[发明专利]脑控无人平台协同控制系统

说明书

本发明提供了一种脑控无人平台协同控制系统。所述脑控无人平台协同控制系统包括脑控系统及无人平台，所述无人平台包括无人机群、无人车群或/和机器人。在所述无人平台中，所述无人机群、无人车群或/和机器人自主进行任务分配、任务规划、路径规划的同时，所述脑控系统有权以更高的优先级从任务层、路径层、轨迹层或者位置层来修改决策指令，使得所述无人平台具有更高的容错率与工作效能。本发明结合脑控与无人平台，实现人与机器的混合智能，实现人机协同的新方法。

技术领域

本发明涉及多无人平台协同控制技术，与脑机接口控制系统技术领域，特别涉及脑控无人平台协同控制系统。

背景技术

我们所处的时代，人工智能正在如火如荼地发展。它以各种人工智能算法为内核，以机电、信息、网络等为外延，诸如不断涌现的机器学习与计算智能算法、智能无人系统、智能脑机接口技术、智能状态监控与模式识别技术、数字孪生样机等新算法、新技术，已然深入到人们生活的各个领域，成为人类进入信息时代后的又一次技术飞跃。人工智能不仅是技术上的名词，更是人们新的生活理念的代称，也标志着人类认识世界与改造世界愈加走向深入。人们已然进入人工智能飞速发展，日新月异的时代。

脑控技术起源于对人脑人知机理的研究。它以人脑为研究对象，意在搭建人脑与机电系统等现实人造系统的数据链路，从而实现人脑与人造现实之间的直接交互，达成“脑控”的目的。脑机接口(Brain-ComputerInterface，简称BCI)是脑控技术的主要研究对象。一般分为侵入式、部分侵入式与非侵入式三种，本作品采用非侵入式脑机接口，在对人脑无损伤的情形下对脑电波进行检测。

无人系统是当前人工智能研究领域的一大热点。它的出现极大地改变了人们的生活，也改变了作战样式与战场形势。诸如无人机、无人车等曾经是空中楼阁的构想，俨然成为现实，且作为智能无人系统的两类主要研究对象不断向前发展。无人系统避免了执行场景中人与目标对象的直接接触，将人置于执行场景之外。

脑控技术的被控对象的缺乏和控制方式的单调，现没有对无人系统进行脑控控制的技术。目前脑控技术的被控对象以实物为主，时间和资金成本高昂。此外，控制方式多是简单底层的直接控制物体移动，而没有与智能算法结合。

发明内容

本发明提供了一种脑控无人平台协同控制系统，其目的是为了解决背景技术中没有对无人系统进行脑控控制的技术，控制方式简单的技术问题。

为了达到上述目的，本发明的实施例提供的脑控无人平台协同控制系统，包括脑控系统及无人平台，所述无人平台包括无人机群、无人车群或/和机器人，在所述无人平台中，所述无人机群、无人车群或/和机器人自主进行任务分配、任务规划、路径规划的同时，所述脑控系统有权以更高的优先级从任务层、路径层、轨迹层或者位置层来修改决策指令，使得所述无人平台具有更高的容错率与工作效能。

优选地，所述脑控系统采用包括稳态视觉电位信号(Steady-State VisualEvokedPotential，SSVEP)及眨眼信号的进行识别，并将所述稳态视觉电位信号和眨眼信号转换为相应指令，跨系统、跨语言通信，实现对机器人的多层次控制。

优选地，还包括仿真虚拟平台，所述脑控系统与所述仿真虚拟平台连接，所述无人平台为虚拟无人平台，且设置在所述仿真虚拟平台内，所述仿真虚拟平台实现所述无人平台以及复杂环境的建模。

优选地，所述仿真虚拟平台为Gazebo(一款3D动态模拟器)仿真平台，所述Gazebo仿真平台提供了机器人的运动仿真，还支持ROS(Robot Operating System,机器人操作系统)和Rviz(一款3D可视化工具。

优选地，所述脑控系统的运行包括如下步骤：

步骤S11、脑电信号采集：采集人脑中的视觉中枢的脑电信号；

步骤S12、脑电信号处理：对脑电信号进行数据处理分类，获得被试者注视的目标；