多特征融合的无人机控制系统设计与实现.pdf
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1、电子设计工程Electronic Design Engineering第31卷Vol.31第16期No.162023年8月Aug.2023收稿日期:2022-04-20稿件编号:202204141基金项目:装备预研中国电科联合基金项目(6141B08090204)作者简介:周俊宇(1991),男,江苏镇江人,硕士,工程师。研究方向:系统工程。近年来,随着电子技术、人工智能等学科的不断发展,无人机在诸多领域得到了广泛应用1-6。如何高效、便捷地控制无人机,已成为当前的研究热点7-9。脑-机接口作为一种直接通过脑电活动传递思维信息的人-机交互技术10-11,已被广泛应用于机器人控制领域12-15,
2、可帮助用户更好地实现人-机协同。然而,在大多数的脑-机接口研究中,用户大脑意图的解析效果容易受到背景环境及用户生理状态的影响,其控制指令的数目往往较为有限。在一般的无多特征融合的无人机控制系统设计与实现周俊宇,刘亚群,章学良,王 众(中国电子科技集团公司 第十四研究所,江苏 南京 210039)摘要:针对无人机多维度飞行控制的应用需求,设计了一种融合多类别脑-机接口特征、面部表情特征以及头部动作特征的无人机控制系统。在该系统中,同步采集用户的脑电信号、面部表情相关信号以及头部动作信号并送入地面站,经系统软件处理后识别出用户的控制意图,进而将其映射为无人机的飞行控制指令并通过无线通信发送给无人机
3、。相比于传统的基于单一特征模式的脑-机接口控制系统,该系统实现了脑电、面部表情以及头部动作对无人机的联合控制,具有更多的指令数目以及更高的识别准确率。经过试验验证表明,该系统应用于无人机控制的可行性,可为未来无人机在军民领域的应用提供一种全新的技术支持。关键词:无人机;多特征融合;联合控制;脑-机接口;面部表情;头部动作中图分类号:TN99文献标识码:A文章编号:1674-6236(2023)16-0001-05DOI:10.14022/j.issn1674-6236.2023.16.001Design and implementation of UAV control system base
4、d on multifeature fusionZHOU Junyu,LIU Yaqun,ZHANG Xueliang,WANG Zhong(The 14th Research Institute of China Electronics Technology Group Corporation,Nanjing 210039,China)Abstract:According to the application requirements of Unmanned Aerial Vehicle(UAV)which with thedemand for multidimensional flight
5、,a new UAV control system integrating multicategory BrainComputer Interface(BCI)features,facial expression features and head movement features is designed.In this system,the electroencephalogram(EEG)signals,facial expression related signals and headmovement signals of user are synchronously collecte
6、d and sent to the ground station.After beingprocessed by system software,the user s control intention is recognized,which was then mapped intoflight control command of UAV and sent to UAV through wireless communication.Compared with thetraditional BCI control system based on single feature mode,this
7、 system realizes the joint control ofEEG,facial expression and head movement on UAV,which with more instructions and higherrecognition accuracy.The experimental verification shows that the system is feasible for UAV control,which can provide a new technical support for the future application of UAV
8、in military and civilianfields.Keywords:UAV;multifeature fusion;joint control;BCI;facial expression;head movement-1电子设计工程 2023年第16期人机控制系统中,飞行控制指令应包括起飞、降落、上升、下降、左移、右移、前进、后退、左旋、右旋、悬停等多个维度,因此在控制指令数目充足的基础上,提高指令识别的准确率成为了将脑-机接口技术应用于无人机飞行控制的主要难题。针对以上问题,文中设计了一种融合多类别脑-机接口特征、面部表情特征以及头部动作特征的无人机控制系统,实现了通过多种特征对无
9、人机的联合控制,有效提高了无人机飞行控制的指令数目和识别准确率。1系统整体设计提出的多特征融合的无人机控制系统总体架构如图 1 所示。用户的脑电信号、面部表情相关信号以及头部动作信号被信号采集系统(含脑电信号传感器和陀螺仪传感器)采集并送入地面站,经地面站系统软件分析处理后识别出用户状态,包括大脑意识(注意力水平、稳态视觉诱发电位、运动想象电位)、面部表情和头部动作,地面站软件进而将这些用户状态映射为无人机的飞行控制指令并通过遥控器传至无人机;无人机根据接收到的飞行控制指令完成相应飞行动作,并在飞行过程中将机载摄相机拍摄的视频信息以无线通信方式传至图像接收系统,最后由图像接收系统传入地面站并显
10、示;用户根据显示的图像信息产生新的控制意图,通过脑电信号、面部表情相关信号或头部动作信号再次经信号采集系统送入地面站,经解析后产生下一步的无人机飞行控制指令。图1多特征融合的无人机控制系统总体架构在多特征融合的情况下,地面站软件可能同时解析出多种飞行控制指令,例如用户在利用头部动作进行指令控制时,可能会伴随运动想象过程。因此,为了避免不同指令间的竞争而造成控制混乱,根据不同特征的解码特点及长期试验的结果分析,系统中对用户的控制意图进行了优先级设置,由高到低分别为注意力水平、头部动作、面部表情、运动想象、稳态视觉诱发。地面站系统通过优先级检测选择优先级较高的用户控制意图并发送给无人机。2系统详细
11、设计提出的多特征融合无人机控制系统的关键部分主要体现在信号采集系统设计、地面站控制软件设计、注意力水平检测、稳态视觉诱发电位解析、运动想象电位解析、面部表情解析以及头部动作检测等内容。2.1信号采集系统设计该系统基于八通道脑电采集设备进行脑电信号与面部表情相关信号采集,并将陀螺仪传感器(MPU6050)固定在脑电帽表面,用于采集用户的头部动作信号。脑电极放置位置采用国际 10-20 标准,如图 2所示。其中,注意力水平相关的脑电信号采集通道为 Fp1、Fp2,运动想象电位相关的脑电信号采集通道为 C3、C4,稳态视觉诱发电位相关的脑电信号采集通道为 P3、P4、O1、O2,面部表情相关的特征信
12、号采集通道为 Fp1、Fp2、C3、C4,Cz为参考电极,Fz为接地信号。2.2地面站控制软件设计地面站控制软件的系统功能如图 3所示。地面站接收信号采集系统的用户控制信息并进行解析,从数据库中选择对应的飞行控制指令,通过遥控器接口传送给无人机以完成无人机飞行控制。同时,地面站软件通过遥控器以及图像接收系统接收无人-2机回传的飞行状态及图像信息,在用户界面中进行显示。该系统中地面站软件界面主要包含七个分区,其相应的功能分别为:标题区,显示系统标题文字;状态显示区,显示无人机飞行状态及相关参数;菜单栏,放置菜单操作控件;调试区,显示运行过程中的调试信息;飞行控制区,放置飞行控制操作控件及相关变量
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