摘 要

脑机接口( brain computer interface，BCI) 技术，指的是人自发的在大脑中想象某种运动方式，来与计算机通信或控制外部设备，该技术有助于瘫痪、脑卒中患者的肢体康复。BCI系统会在实验者大脑上固定位置安装电极，这些电极可以检测到神经元活动所引起的头皮上的电势变化，然后在计算机上解码人的大脑皮层的信息并将这些信息进行编码，接着便可以控制如机器人等设备，为人们提供一种全新的与外界交互的能力。

本文在脑机接口的研究基础上，设计了一个基于运动想象（Motor imagery，MI）的脑机接口系统，并用来控制NAO机器人进行运动，系统主要分为信号的采集、信号的处理、机器人控制三个模块，其中信号采集方面，用到脑电帽、导电膏、脑电放大器以及设计好的上位机软件系统，实现计算机对数据的存储与处理。信号处理方面，本文设计了一个基于共空间模式（Common Spatial Pattern，CSP）和局部特征尺度分解(Local Characteristic scale Decomposition, LCD)信号特征方法，之后再对特征进行分类处理转化为控制NAO机器人的指令。在通信控制方面，预先设定指令编码，将得到的分类结果设定为控制机器人不同动作的指令，利用UDP协议以客户端 -服务器方式进行Socket通信。研究的实验结果也获得了较高的准确率。

关键词：脑机接口；运动想象；脑电信号；NAO机器人

Abstract

Brain-computer interface (BCI) technology refers to the spontaneous imagination of a certain mode of movement in the brain to communicate with the computer or control external equipment. This technology helps the limb rehabilitation of paralysed and stroke patients. BCI system will fix electrodes on the experimenter's brain. These electrodes can detect potential changes on the scalp caused by neuron activity, then decode the information of human cerebral cortex on the computer and encode it. Then they can control devices such as robots and provide people with a new ability to interact with the outside world.

Based on the research of brain-computer interface, this paper designs a brain-computer interface system based on motion imagination, and uses it to control the movement of NAO robot. The system is mainly divided into three modules: signal acquisition, signal processing and robot control. In the aspect of signal acquisition, EEG cap, conductive paste, EEG amplifier and the designed upper computer software system are used to realize the design. Computer storage and processing of data. In signal processing, this paper designs a signal feature method based on Common Spatial Pattern (CSP) and Local Characteristic Scale Decomposition (LCD), and then classifies the features into commands to control NAO robots. In the aspect of communication control, the instruction coding is set in advance, and the classification result is set as the instruction to control the different actions of the robot. Socket communication is carried out by client-server mode using UDP protocol. The experimental results of the study also obtained a high accuracy.

Key Words：Brain computer interface; Motor imagery; EEG signal; NAO robot

目 录

第1章 绪论 1

1.1研究来源及意义 1

1.2国内外研究动态 2

1.3论文研究目标和内容 3

1.3.1研究目标 3

1.3.2研究内容 3

1.3.3论文章节安排 4

第2章 不同类型的脑机接口 5

2.1不同种类的脑电信号 5

2.2不同种类的BCI 5

2.2.1基于事件相关电位 P300 的BCI系统 6

2.2.2基于稳态视觉诱发电位的 BCI 系统 6

2.2.3基于慢皮层电位的 BCI 系统 7

2.2.4基于运动想象的 BCI 系统 7

2.3本章小结 7

第3章 脑电信号处理方法 8

3.1预处理方法 8

3.2特征提取方法 9

3.2.1公共空间模式特征提取算法 9

3.2.2基于CSP和LCD的特征提取 10

3.3信号分类方法 13

3.4无线局域网通信方法 15

3.4.1UDP协议 15

3.4.2基于UDP协议 Socket通信 15

3.5本章小结 16

第4章 实验总体设计及结果分析 17

4.1系统设计框图 17

4.2脑电信号的采集 17

4.3脑电信号处理平台与实验界面 18

4.3.1登录界面 18

4.3.2建立模型 19

4.3.3反馈训练 20

4.3.4游戏训练 20

4.4 NAO机器人控制实现方法 21

4.4.1NAO机器人简介 21

4.4.2NAO机器人软件开发环境 22

4.4.3NAO机器人控制方法 22

4.5实验结果及分析 23

第5章 总结与展望 25

5.1本文总结 25

5.2对脑机接口未来的展望 25

参考文献 27

致 谢 29

第1章 绪论

1.1研究来源及意义

根据国家统计局2018年国民经济和社会发展统计公报统计，截至2018年底，中国65岁及以上人口为13755万人，占比10.1%，首次突破10%，预计2033年将升至25.4%。按照国际共识，这意味着我国已经步入老龄化社会，老年人口占比会不断加重，中风及其他脑血管疾病的患病几率、致残几率也会不断增加。目前，肢体残疾在我国的60岁以上的老人中十分常见，肢体残疾的后果十分的严重，会造成巨大的疼痛，甚至会导致行走或者劳动力的丧失，更严重的可能会导致残疾，骨关节病、脑血管疾病等都属于肢体残疾。为了解决该社会现象，本文拟结合基于运动想象（Motor imagery，MI）的脑机接口( brain computer interface，BCI)技术与NAO机器人设备，实现实时的人机交互系统，让残障人士或老年人通过该设备实现与外界交流，最大限度的提高这些运动障碍患者的自主生活能力和社会参与能力，进而恢复和改善患者的运动功能。

脑机接口本质上说是一种通信的系统，并且其不需要人的肌肉组织或者具体的运动作为输出的方式。脑电波（Electroencephalogram，EEG）会在大脑活动引起电位变化的时候出现，因此可以说是人的大脑神经细胞的电生理活动反映了大脑皮层的整体状态。同样当人进行运动想象活动时，大脑皮层会发生稳定的规律性的电位变化。想象的动作不同，产生的脑电信号也不同，因此，可以通过处理分析运动想象所产生的不同的脑电信号来判断人所想象的不同种类的运动，再对信号进行分类实现对机器人的控制。