采用Arduino平台脑电控制轮椅运动的研究

白惠熔　刘旭　吴佳桐

摘要 本论文主要是基于Arduino平台设计了一种智能控制轮椅的控制系统。主要进行了脑电波的采集并对后期输出的数据进行解析，采用Arduino uno解析数据及控制小车，最终实现了利用专注度和放松度的不同来控制轮椅运动状态。

关键词 脑电波；mindband；Arduino语言

中图分类号 TP3 文献标识码 A 文章编号 1674-6708（2016）159-0083-01

随着社会老龄化进程的加快以及各种工伤事故的增加。智能轮椅收到了世界各国研究者的广泛关注。

脑机接口（braincomputerinterface，简称BCI）有时也称作“大脑端口”或者“脑机融合感知”，它是在人或动物脑（或者脑细胞的培养物）与外部设备间建立的直接连接通路。在单向脑机接口的情况下，计算机或者接受脑传来的命令，或者发送信号到脑（例如视频重建），但不能同时发送和接收信号，而双向脑机接口允许脑和外部设备间的双向信息交换。本设计最终达到通过专注度的不同数值达到控制轮椅运动状态的控制。

1 系统控制原理

本设计由Mindband脑电波传感器采集脑电波数据，通过内部ThinkGear芯片对采集数据进行处理，由内置蓝牙传输数据。小车接收部分采用蓝牙模块，得到的数据经过arduino uno处理后输出给小车驱动电路，进而实现脑电波控制小车的目的。

2 系统设计

2.1 脑电信号的采集

本系统采用的脑电信号采集设备是NeuroSky公司开发的TGAM芯片，通过计算参考电势来消除干扰，帮助降噪。

2.2 脑电信号去噪

传感器采集的脑电信号虽然经过了放大和滤波等处理，但是还会伴有各种生理干扰，如眼电、心电和肌电等伪迹信号。为了降低伪迹信号对脑电信号分析的影响，我们要对脑电信号进行去噪。ThinkGear采用一字节无符号整型数值描述信号噪声，噪声范围在0到200之间。0表示在整个通信过程中没有噪声输出。通常，数值越高，表示噪声越多。然而，当噪声值达到200时，有着特殊的含义，表示ThinkGear没有与使用者的皮肤接触。

eSense是NeuroSky用于以数字化参数方式对人的当前精神状态进行度量的专利算法。eSense参数用于描述被试者进入专注状态（类似于注意力集中程度）或者冥想状态（类似于精神放松程度）的程度。即使NeuroSky的滤波技术和其特有的eSense算法已经侦测、修正和补偿方面做了努力，其中包含了多种非正常脑电噪声，不过一些噪声还是不可避免的。

2.3 特征提取

脑电的特征提取是脑机接口系统的重要组成部分，脑电信号的特征提取的目的就是将记录的脑电信号转换为能表达不同意识任务的特征向量，从而将分类器提供最优的输入。

2.4 控制实现

2.4.1 原始脑电波数值（RAW）

原始脑电数据由2字节构成，有符号的16位整型范围由32768到32768。第1个字节代表高八位，第2个字节代表低8位。通常情况下，每秒钟输出512次raw，大约每2ms输出一次。

2.4.2 ThinkGear数据包格式

ThinkGear数据包格式由3部分组成：数据包头、信息有效数据载荷、有效数据校验和。ThinkGear数据包被用来从ThinkGear模块组件向任意一个接收设备传递数据。数据包发送的是异步串行数据，其发送媒介可能是UART、串行COM、USB、蓝牙、或者是其他任何能够传递数据流的机制。

2.4.3 TGAM芯片与轮椅的调试

经过特征分类后，Emotiv的应用程序编程接口将分类结果：人为地有意识地做冥想、放松、集中注意力、保持松懈4种思维运动，从而控制Attention（专注度）和Meditation（放松度）两类特征参数，并通过串口蓝牙将数据传到轮椅控制终端。轮椅搭载krduinoUNOR3开发板，通过ArduinoIDE将数据处理及机械控制程序写入开发板，利用上述两类特征参数的变化进行轮椅的二维运动控制，上述的4种思维运动分别对应4个运动控制指令：左转、右转、前进和停止。

对于以上关系在此做一些说明：运动想象和轮椅运