一种基于脑电波的姿态自动跟随机器人的制作方法

本发明属于智能可穿戴领域，具体涉及一种基于脑电波的姿态自动跟随机器人。

背景技术：

在日常生活中，嵌入式跟随系统可以代替人来完成各种各样的不易直接操作或者对人体危害极高的工作，从而保护人体的健康。所以本发明着力研究一种以姿态跟随为目的的嵌入式姿态跟随机器人，通过对标靶的采集识别和人体脑电波特征提取，来控制姿态自动跟随机器人，有效的避免了高辐射、高危环境对人体的危害，更好的保护了人体健康。

本发明主要设计姿态自动跟随机器人，通过识别人脑的脑电波承载的apriltags标靶，跟随人体姿态。它可以应用在核电站、发电厂、制药厂、矿井、高辐射生产车间等地方，以模仿学习来实现姿态自动跟随，把人体和工作台分离，有效保护人体健康。

基于嵌入式脑电波模块的自主跟随技术，不仅能求出脑电波主特征，还能求出脑电波对于不同的姿态的特殊特征，能获得更丰富的决策信息。并且脑电波模块不仅可以用来采集信号，还可以用来识别大多数脑电波对应的特征。目前，在核电站、发电厂、高辐射车间等地多是人体直接参与工作，不仅耗时耗力，而且对人体伤害极大，基于脑电波模块的姿态自动跟随机器人可以代替人来工作，是人体不用直接参与，只需要间接参与完成工作，姿态自动跟随机器人会按照人体脑电波表达的特征去运行，从而代替人体完成工作。因此我们针对本方面做出了研究。

技术实现要素：

本发明所采用的嵌入式脑电波模块的优点有开源、成本低、功能强大等。主要识别算法包括特征提取、特征检测、标志跟踪等。可以帮助嵌入式跟随机器人增加辨识的能力，所以适合做嵌入式跟随机器人以及其他机器的脑电波感知机构。

嵌入式跟随机器人的外部结构组成分为以下几个部分：壳体5、大脑6、主体7、双腿8、双手9、关节10、电源开关11几部分组成。内部系统由嵌入式脑电波感知识别模块6；电源模块3；运动控制器模块1；电机驱动模块2；无线通讯模块4、脑电波采集模块12、佩戴架13、电源模块3几大部分。核心是嵌入式脑电波感知模块6和运动控制器模块1。嵌入式脑电波感知模块6和运动控制器模块1，为采集、识别、跟踪提供了非常可靠的解决方案。

采用嵌入式脑电波模块6，通过采集脑电波信号特征，识别目标脑电波的特征信息，通过python编写程序实现对目标脑电波的采集与识别，从而得到目标脑电波的信息。将该信息进行特征提取处理分析，获取目标脑电波的跟随信息，打包发给运动平台，从而实现系统对目标物体的远程控制。

以aduino运动控制器作为运动平台控制器1，运动平台获取目标脑电波的特征信息，通过python编写程序，采用pid调节，使运动平台快速平稳跟随目标运动，提高目标脑电波的识别速效率，确保实时性。

编写程序，将脑电波采集器与系统无线连接，控制系统运行开关，通过识别人不同的脑电波特征信息，实现嵌入式跟随自动的可能；

技术方案

本发明的跟随原理，通过脑电波采集器讲人体的脑电波信息采集，应用无线通讯模块和姿态跟随装机器人通信、通过识别脑电波信号的特征来远程控制姿态跟随机器人。系统通过算法层面的学习解析，可识别脑电波采集器发送的任何脑电波特征，发送控制指令给嵌入式系统，实现姿态跟随。

目标脑电波识别原理，通过脑电波采集机器人采集人体不同姿态的脑电波，建立相应的特征库。因此建立目标脑电波的特征信息，是嵌入式姿态跟随机器人的基础。

姿态跟随原理，根据提取的脑电波特征信息进行特征跟随。特征跟随可以有效的复原该脑电波信号的全部信息，并通过嵌入式姿态跟随机器人实现远程控制，使嵌入式姿态跟随系统迅速地跟随人的脑电波意愿而变化。嵌入式姿态跟随机器人在实现特征跟随过程中，由于人体脑电波始终处于微弱变化状态，为达到跟随的目的，姿态跟随机器人还需要在信号识别上进行优化处理，与目标脑电波保持一致。

系统内部模块包括嵌入式脑电波感知模块6：采用嵌入式脑电波模块，它是由一个基于stm32f4嵌入式单片机和电磁波接收模块组成的微型机器脑电波感知模块，由5v电源供电。运动控制模块1：采用arduino处理器作为运动控制器。电机驱模块2：采用全桥电机驱动芯片，电流最高5a，电压采用24v电源供电。无线通讯模块4：采用低功耗的蓝牙通讯模块，本设计中采用的是esp8266中的esp8266-11型号，其工作电压为3.3v。电源模块3：系统采用24v可充放电锂电池供电，并作为电机驱动模块的电源，通过电压转换芯片为系统提供3.3v和5v的电源。

脑电波姿态自动跟随机器人的软件设计首先对io口、pwm、spi等进行初始化，并且初始化udp网络通信协议。判断脑电波采集器是否连接上系统的蓝牙信号，若已连接，进入待机模式，等待上位机的运行指令，接收udp发来的数据，判断系统是否解锁。当判断为解锁时，串口片选嵌入式控制器，获取一份脑电波信号，判断该脑电波中是否含有姿态特征，当判断为含有时，解析该脑电波信息，根据相应的跟随算法驱动电机运动，使嵌入式姿态跟随机器人自动跟随，运动包括前进、后退、左右移动等。

附图说明

图1嵌入式跟随机器人结构图

图2采集器结构图

图1中：1—运动控制器；2—电机驱动模块；3—电源模块；4—无线通讯模块；6—嵌入式脑电波模块；8—双腿；9—双手；5—大脑；7—主体；11—电源开关；10—关节；

图2中：12—脑电波采集器；13—佩戴架；3—电源；4—无线通信模块。

具体实施方式

外部系统连接：主体7和大脑5、双腿7、双手8组成硬件运动平台，在该平台上固定各个电路模块，嵌入式脑电波模块6固定在大脑内部7，运动控制器1固定在该机器人的各个关节10，电源开关11安装在主体7的侧面。电机驱动模块固定在主体7内部，电源模块3固定在主体7内部。

内部系统连接：电源模块与各个模块相连接，运动控制器1的串口与嵌入式脑电波模块6的串口相连接，运动控制器1的通讯口与通讯模块4相连接，电机驱动模块2的串口与运动控制器1的串口相连接。通讯模块接收脑电波采集器发出的无线信号，转换成数字信号传送给运动控制模块，通过pid算法转换为pwm输出信号控制电机运动。

通过调试运行，自主跟随嵌入式系统能够稳定工作，与上位机的无线蓝牙通讯稳定。对标靶的识别率较高，能够稳定跟随标记运动，并保持15m范围内。

技术特征：

技术总结
本发明设计了一种基于脑电波的姿态自动跟随机器人，该机器人上固定了电源模块、电机驱动模块、无线通讯模块、运动控制模块、脑电波采集模块，电源模块与各个模块相连接，运动控制器分别与双视觉模块串口、通讯模块通讯口、电机驱动模块串口相连接，通讯模块接收脑电波采集模块发出的无线信号，转换成数字信号传送给运动控制模块，通过PID算法转换为PWM输出信号控制电机运动，运动控制模块通过识别脑电波模块采集的特征信息，来实现对人体姿态的跟随。

技术研发人员：黄玲;孙继超
受保护的技术使用者：哈尔滨理工大学
技术研发日：2019.03.20
技术公布日：2019.06.21