基于SSVEP的空间机械臂脑机交互方法

来源：计算机测量与控制杂志2022年第6期北京时间：

作者：钱一润,王从庆,张闻锐,展文豪,张民

单位：南京航空航天大学 自动化学院

摘要：为实现航天员与空间机械臂的脑机交互,针对稳态视觉诱发电位脑机接口(SSVEP-BCI),提出一种基于卷积神经网络的SSVEP信号分类方法。该方法以SSVEP信号经过快速傅立叶变换的特征为输入,经过三层卷积层、全连接等操作实现信号的分类识别。采用清华大学Benchmark数据集对该方法进行测试,在1秒的时间窗口下,平均分类准确率为99.07%,平均信息传输率为149.24b/min,均明显高于采用典型相关分析或滤波器组典型相关分析的方法。实验对比分析表明,该方法针对短时间窗口的SSVEP信号具有较好的目标分类效果。最后,使用分类后的信号作为控制信号,对仿真环境下的空间机械臂进行操作,实现人和空间机械臂的脑机交互。

关键词：稳态视觉诱发电位;脑机接口;信号分类;卷积神经网络;空间机械臂

基金资助：装备预研重点实验室(6142222190310)