微美全息(WIMI.US)开拓多模态脑电视觉伺服BCI系统，实现智能呆板人的机动多样控制

脑机接口技能(Brain-Computer Interface，BCI)是一种答允人类直接通过大脑勾当与外部设备举办交互的技能。连年BCI技能的快速成长已经取得了显著希望，尤其在基于脑电信号的控制上取得了很大的打破。在已往的研究中，很多BCI系统主要会合于单一的脑电信号识别，比方SSVEP、P300、举动意象等。这些方式可以实现一些根基的控制呼吁，如选择菜单项或简朴的指令输入，可是其可控性和机动性有限，难以实现巨大任务的控制。同时，跟着智能呆板人技能的成长，人们对付BCI系统在呆板人控制中的应用也越来越感乐趣。人们但愿通过脑电信号与呆板人举办更自然、更巨大的交互，比方控制呆板人执行多种行动或任务，以提供更富厚的处事体验。在这样的配景下，WIMI微美全息(NASDAQ:WIMI)提出了基于多模态脑电的视觉伺服模块殽杂BCI系统设计的想法。该系统团结了SSVEP和电机图像信号，并引入了视觉伺服模块，以提高呆板人执行抓取任务的机能。通过将差异范例的脑电信号相团结，用户可以更自由、更直观地控制呆板人执行多样化的行动，从而提供更满足的处事体验。

微美全息(NASDAQ:WIMI)基于多模态脑电的视觉伺服模块殽杂BCI系统的方式主要涉及信号收罗、信号处理惩罚、控制呼吁生成和视觉伺服模块的设计。

1，信号收罗：系统首先需要收罗用户的脑电信号和视觉反馈信号。为了实现多模态控制，该系统同时收罗SSVEP和电机图像信号。

SSVEP信号收罗：通过将脑电电极安排在用户头皮上，系统可以收罗到用户的SSVEP信号。SSVEP是一种闪烁视觉诱发电位，当用户的视觉留意力会合在特定频率的闪烁刺激上时，大脑发生特定频率的电信号。为了实现多模态控制，系统在视觉界面上提供三种差异频率的闪烁刺激，每种刺激对应于呆板人的一个控制呼吁，好比向前、向左转和向右转。

电机图像信号收罗：除了SSVEP信号，系统还需要收罗用户的电机图像信号。这是通过脑电电极在特定区域上获取用户的电机图像信号实现的。当用户想象举办抓取举动时，相关的电机图像信号会被捕捉并用于控制呆板人执行抓取行动。

2，信号处理惩罚：在信号收罗之后，得到的原始脑电信号需要举办处理惩罚和阐明，以提取有用的信息，并举办特征提取和分类，从而识别用户的意图。

SSVEP信号处理惩罚：对付SSVEP信号，系统首先需要对原始信号举办滤波和预处理惩罚，以消除噪声和滋扰。然后，通过提取频谱特征，识别用户当前的视觉留意力会合在哪个频率上，从而判定用户的意图是向前、向左转照旧向右转。

电机图像信号处理惩罚：对付电机图像信号，系统需要将原始信号举办预处理惩罚，消除噪声和滋扰。然后，通过特征提取和分类技能，识别用户的想象行动，比方抓取举动。

在微美全息(NASDAQ:WIMI)多模态脑电的视觉伺服模块殽杂BCI系统中，控制呼吁的生成是整个系统的焦点部门。控制呼吁的生成涉及对识别到的脑电信号举办理会，抖客教程网，并将其映射到相应的呆板人行动上。

3，控制呼吁生成：在识别用户的意图后，系统按照所获得的功效生成相应的控制呼吁，从而控制呆板人的行动。

SSVEP控制呼吁生成：对付SSVEP信号，系统回收频谱阐明方式对信号举办处理惩罚。频谱阐明可以提取出用户当前的视觉留意力会合在哪个频率上。在视觉界面上提供的差异闪烁刺激对应于呆板人的差异行动，比方向前、向左转和向右转。通过识别用户的视觉留意力地址的频率，系统可以或许确定用户的意图，并相应地生成对应的控制呼吁。

电机图像控制呼吁生成：对付电机图像信号，系统操作特征提取和分类技能对用户想象的行动举办识别。用户在想象举办抓取举动时，特定的电机图像信号会被捕捉。系统通过练习呆板进修算法来识别这些特征，并按照识别功效生成相应的控制呼吁，指示呆板人执行抓取行动。

4，视觉伺服模块设计：视觉伺服模块的设计是为了提高呆板人执行抓取任务的机能和精度。这个模块可以及时调解呆板人的抓取姿态和力度，使得抓取行动越发精准和靠得住。视觉伺服模块通过摄像头捕捉呆板人执行抓取任务时的及时视觉反馈，并将其与用户的电机图像信号相团结，进动作态调解。

视觉反馈收罗：摄像头捕捉呆板人执行抓取任务时的及时视觉反馈。这些反馈大概包罗呆板人结尾执行器(比方机器爪)的位置、姿态、方针物体的位置和形状等。

特征提取：从视觉反馈中提取有用的特征。这些特征大概包罗方针物体的边沿、颜色、形状等信息，以及呆板人结尾执行器的位置和姿态信息。