[发明专利]一种未知环境下脑电移动机器人共享控制方法

权利要求书

1.一种未知环境下脑电移动机器人共享控制方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1、采集使用者的运动想象脑电信号并进行预处理、特征提取，具体为：

步骤1a、利用第一导联电极对使用者头顶左侧运动感觉皮层的运动想象脑电信号进行采集；

步骤1b、利用第二导联电极对使用者头顶右侧运动感觉皮层的运动想象脑电信号进行采集；

步骤1c、利用带通滤波和拉普拉斯参考滤波法进行预处理：

拉普拉斯参考滤波法计算上表示为该导联信号减去邻近导联的原始信号的均值，采用公式：

其中，d_ij为电极i与电极j的距离，S_i为以第i个电极为中心，特定距离范围内的电极集合，w_ij为第j个电极的计算权重，n为导联电极总个数，V_i为单个导联采集的原始信号，V_i^LAP是V_i经过拉普拉斯滤波后的导联信号；

步骤1d、利用自回归AR模型对脑电信号进行特征提取：

利用自回归AR模型对使用者每个通道电极预设节律的运动想象脑电信号进行特征提取，采用公式：

其中，V_i^LAP(t)为t时刻的估计电压信号幅度，a_k为第k个AR模型参数，m为AR模型阶数，V_i^LAP(t-k)为t-k时刻的电压信号幅度，ε为估计误差，n为导联电极总个数；

步骤2、将左右两侧脑电信号进行自适应权重线性求和，得到脑电-速度控制信号，具体为：

将头顶左侧脑电信号预设频段的幅值L和头顶右侧脑电信号预设频段的幅值R分别乘以权重w_L和w_R，加权求和，得到脑电-速度控制信号C_Vvalue，采用公式：

M_Vvalue＝w_LL+w_RR+b

其中，w_L和w_R分别为左右两侧运动想象脑电信号权重，b为常数偏移项，L和R为左右两侧运动想象脑电信号，M_Vvalue为脑电控制系数，(M_Vvalue)_max为脑电控制系数的最大值，(M_Vvalue)_min为脑电控制系数的最小值，C_Vvalue为移动机器人线速度数值变化系数，脑电控制系数w_L，w_R采用归一化最小均方误差NLMS算法自适应调整权重；

步骤3、移动机器人根据自主进行的路径规划，得到自主避障-速度控制信号，具体为：

步骤3a、对环境信息进行扫描；

步骤3b、采用Hector SLAM算法进行同步定位与建图：

定义栅格尺寸，栅格单元具有自由，占用和未知三种存在状态，利用双线性滤波算法估计环境点云信息占用栅格的概率，定位机器人位姿信息；

步骤3c、采用A*算法进行路径规划：

以机器人所在位置(x_n,y_n)为起点，以自由和未知栅格之间的边界点中，和机器人所在位置间欧式距离最短的点作为目标点(x_G,y_G)，启发函数h(n)采用公式：

其中，(x_n,y_n)表示当前点的地图横纵坐标，(x_G,y_G)表示目标点的地图横纵坐标；

步骤3d、根据规划路径，得到自主避障-速度控制信号

该信号为一单位方向向量，方向为路径规划生成的最优路径节点集里的每一父节点指向下一子节点，自主避障-速度控制信号满足公式：

步骤4、移动机器人受脑电-速度控制信号和自主避障-速度控制信号的共享控制，在未知环境下行驶，具体为：

移动机器人前进过程中线速度的控制决策采用公式：

其中，表示移动机器人前进过程中线速度，V_max表示预设的线速度最大值；

移动机器人前进过程中，位于所述步骤4a中规划路径的每一节点处时，根据自主避障-速度控制信号的方向进行角度补偿，此时为进行角度补偿仅完成转向动作，采用预设固定的角速度