(xí)方法進行進行歸納和訓(xùn)練，作為下一次輪椅運動控制指令生成時的反饋輸入。

所述步驟2是通過以下步驟實現(xiàn)的：

步驟2.1、激光雷達獲取各個方向的距離信息，并生成環(huán)境地圖；

步驟2.2、將輪椅自身位置映射到環(huán)境地圖中，實現(xiàn)輪椅的定位。

所述步驟3是通過以下方法實現(xiàn)的：

當使用攝像頭時，通過攝像頭獲取各個方向上的圖像信息，通過圖像處理方法識別物體信息和深度信息，根據(jù)物體信息和深度信息，計算得到各個方向上可能的障礙物及障礙物與輪椅的距離；

當使用超聲波測距儀時，通過超聲波測距儀獲得各個方向上的物體距離信息，計算得到各個方向上可能的障礙物及障礙物與輪椅的距離；

當同時使用攝像頭和超聲波測距儀時，可將圖像處理獲得的障礙物信息與超聲波測距獲得的障礙物信息進行綜合，同時，超聲波測距儀的安全優(yōu)先級可以設(shè)置為高于攝像頭。

所述步驟5是通過以下步驟實現(xiàn)的：

步驟5.1、根據(jù)步驟4獲得的運行指令，在環(huán)境地圖中生成輪椅按照運動指令將運動到的目的地位置，并使用路徑規(guī)劃算法生成多種可能的運動軌跡，在運動軌跡的生成過程中，需要參考環(huán)境地圖、攝像頭和/或超聲波測距儀的安全優(yōu)先級，其中，安全優(yōu)先級是預(yù)先設(shè)定的，或者在運行中改變；

步驟5.2、根據(jù)步驟2和步驟3獲得的場景信息和障礙物信息，預(yù)先計算運動軌跡的可行性及可能遇到的障礙物信息，當運動軌跡完全不可行或運動指令將導(dǎo)致立即遇到障礙物時，判定此次運動指令無效，當存在可行的運動軌跡且運動指令執(zhí)行后不會立即遇到障礙物時，依據(jù)此次運動指令生成輪椅運動控制指令。

所述步驟6使用機器學(xué)習(xí)方法進行進行歸納和訓(xùn)練的方法為：針對使用者的控制模式和期望的輸出構(gòu)建數(shù)學(xué)模型，或者基于使用者過往的控制習(xí)慣和方式以及輪椅和周圍環(huán)境、障礙物的關(guān)系和輪椅速度構(gòu)建人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行訓(xùn)練，獲取優(yōu)化的輪椅運動控制輸出方案。

本發(fā)明的優(yōu)點和積極效果是：

本發(fā)明利用綜合運用腦機接口方法和人工智能方法，通過設(shè)置在輪椅上的激光雷達、距離傳感器和攝像頭，組成傳感器網(wǎng)絡(luò)和腦機接口協(xié)同控制的智能輪椅控制方法，不僅能夠幫助不便使用肢體操作輪椅的用戶實現(xiàn)輪椅的安全有效的控制，還可基于使用者的控制習(xí)慣實現(xiàn)自學(xué)習(xí)和自適應(yīng)的控制輸出，且不需要在使用環(huán)境中布置攝像頭或者其他傳感器，由輪椅上的攝像頭及傳感器即可完成人工智能協(xié)同控制，擴大了腦控智能輪椅的應(yīng)用范圍。

附圖說明

圖1是本發(fā)明的處理流程圖。

具體實施方式

以下結(jié)合附圖對本發(fā)明實施例做進一步詳述：

一種基于腦機接口與人工智能的智能輪椅控制方法是基于近年來快速發(fā)展的人工智能技術(shù)。人工智能技術(shù)已被證明可通過計算機視覺、傳感器網(wǎng)絡(luò)手段，實現(xiàn)有效和可靠的人機交互輔助功能。借助人工智能技術(shù)，一方面能夠部分的解放使用者在腦機接口控制上所需的連續(xù)注意力集中時長，更重要的是，還能夠提供有效的輔助機制，保障使用者在控制輪椅時的安全性。實際上，人工智能輔助行駛的安全性在自動駕駛領(lǐng)域已經(jīng)得到了充分的驗證。因此，將人工智能技術(shù)和腦機接口技術(shù)融合，將能夠提供有效、可靠的協(xié)同式融合控制方法，實現(xiàn)智能輪椅的控制。

本發(fā)明的智能輪椅控制方法，如圖1所示，包括以下步驟：

步驟1：在使用者頭皮上安放測量電極，以無線或有線的方式將使用者腦電信號接入。

在本步驟中，使用者腦電信號的檢測是通過體表電極作為傳感器拾取頭皮腦電信號的。需要注意的是，電極類型、導(dǎo)聯(lián)方式并不只局限于本實施例所列舉的情形。本領(lǐng)域的一般技術(shù)人員可以意識到，所有可提供腦電信號采樣的電極均可以適用于本發(fā)明所描述的系統(tǒng)及其實現(xiàn)方法。示例中所提供的電極類型和導(dǎo)聯(lián)方式并不旨在對本發(fā)明的使用范圍或功能提出任何局限。

步驟2：通過固定在輪椅上的激光雷達掃描當前場景，獲取當前場景的初步映射，并不斷實時循環(huán)掃描刷新最新的場景信息，具體方法如下：

步驟2.1：激光雷達獲取各個方向的距離信息，并生成環(huán)境地圖。其中，激光雷達的掃描可以是針對特定感興趣區(qū)域的，也可以是360度全角度的掃描過程，基于距離信息的掃描，可生成輪椅和環(huán)境中各邊界的距離信息對應(yīng)關(guān)系，基于這一關(guān)系可將輪椅位置映射到環(huán)境中，獲得環(huán)境地圖。

步驟2.2：當獲得環(huán)境地圖后，獲取輪椅在環(huán)境地圖中的定位信息。

步驟3：通過固定在輪椅四周的攝像頭和/或超聲波測距儀獲取各個方向的照片和/或距離信息，從而獲得各個方向的障礙物定位信息，并不斷實時循環(huán)掃描刷新最新的障礙物定位信息。需要注意的是，攝像頭和超聲波測距儀不需要同時實現(xiàn)在一個具體的實施例中，可根據(jù)不同情況實現(xiàn)單獨依靠攝像頭或單獨依靠超聲波測距儀的實施例，也可以在一個實施例中同時實現(xiàn)基于攝像頭和超聲波測距儀的方法，具體方法如下：

步驟3.1：當使用攝像頭時，通過攝像頭獲取各個方向上的圖像信息，通過圖像處理方法識別物體信息和深度信息，根據(jù)物體信息和深度信息，計算得到各個方向上可能的障礙物及障礙物與輪椅的距離。當使用超聲波測距儀時，通過超聲波測距儀獲得各個方向上的物體距離信息，計算得到各個方向上可能的障礙物及障礙物與輪椅的距離。在一個具體的實施例中，攝像頭和/或超聲波測距儀檢測的方向數(shù)目是不特定的，可以是圍繞輪椅四周的四個方向，也可以是圍繞輪椅四周的更多方向，還可以針對特定感興趣區(qū)域，如輪椅前方或后方，設(shè)置檢測方向。

步驟3.2：當同時使用攝像頭和超聲波測距儀時，可將圖像處理獲得的障礙物信息與超聲波測距獲得的障礙物信息進行綜合，同時，超聲波測距儀的安全優(yōu)先級可以設(shè)置為高于攝像頭；在一個具體的實施例中，超聲波測距儀、攝像頭、環(huán)境地圖的安全優(yōu)先級也可以在運行中改變。

步驟4：通過腦機接口技術(shù)獲得使用者發(fā)出的運動指令。

在一個具體的實施例中，腦機接口實現(xiàn)的方法是靈活多樣的，可以是基于運動想象的腦機接口，也可以是基于電刺激的腦機接口，還可以是基于視、聽覺刺激的腦機接口；

步驟5：根據(jù)使用者發(fā)出的運動信息，根據(jù)步驟2、3獲得的最新場景信息和最新障礙物信息，進行安全判斷和路徑規(guī)劃，生成輪椅運動控制指令。具體方法如下：

步驟5.1：根據(jù)從步驟4獲得的運動指令，在環(huán)境地圖中生成輪椅按照運動指令將運動到的目的地位置，并使用路徑規(guī)劃算法生成多種可能的運動軌跡，在運動軌跡的生成過程中，需要參考環(huán)境地圖、攝像頭和/或超聲波測距儀的安全優(yōu)先級，其中，安全優(yōu)先級可以是預(yù)先設(shè)定的，也可以在運行中改變；

步驟5.2：根據(jù)步驟2、3獲得的場景信息和障礙物信息，預(yù)先計算運動軌跡的可行性及可能遇到的障礙物信息，當運動軌跡完全不可行或運動指令將導(dǎo)致立即遇到障礙物時，判定此次運動指令無效，當存在可行的運動軌跡且運動指令執(zhí)行后不會立即遇到障礙物時，依據(jù)此次運動指令生成輪椅運動控制指令；

步驟6：將輪椅運動控制指令發(fā)到輪椅控制機構(gòu)，使輪椅運動，并且在輪椅運動中，保持實時收集場景信息和障礙物定位信息以及輪椅運動速度信息并作為反饋，當輪椅運動出現(xiàn)障礙物、跌落或速度過快等不安全因素時，自動實施減速、避讓或停止操作，并且，收集使用者控制輪椅的信息和場景信息、障礙物定位信息、輪椅運動速度信息并作為反饋使用機器學(xué)習(xí)方法進行歸納和訓(xùn)練。

在一個具體的實施例中，機器學(xué)習(xí)方法可針對使用者的控制模式和期望的輸出構(gòu)建數(shù)學(xué)模型，還可以是基于使用者過往的控制習(xí)慣和方式以及輪椅和周圍環(huán)境、障礙物的關(guān)系和輪椅速度構(gòu)建人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行訓(xùn)練，獲取優(yōu)化的輪椅運動控制輸出方案，從而能夠優(yōu)化未來的輪椅運動控制，實現(xiàn)對使用者習(xí)慣自適應(yīng)的平穩(wěn)、安全、可靠的控制輸出。

通過以上步驟，實現(xiàn)了本發(fā)明的若干目標并獲得了其他有利結(jié)果。

上述方法的執(zhí)行或?qū)崿F(xiàn)順序不是必要的，除非另外指定。即，方法的元素可以用任何順序來執(zhí)行，除非另外指定，且方法可包括比此處所揭示的更多或更少的元素?？梢哉J為，在另一元素之前、與其同時或之后執(zhí)行或?qū)崿F(xiàn)特定元素是在本發(fā)明的范圍之內(nèi)。

當說明本發(fā)明或其實施例的元素時，冠詞“一”、“一個”、“該”和“所述”是指存在一個或多個元素?！鞍ā?、“包含”、“具有”旨在包含性的，且意味著除所列出的元素之外還可以有其他元素。

由于可在不脫離本發(fā)明的范圍的情況下在上述產(chǎn)品和方法中做出各種改變，因此包含在上述說明書并在附圖中示出的所有內(nèi)容都應(yīng)當被解釋為說明性而非限制性的。