[发明专利]一种融合脑电信号和环境信息的紧急状况检测系统

说明书

本发明涉及一种融合脑电信号与环境信息的紧急状况检测系统及其相关计算方法。本发明旨在提高自动驾驶过程中的脑控车的安全性及驾驶体验。本发明通过结合基于脑电信号的紧急刹车意图检测与基于环境信息的障碍检测，实现对紧急状况的识别，进一步使车辆紧急制动。本发明对于提高脑控驾驶、自动驾驶的安全性有重大意义。本发明属于车辆设计领域、人机交互科学、认知神经科学和自动控制领域的综合应用。

技术领域

本发明涉及一种融合脑电信号和环境信息的紧急状况检测系统。具体的来说，分别通过处理脑电信号和环境信息，实现对紧急刹车意图以及障碍物的检测，在通过决策规则实现对紧急状况的判断。本发明提出的方法不需要任何的肢体运动和语言，只需要驾驶员想象右脚刹车，通过对脑电信号和环境信息的分析获得命令，实现紧急状况下车辆的制动。本发明属于车辆设计领域、人机交互科学、认知神经科学和自动控制领域的综合应用。

背景技术

许多疾病都会引起神经元的死亡造成神经通路的损伤，使大脑无法通过正常的神经肌肉系统与外部环境进行交流。如何使这类患者能够像正常人一样和外界进行交流、控制车辆的运动成为紧迫的问题。脑-机接口(BCI)可以在人脑和计算机或其他外界设备之间建立一种直接的信息交流和控制通道，是一种不依赖与常规大脑输出通路(外围神经和肌肉组织)的全新的信息交流系统。由于低成本和便于使用，EEG信号被广泛的应用于发展BCI系统。BCI技术的不断发展，脑控轮椅和脑控车相继被研究。但是这些技术，尤其是脑控车，大多依赖于自动驾驶技术(脑控驾驶员仅仅负责选择目的地，而车辆自动完成驾驶过程)。然而在自动驾驶过程中，可能会遭遇一些突发的交通事件，比如车辆前方突然出现行人或者相邻车道的车辆突然插入当前车道等交通情况，这对车辆造成了极大的危险。

一种解决思路主要采用基于传感器的辅助驾驶系统，通过分析图像、距离等信息对障碍物进行检测并使车辆自动制动。尽管这些方法，有着较高的准确率；但其只能检测障碍物是否存在，而无法判断是否应立即制动。此外，由于传感器容易受到环境影响，这些障碍检测系统在复杂环境中性能往往会明显下降。另一种思路是通过检测驾驶员的生理信息识别刹车意图。但驾驶员刹车意图的产生与驾驶员右脚的运动想象有关，而与紧急状况没有必然联系。因此该技术在性能上存在局限，主要体现为虚警率过高。

我们认为障碍物的存在是紧急状况的客观条件，刹车意图检测是紧急状况的主观条件。要准确的识别紧急状况并制动是要兼顾这两个条件的。融合脑电信号和环境信息对紧急状况进行检测，是本发明的主要目的。

发明内容

根据本发明要求，提供一种融合脑电信号和环境信息的紧急状况检测系统，包括基于EEG的紧急刹车意图检测子系统、基于传感器的障碍检测子系统和决策子系统；其中，紧急刹车意图检测子系统由脑电采集模块以及脑电处理模块组成，脑电采集模块用于实时采集驾驶员的脑电信号并且进行放大和模数转换，通过数据线与脑电处理模块进行信号传输，脑电处理模块用于接收脑电信号并且对脑电信号进行处理，识别驾驶员的紧急刹车意图，并输出判别结果；障碍检测子系统用于获取车辆前方的环境信息，检测障碍物存在与否，并输出判别结果；决策子系统用于根据紧急刹车意图检测子系统以及障碍检测子系统的判别结果，对当前是否属于紧急状况进行判断并输出最终结果，同时实时选择新样本用于紧急刹车意图检测子系统中分类器的重新训练，使其具有自适应性。

本发明涉及一种融合脑电信号和环境信息的紧急状况检测方法，所述方法包括：步骤1，分别实时采集使用者脑电信号和环境信息，并且进行放大和模数转换；步骤2，紧急刹车意图检测子系统和障碍检测子系统分别接收脑电信息和环境信息并进行处理，判断刹车意图和障碍物是否存在；步骤3，决策子系统根据紧急刹车意图检测子系统以及障碍检测子系统的判别结果，对当前是否属于紧急状况进行判断并输出最终结果；同时实时选择用于重新训练紧急刹车意图检测子系统中的分类器的新样本；步骤4，车辆接受系统的输出命令并进行制动。

所述，步骤1包括：通过置于用户大脑头皮上的脑电电极采集用户的脑电信号，并通过脑电放大器获得并输出待处理的脑电信号；通过车载传感器获取环境信息，并传送给障碍检测系统。