本发明涉及一种基于脑机接口与人工智能的智能轮椅控制方法，其技术特点包括：在使用者头皮上安放测量电极，通过无线或有线的形式将使用者的脑电信号接入，通过脑机接口方法获取使用者的运动控制信息，根据激光雷达生成环境地图，使用超声波测距和/或摄像头的方法获取障碍物信息，避开障碍物并生成运动路径规划，控制轮椅的运动,并在运动控制中使用机器学习方法实现自适应和自学习的反馈。本发明不仅能够帮助用户实现轮椅的安全有效的控制功能，还可基于使用者的控制习惯实现自学习和自适应的控制输出，且不需要在使用环境中布置摄像头或者其他传感器，由轮椅上的摄像头及传感器即可完成人工智能协同控制，扩大了脑控智能轮椅的应用范围。
1.一种基于脑机接口与人工智能的智能轮椅控制方法，其特征在于包括以下步骤：
步骤1、在使用者头皮上安放测量电极，通过有线或者无线的形式将使用者的脑电信号接入；
步骤2、通过固定在轮椅上的激光雷达扫描当前场景，获取当前场景的初步映射，并不断实时循环扫描刷新最新的场景信息；
步骤3、通过固定在轮椅四周的摄像头和/或超声波测距仪获取各个方向的照片和/或距离信息，从而获得各个方向的障碍物定位信息，并实时循环扫描刷新最新的障碍物定位信息；
步骤5、根据使用者发出的运动信息，根据步骤2和步骤3获得的最新场景信息和最新障碍物定位信息，进行安全判断和路径规划，生成轮椅运动控制指令；
步骤6：将轮椅运动控制指令发到轮椅控制机构，由轮椅控制机构控制轮椅运动；在轮椅运动中，实时收集场景信息和障碍物定位信息以及轮椅运动速度信息并作为反馈，当轮椅运动出现障碍物、跌落或速度过快因素时，自动实施减速、避让或停止操作，并且，收集使用者控制轮椅的信息和场景信息、障碍物定位信息、轮椅运动速度信息作为反馈并使用机器学习方法进行归纳和训练，作为下一次轮椅运动控制指令生成时的反馈输入。
2.根据权利要求1所述的一种基于脑机接口与人工智能的智能轮椅控制方法，其特征在于：所述步骤2是通过以下步骤实现的：步骤2.1、激光雷达获取各个方向的距离信息，并生成环境地图；
步骤2.2、将轮椅自身位置映射到环境地图中，实现轮椅的定位。
3.根据权利要求1所述的一种基于脑机接口与人工智能的智能轮椅控制方法，其特征在于：所述步骤3是通过以下方法实现的：当使用摄像头时，通过摄像头获取各个方向上的图像信息，通过图像处理方法识别物体信息和深度信息，根据物体信息和深度信息，计算得到各个方向上可能的障碍物及障碍物与轮椅的距离；
当使用超声波测距仪时，通过超声波测距仪获得各个方向上的物体距离信息，计算得到各个方向上可能的障碍物及障碍物与轮椅的距离；
当同时使用摄像头和超声波测距仪时，可将图像处理获得的障碍物信息与超声波测距获得的障碍物信息进行综合，同时，超声波测距仪的安全优先级可以设置为高于摄像头。
4.根据权利要求1所述的一种基于脑机接口与人工智能的智能轮椅控制方法，其特征在于：所述步骤5是通过以下步骤实现的：步骤5.1、根据步骤4获得的运行指令，在环境地图中生成轮椅按照运动指令将运动到的目的地位置，并使用路径规划算法生成多种可能的运动轨迹，在运动轨迹的生成过程中，需要参考环境地图、摄像头和/或超声波测距仪的安全优先级，其中，安全优先级是预先设定的，或者在运行中改变；
步骤5.2、根据步骤2和步骤3获得的场景信息和障碍物信息，预先计算运动轨迹的可行性及可能遇到的障碍物信息，当运动轨迹完全不可行或运动指令将导致立即遇到障碍物时，判定此次运动指令无效，当存在可行的运动轨迹且运动指令执行后不会立即遇到障碍物时，依据此次运动指令生成轮椅运动控制指令。
5.根据权利要求1所述的一种基于脑机接口与人工智能的智能轮椅控制方法，其特征在于：所述步骤6使用机器学习方法进行归纳和训练的方法为：针对使用者的控制模式和期望的输出构建数学模型，或者基于使用者过往的控制习惯和方式以及轮椅和周围环境、障碍物的关系和轮椅速度构建人工神经网络进行训练，获取优化的轮椅运动控制输出方案。
一种基于脑机接口与人工智能的智能轮椅控制方法
技术领域
[0001] 本发明属于脑机接口技术及人工智能技术领域，尤其是一种基于脑机接口与人工智能的智能轮椅控制方法。
背景技术
[0002] 目前我国残疾人总数约为8500万人，到2020年将达到9000万人，其中27％为肢体残疾。肢体残疾患者的辅具配备率不容乐观。在富裕地区，辅具配备率约为20％，在贫困地区甚至低于5％。因此，轮椅等辅具不仅市场潜力巨大，且具有突出的社会应用价值。然而，现实中存在相当部分肢体残疾和中风患者由于无法操控传统的手动/电动轮椅，对生活和预后康复造成困难。造成这种困难的原因主要在于：1、患者无法操控轮椅的控制手柄发出指令；2、患者被认为无法安全的控制轮椅的运动。
[0003] 针对问题1，当前日趋成熟的脑机接口技术已经实现了高速、可靠的人机交互手段，但是仅仅依赖单纯的脑机接口技术，仍存在以下几个问题：(1)脑机接口需要用户高度集中注意力，难以长时间连续地使用；(2)脑机接口的传输率虽然已经较高，但当出现障碍物等紧急情况时，仍难以实现快速、可靠的反应，难以替代操纵杆的快捷操作。因此，单独依赖脑机接口技术，难以解决问题2中的安全性问题。
发明内容
[0004] 本发明的目的在于克服现有技术的不足，提供一种设计合理、控制灵活、安全可靠的基于脑机接口与人工智能的智能轮椅控制方法。
[0005] 本发明解决其技术问题是采取以下技术方案实现的：
[0006] 一种基于脑机接口与人工智能的智能轮椅控制方法，包括以下步骤：
[0007] 步骤1、在使用者头皮上安放测量电极，通过有线或者无线的形式将使用者的脑电信号接入；
[0008] 步骤2、通过固定在轮椅上的激光雷达扫描当前场景，获取当前场景的初步映射，并不断实时循环扫描刷新最新的场景信息；
[0009] 步骤3、通过固定在轮椅四周的摄像头和/或超声波测距仪获取各个方向的照片和/或距离信息，从而获得各个方向的障碍物定位信息，并实时循环扫描刷新最新的障碍物定位信息；
[0010] 步骤4、通过脑机接口获得使用者发出的运动指令；
[0011] 步骤5、根据使用者发出的运动信息，根据步骤2和步骤3获得的最新场景信息和最新障碍物定位信息，进行安全判断和路径规划，生成轮椅运动控制指令；
[0012] 步骤6：将轮椅运动控制指令发到轮椅控制机构，由轮椅控制机构控制轮椅运动；在轮椅运动中，实时收集场景信息和障碍物定位信息以及轮椅运动速度信息并作为反馈，当轮椅运动出现障碍物、跌落或速度过快因素时，自动实施减速、避让或停止操作，并且，收集使用者控制轮椅的信息和场景信息、障碍物定位信息、轮椅运动速度信息作为反馈并使用机器学习方法进行进行归纳和训练，作为下一次轮椅运动控制指令生成时的反馈输入。
[0013] 所述步骤2是通过以下步骤实现的：
[0014] 步骤2.1、激光雷达获取各个方向的距离信息，并生成环境地图；
[0015] 步骤2.2、将轮椅自身位置映射到环境地图中，实现轮椅的定位。
[0016] 所述步骤3是通过以下方法实现的：
[0017] 当使用摄像头时，通过摄像头获取各个方向上的图像信息，通过图像处理方法识别物体信息和深度信息，根据物体信息和深度信息，计算得到各个方向上可能的障碍物及障碍物与轮椅的距离；
[0018] 当使用超声波测距仪时，通过超声波测距仪获得各个方向上的物体距离信息，计算得到各个方向上可能的障碍物及障碍物与轮椅的距离；
[0019] 当同时使用摄像头和超声波测距仪时，可将图像处理获得的障碍物信息与超声波测距获得的障碍物信息进行综合，同时，超声波测距仪的安全优先级可以设置为高于摄像头。
[0020] 所述步骤5是通过以下步骤实现的：
[0021] 步骤5.1、根据步骤4获得的运行指令，在环境地图中生成轮椅按照运动指令将运动到的目的地位置，并使用路径规划算法生成多种可能的运动轨迹，在运动轨迹的生成过程中，需要参考环境地图、摄像头和/或超声波测距仪的安全优先级，其中，安全优先级是预先设定的，或者在运行中改变；
[0022] 步骤5.2、根据步骤2和步骤3获得的场景信息和障碍物信息，预先计算运动轨迹的可行性及可能遇到的障碍物信息，当运动轨迹完全不可行或运动指令将导致立即遇到障碍物时，判定此次运动指令无效，当存在可行的运动轨迹且运动指令执行后不会立即遇到障碍物时，依据此次运动指令生成轮椅运动控制指令。
[0023] 所述步骤6使用机器学习方法进行进行归纳和训练的方法为：针对使用者的控制模式和期望的输出构建数学模型，或者基于使用者过往的控制习惯和方式以及轮椅和周围环境、障碍物的关系和轮椅速度构建人工神经网络进行训练，获取优化的轮椅运动控制输出方案。
[0024] 本发明的优点和积极效果是：
[0025] 本发明利用综合运用脑机接口方法和人工智能方法，通过设置在轮椅上的激光雷达、距离传感器和摄像头，组成传感器网络和脑机接口协同控制的智能轮椅控制方法，不仅能够帮助不便使用肢体操作轮椅的用户实现轮椅的安全有效的控制，还可基于使用者的控制习惯实现自学习和自适应的控制输出，且不需要在使用环境中布置摄像头或者其他传感器，由轮椅上的摄像头及传感器即可完成人工智能协同控制，扩大了脑控智能轮椅的应用范围。
附图说明
[0026] 图1是本发明的处理流程图。
具体实施方式
[0027] 以下结合附图对本发明实施例做进一步详述：
[0028] 一种基于脑机接口与人工智能的智能轮椅控制方法是基于近年来快速发展的人工智能技术。人工智能技术已被证明可通过计算机视觉、传感器网络手段，实现有效和可靠的人机交互辅助功能。借助人工智能技术，一方面能够部分的解放使用者在脑机接口控制上所需的连续注意力集中时长，更重要的是，还能够提供有效的辅助机制，保障使用者在控制轮椅时的安全性。实际上，人工智能辅助行驶的安全性在自动驾驶领域已经得到了充分的验证。因此，将人工智能技术和脑机接口技术融合，将能够提供有效、可靠的协同式融合控制方法，实现智能轮椅的控制。
[0029] 本发明的智能轮椅控制方法，如图1所示，包括以下步骤：
[0030] 步骤1：在使用者头皮上安放测量电极，以无线或有线的方式将使用者脑电信号接入。
[0031] 在本步骤中，使用者脑电信号的检测是通过体表电极作为传感器拾取头皮脑电信号的。需要注意的是，电极类型、导联方式并不只局限于本实施例所列举的情形。本领域的一般技术人员可以意识到，所有可提供脑电信号采样的电极均可以适用于本发明所描述的系统及其实现方法。示例中所提供的电极类型和导联方式并不旨在对本发明的使用范围或功能提出任何局限。
[0032] 步骤2：通过固定在轮椅上的激光雷达扫描当前场景，获取当前场景的初步映射，并不断实时循环扫描刷新最新的场景信息，具体方法如下：
[0033] 步骤2.1：激光雷达获取各个方向的距离信息，并生成环境地图。其中，激光雷达的扫描可以是针对特定感兴趣区域的，也可以是360度全角度的扫描过程，基于距离信息的扫描，可生成轮椅和环境中各边界的距离信息对应关系，基于这一关系可将轮椅位置映射到环境中，获得环境地图。
[0034] 步骤2.2：当获得环境地图后，获取轮椅在环境地图中的定位信息。
[0035] 步骤3：通过固定在轮椅四周的摄像头和/或超声波测距仪获取各个方向的照片和/或距离信息，从而获得各个方向的障碍物定位信息，并不断实时循环扫描刷新最新的障碍物定位信息。需要注意的是，摄像头和超声波测距仪不需要同时实现在一个具体的实施例中，可根据不同情况实现单独依靠摄像头或单独依靠超声波测距仪的实施例，也可以在一个实施例中同时实现基于摄像头和超声波测距仪的方法，具体方法如下：
[0036] 步骤3.1：当使用摄像头时，通过摄像头获取各个方向上的图像信息，通过图像处理方法识别物体信息和深度信息，根据物体信息和深度信息，计算得到各个方向上可能的障碍物及障碍物与轮椅的距离。当使用超声波测距仪时，通过超声波测距仪获得各个方向上的物体距离信息，计算得到各个方向上可能的障碍物及障碍物与轮椅的距离。在一个具体的实施例中，摄像头和/或超声波测距仪检测的方向数目是不特定的，可以是围绕轮椅四周的四个方向，也可以是围绕轮椅四周的更多方向，还可以针对特定感兴趣区域，如轮椅前方或后方，设置检测方向。
[0037] 步骤3.2：当同时使用摄像头和超声波测距仪时，可将图像处理获得的障碍物信息与超声波测距获得的障碍物信息进行综合，同时，超声波测距仪的安全优先级可以设置为高于摄像头；在一个具体的实施例中，超声波测距仪、摄像头、环境地图的安全优先级也可以在运行中改变。
[0038] 步骤4：通过脑机接口技术获得使用者发出的运动指令。
[0039] 在一个具体的实施例中，脑机接口实现的方法是灵活多样的，可以是基于运动想象的脑机接口，也可以是基于电刺激的脑机接口，还可以是基于视、听觉刺激的脑机接口；
[0040] 步骤5：根据使用者发出的运动信息，根据步骤2、3获得的最新场景信息和最新障碍物信息，进行安全判断和路径规划，生成轮椅运动控制指令。具体方法如下：
[0041] 步骤5.1：根据从步骤4获得的运动指令，在环境地图中生成轮椅按照运动指令将运动到的目的地位置，并使用路径规划算法生成多种可能的运动轨迹，在运动轨迹的生成过程中，需要参考环境地图、摄像头和/或超声波测距仪的安全优先级，其中，安全优先级可以是预先设定的，也可以在运行中改变；
[0042] 步骤5.2：根据步骤2、3获得的场景信息和障碍物信息，预先计算运动轨迹的可行性及可能遇到的障碍物信息，当运动轨迹完全不可行或运动指令将导致立即遇到障碍物时，判定此次运动指令无效，当存在可行的运动轨迹且运动指令执行后不会立即遇到障碍物时，依据此次运动指令生成轮椅运动控制指令；
[0043] 步骤6：将轮椅运动控制指令发到轮椅控制机构，使轮椅运动，并且在轮椅运动中，保持实时收集场景信息和障碍物定位信息以及轮椅运动速度信息并作为反馈，当轮椅运动出现障碍物、跌落或速度过快等不安全因素时，自动实施减速、避让或停止操作，并且，收集使用者控制轮椅的信息和场景信息、障碍物定位信息、轮椅运动速度信息并作为反馈使用机器学习方法进行归纳和训练。
[0044] 在一个具体的实施例中，机器学习方法可针对使用者的控制模式和期望的输出构建数学模型，还可以是基于使用者过往的控制习惯和方式以及轮椅和周围环境、障碍物的关系和轮椅速度构建人工神经网络进行训练，获取优化的轮椅运动控制输出方案，从而能够优化未来的轮椅运动控制，实现对使用者习惯自适应的平稳、安全、可靠的控制输出。
[0045] 通过以上步骤，实现了本发明的若干目标并获得了其他有利结果。
[0046] 上述方法的执行或实现顺序不是必要的，除非另外指定。即，方法的元素可以用任何顺序来执行，除非另外指定，且方法可包括比此处所揭示的更多或更少的元素。可以认为，在另一元素之前、与其同时或之后执行或实现特定元素是在本发明的范围之内。
[0047] 当说明本发明或其实施例的元素时，冠词“一”、“一个”、“该”和“所述”是指存在一个或多个元素。“包括”、“包含”、“具有”旨在包含性的，且意味着除所列出的元素之外还可以有其他元素。
[0048] 由于可在不脱离本发明的范围的情况下在上述产品和方法中做出各种改变，因此包含在上述说明书并在附图中示出的所有内容都应当被解释为说明性而非限制性的。
