智能假肢脑控机理及其人机协同方法研究

Intelligent prosthesis plays an important role for the supper limb disabled patients guaranteeing their labor rights and life quality, and in the twelfth five-year plans the social security will propel the vocational rehabilitation, to ensure the talent support and fair stability of the economy development. Traditional upper limb prosthesis has the limitations on the control source and the human-machine coordinated between prosthesis and the patients. So,the project will focus on investigating the brain driving theory and human-machine co-operating approach of intelligent prosthesis using EEG(electroencephalo-graph) as a control source. Through the mechanism study of hand movement and perception process, a system model of brain driving prosthesis will be set up.For innovative design of intelligent prosthesis, the multi-preception based self-control algorithm of the intelligent prosthesis will be proposed while the wearable system for the detection and recognition of EEG signal will be developed. For high recognition accuracy,the mathematical morphology and related analysis is used to study EEG signal adaptive feature extraction, and the immune learning used for the degradation training of EEG classification. Through the study of decision-making, prosthesis autonomous control and safety emergency mechanism of the humman-machine coordinated approach, the complete system model from human to intelligent prosthesis will be established. The project provides the theoretical methods and technical support for the research on human-machine cooperation of the human - intelligent prosthesis system, promotes the development and application of the brain computer interface technology, and realizes the intelligent and anthropomorphic control of prosthesis.

智能假肢对于保障上肢残疾患者的劳动权益和生活质量有重要作用，十二五期间社会保障事业将重点推进职业康复，以保证经济发展的人才支持和公平稳定。针对传统上肢假肢存在控制信息源不足、人-假肢之间人机协同不良问题，本课题拟采用脑电信号做为假肢驱动控制信息源，提出研究智能假肢的脑控机理和人机协同方法。其内容包括：通过研究人手动作与感知过程机理，构建假肢脑控模型；面向创新设计，研究智能假肢的多感知融合自控方法，以及相应可穿戴脑电检测识别与驱动控制技术；为提高识别精度，研究基于数学形态学和相关分析的脑电信号自适应特征提取方法，以及基于免疫学习的脑电分类防退化训练方法；通过研究人的意图决策、假肢自主控制与安全应急机制等人机协同理论方法，建立智能假肢的柔性操控人机协同系统。课题的研究将为智能假肢的创新设计与人机协同操控提供理论方法和技术支撑，推动脑机接口技术的发展与应用，实现人工假肢的智能化和拟人化控制。

假肢对于保障上肢残疾患者的劳动权益和生活质量有重要作用，“十二五”期间社会保障事业重点推进了职业康复，保证了经济发展的人才支持和公平稳定。针对传统假肢研究中主要存在的控制源单一、控制目标受限、控制精度低以及缺少有效的人机交互能力等缺陷。本课题在掌握国内外现有脑机接口发展方向基础上，以智能假肢为研究对象，以脑电信号为假肢的控制信息源，研究了智能假肢的脑控机理、脑控方法及其人机协同控制策略等。.其主要内容包括：1）通过研究人手动作与感知过程的神经电信号传导机理，构建了假肢的脑控模型与不同范式下脑电信号的产生机理。2）面向创新设计，研究了智能假肢的多感知融合方法，搭建了相应的便携化可穿戴脑控假肢系统。3）为提高识别精度，分别研究了表情驱动及场景动画稳态视觉诱发范式下智能假肢的脑控方法以及相应的脑电信号解码方法。其中，表情驱动下智能假肢的脑控方法利用神经元集群模型对表情驱动脑电信号进行机理建模与仿真分析，得到自发表情的相关脑区及表情驱动脑电信号的频率分布特性，所研究的一种基于小波变换和人工神经网络模型映射的脑电信号分析识别算法的平均在线识别精度可达到８５％；场景动画智能假肢的脑控方法将正常人的或残疾人的生活场景为刺激蓝本，根据智能假肢的控制目标，在将生活场景分解为对应的独立刺激场景图，且对去进行灰度标准化处理，采用方波调制模式对一组对比鲜明的黑白反转色图片进行视觉刺激，同时采用基于典型相关分析的脑电信号处理算法，使其平均正确率为91.41%。4）通过研究人的意图决策、假肢自主控制与安全应急机制等人机协同理论方法，建立智能假肢的柔性操控人机协同系统。.课题的研究为智能假肢的创新设计与人机协同操控提供理论方法和技术支撑，推动脑机接口技术的发展与应用，实现人工假肢的智能化发展和拟人化控制。