论文摘要
针对现有基于脑-机接口（BCI）控制的智能轮椅因交互不协调、识别准确率低、执行效率差而造成用户疲劳等问题,提出了一种人机协同智能控制方法,设计并实现了一种基于BCI与层级地图结合的智能轮椅半自主导航控制系统.首先根据实际需要构建栅格-拓扑-意图3级层级地图.然后采用基于典型相关性分析的1维卷积神经网络对人的意图进行识别分类,并通过BCI系统发送至导航控制部分.最后经融合决策给出控制指令实现智能轮椅的导航.实验中所提方法的平均准确率为91.576%,对脑电信号的识别准确率高,控制系统的稳定性好.结果表明该方法可灵活控制轮椅运动方向并按照人的控制意图无碰撞地到达目标地点.
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文章来源
类型: 期刊论文
作者: 张亚徽,王斐,李景宏,刘玉强,吴仕超
关键词: 智能轮椅,半自主导航,典型相关性分析,维卷积神经网络,融合决策
来源: 机器人 2019年05期
年度: 2019
分类: 信息科技,工程科技Ⅱ辑
专业: 仪器仪表工业,自动化技术
单位: 东北大学信息科学与工程学院,东北大学机器人科学与工程学院
基金: 中央高校基本科研业务费(N172608005,N182612002),辽宁省自然科学基金(20180520007)
分类号: TH77;TP273
DOI: 10.13973/j.cnki.robot.180771
页码: 620-627+636
总页数: 9
文件大小: 1060K
下载量: 359
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