腦機接口技術(shù)（Brain-Computer Interface，BCI）是一種允許人類直接通過大腦活動與外部設(shè)備進行交互的技術(shù)。近年BCI技術(shù)的快速發(fā)展已經(jīng)取得了顯著進展，尤其在基于腦電信號的控制上取得了很大的突破。在過去的研究中，許多BCI系統(tǒng)主要集中于單一的腦電信號識別，例如SSVEP、P300、運動意象等。這些方法可以實現(xiàn)一些基本的控制命令，如選擇菜單項或簡單的指令輸入，但是其可控性和靈活性有限，難以實現(xiàn)復(fù)雜任務(wù)的控制。同時，隨著智能機器人技術(shù)的發(fā)展，人們對于BCI系統(tǒng)在機器人控制中的應(yīng)用也越來越感興趣。人們希望通過腦電信號與機器人進行更自然、更復(fù)雜的交互，例如控制機器人執(zhí)行多種動作或任務(wù)，以提供更豐富的服務(wù)體驗。在這樣的背景下，WIMI微美全息提出了基于多模態(tài)腦電的視覺伺服模塊混合BCI系統(tǒng)設(shè)計的想法。該系統(tǒng)結(jié)合了SSVEP和電機圖像信號，并引入了視覺伺服模塊，以提高機器人執(zhí)行抓取任務(wù)的性能。通過將不同類型的腦電信號相結(jié)合，用戶可以更自由、更直觀地控制機器人執(zhí)行多樣化的動作，從而提供更滿意的服務(wù)體驗。
微美全息基于多模態(tài)腦電的視覺伺服模塊混合BCI系統(tǒng)的方法主要涉及信號采集、信號處理、控制命令生成和視覺伺服模塊的設(shè)計。
1，信號采集：系統(tǒng)首先需要采集用戶的腦電信號和視覺反饋信號。為了實現(xiàn)多模態(tài)控制，該系統(tǒng)同時采集SSVEP和電機圖像信號。
SSVEP信號采集：通過將腦電電極放置在用戶頭皮上，系統(tǒng)可以采集到用戶的SSVEP信號。SSVEP是一種閃爍視覺誘發(fā)電位，當(dāng)用戶的視覺注意力集中在特定頻率的閃爍刺激上時，大腦產(chǎn)生特定頻率的電信號。為了實現(xiàn)多模態(tài)控制，系統(tǒng)在視覺界面上提供三種不同頻率的閃爍刺激，每種刺激對應(yīng)于機器人的一個控制命令，比如向前、向左轉(zhuǎn)和向右轉(zhuǎn)。
電機圖像信號采集：除了SSVEP信號，系統(tǒng)還需要采集用戶的電機圖像信號。這是通過腦電電極在特定區(qū)域上獲取用戶的電機圖像信號實現(xiàn)的。當(dāng)用戶想象進行抓取運動時，相關(guān)的電機圖像信號會被捕獲并用于控制機器人執(zhí)行抓取動作。
2，信號處理：在信號采集之后，獲得的原始腦電信號需要進行處理和分析，以提取有用的信息，并進行特征提取和分類，從而識別用戶的意圖。
SSVEP信號處理：對于SSVEP信號，系統(tǒng)首先需要對原始信號進行濾波和預(yù)處理，以消除噪聲和干擾。然后，通過提取頻譜特征，識別用戶當(dāng)前的視覺注意力集中在哪個頻率上，從而判斷用戶的意圖是向前、向左轉(zhuǎn)還是向右轉(zhuǎn)。
電機圖像信號處理：對于電機圖像信號，系統(tǒng)需要將原始信號進行預(yù)處理，消除噪聲和干擾。然后，通過特征提取和分類技術(shù)，識別用戶的想象動作，例如抓取運動。
在微美全息（NASDAQ:WIMI）多模態(tài)腦電的視覺伺服模塊混合BCI系統(tǒng)中，控制命令的生成是整個系統(tǒng)的核心部分。控制命令的生成涉及對識別到的腦電信號進行解析，并將其映射到相應(yīng)的機器人動作上。
3，控制命令生成：在識別用戶的意圖后，系統(tǒng)根據(jù)所得到的結(jié)果生成相應(yīng)的控制命令，從而控制機器人的動作。
SSVEP控制命令生成：對于SSVEP信號，系統(tǒng)采用頻譜分析方法對信號進行處理。頻譜分析可以提取出用戶當(dāng)前的視覺注意力集中在哪個頻率上。在視覺界面上提供的不同閃爍刺激對應(yīng)于機器人的不同動作，例如向前、向左轉(zhuǎn)和向右轉(zhuǎn)。通過識別用戶的視覺注意力所在的頻率，系統(tǒng)能夠確定用戶的意圖，并相應(yīng)地生成對應(yīng)的控制命令。
電機圖像控制命令生成：對于電機圖像信號，系統(tǒng)利用特征提取和分類技術(shù)對用戶想象的動作進行識別。用戶在想象進行抓取運動時，特定的電機圖像信號會被捕獲。系統(tǒng)通過訓(xùn)練機器學(xué)習(xí)算法來識別這些特征，并根據(jù)識別結(jié)果生成相應(yīng)的控制命令，指示機器人執(zhí)行抓取動作。
4，視覺伺服模塊設(shè)計：視覺伺服模塊的設(shè)計是為了提高機器人執(zhí)行抓取任務(wù)的性能和精度。這個模塊可以實時調(diào)整機器人的抓取姿態(tài)和力度，使得抓取動作更加精準(zhǔn)和可靠。視覺伺服模塊通過攝像頭捕獲機器人執(zhí)行抓取任務(wù)時的實時視覺反饋，并將其與用戶的電機圖像信號相結(jié)合，進行動態(tài)調(diào)整。
視覺反饋采集：攝像頭捕獲機器人執(zhí)行抓取任務(wù)時的實時視覺反饋。這些反饋可能包括機器人末端執(zhí)行器（例如機械爪）的位置、姿態(tài)、目標(biāo)物體的位置和形狀等。
特征提取：從視覺反饋中提取有用的特征。這些特征可能包括目標(biāo)物體的邊緣、顏色、形狀等信息，以及機器人末端執(zhí)行器的位置和姿態(tài)信息。
控制命令調(diào)整：將視覺反饋中提取的特征與用戶的電機圖像信號相結(jié)合，進行動態(tài)調(diào)整。例如，如果用戶想象抓取更遠處的物體，系統(tǒng)可以相應(yīng)地調(diào)整機器人的抓取姿態(tài)和力度，使得機器人能夠更好地完成抓取任務(wù)。
反饋控制：視覺伺服模塊實時監(jiān)測機器人執(zhí)行抓取任務(wù)的進展，并根據(jù)實際執(zhí)行情況進行反饋控制。如果抓取過程中出現(xiàn)誤差或不穩(wěn)定，系統(tǒng)可以及時調(diào)整，使得機器人能夠更準(zhǔn)確地完成抓取動作。
通過視覺伺服模塊的設(shè)計，WIMI微美全息多模態(tài)腦電的混合BCI系統(tǒng)可以更加靈活地適應(yīng)不同的抓取場景和用戶意圖，提供更高質(zhì)量的服務(wù)體驗。該模塊的引入增強了機器人執(zhí)行抓取任務(wù)的自主性和適應(yīng)性，使得系統(tǒng)能夠?qū)崿F(xiàn)更復(fù)雜、更自然的多模態(tài)控制。
傳統(tǒng)的腦機接口系統(tǒng)通常只能提供有限的控制命令，限制了用戶與機器人之間的交互方式。而WIMI微美全息多模態(tài)腦電的視覺伺服模塊混合BCI系統(tǒng)，結(jié)合了不同類型的腦電信號，能夠?qū)崿F(xiàn)更豐富多樣的控制命令，用戶可以通過想象不同動作或集中注意力到不同頻率的刺激上，實現(xiàn)更復(fù)雜的機器人控制，從而提供更靈活和自然的交互體驗。
微美全息多模態(tài)腦電的視覺伺服模塊混合BCI系統(tǒng)，通過結(jié)合多種腦電信號，系統(tǒng)能夠更準(zhǔn)確地識別用戶的意圖。例如，SSVEP信號和電機圖像信號的結(jié)合可以實現(xiàn)更高的控制準(zhǔn)確性，同時通過視覺伺服模塊的引入，可以實時調(diào)整機器人的執(zhí)行動作，提高控制命令的可靠性和精度，從而使機器人更好地響應(yīng)用戶的指令。該系統(tǒng)不僅僅局限于機器人控制，還可以應(yīng)用于其他領(lǐng)域，如虛擬現(xiàn)實、康復(fù)治療、輔助設(shè)備控制等。這種技術(shù)的拓展為腦機接口技術(shù)的應(yīng)用范圍提供了新的可能性，推動了人機交互領(lǐng)域的發(fā)展。
WIMI微美全息多模態(tài)腦電的視覺伺服模塊混合BCI系涉及多種技術(shù)的結(jié)合和應(yīng)用，例如腦電信號處理、特征提取、機器學(xué)習(xí)算法和視覺伺服技術(shù)等。通過解決這些技術(shù)之間的協(xié)調(diào)與融合，促進了BCI技術(shù)的進一步發(fā)展，為更高級別的腦機接口應(yīng)用奠定了基礎(chǔ)。WIMI微美全息多模態(tài)腦電的視覺伺服模塊混合BCI系提供更豐富多樣的控制命令，提高控制精度和可靠性，拓展腦機接口應(yīng)用領(lǐng)域，改善用戶體驗和生活質(zhì)量，同時推動了BCI技術(shù)的發(fā)展和創(chuàng)新，這種技術(shù)的應(yīng)用將有望在未來的智能機器人和人機交互領(lǐng)域發(fā)揮重要作用。
