施例中，四种简单表情分别 对应为十一自由度假手的五指张开、五指抓握、腕内旋、腕外旋（图4)。
[0031] (2)步骤S120,对采集到的脑电信号进行预处理。在本实施例中，对采集到的脑电 信号首先进行放大，再进行2-40HZ带通滤波。
[0032] (3)步骤S130,提取脑电信号时频域特征值。受试者根据自身需求，随机做出四种 简单表情之一后，提取脑电信号Alpha波段与theta波段信号，在本实施例中采用小波变换 模均值模方法计算脑电信号的时频域特征值，构成多维特征向量。提取特征值除了本实施 例中采用的小波变换外，还可采用主成分分析、共空域模式等特征提取方法。
[0033] (4)步骤S140,根据多维特征量向量，识别不同表情所对应的假手基本动作类型。 在本实施例中采取BP神经网络对多维特征向量进行模式识别，根据预先训练的四种表情 样本信号识别假手基本动作类型，也就是受试者在正式使用十一自由度假手之前，需要用 四种简单表情下脑电信号的时频域特征值训练BP神经网络分类器，分类器输出结果控制 假手完成四种基本动作，四种基本动作识别结果如表1所示。
[0034] 表1脑电识别结果
[0035]
[0036] (5)步骤S150,假手根据识别结果完成四种基本动作。
[0037] (6)步骤S160,假手完成四种基本动作后，可通过视觉信息与生物感知，实现反 馈。
[0038] 参考图3(b)，基于图3(a)的方法，本发明对应提供了一种控制装置，包括：脑电 信号采集模块310,蓝牙传输模块320,信号处理模块330,通信模块340,控制驱动模块350， 以及仿生假手360。
[0039] 该装置中，脑电信号采集模块310采集国际标准10/20下表情驱动特征脑电信号， 选择双侧耳后位置为参考位置。便携化信号处理模块330采用嵌入式微处理器。脑电采集 模块与信号处理模块通过蓝牙传输模块相连接。信号处理模块与假手的控制驱动模块采用 通信模块相连接。本装置为受试者提供了一种灵活且高效的仿生假手：包括手部本体结构 设计与温控传感设计，其中手部本体结构为十一自由度仿生假手，每个手指均具有两个独 立的自由度，同时腕部具有一个独立自由度。
[0040] 脑电采集模块310用于采集？05、？06、？7、？8位置脑电信号，选用16通道无线脑电 帽Emotiv，自带软件进行放大、滤波。蓝牙传输模块320与信号处理模块330相连接，将脑 电采集模块所采集到的脑电信号传给信号处理模块。信号处理模块330接收经由蓝牙传输 模块320传来的脑电信号，进行特征提取与模式识别。采用小波变换模均值方法提取特征 值向量，采用BP神经网络方法识别假手的四种基本动作。信号处理模块可选用随身携带的 嵌入式微处理器。通信模块340由发生端子模块和接收端子模块组成，通过AT指令完成发 射端与接收端初始化设置。其中，发射端与信号处理模块330相连接，接收端与假手的控制 驱动模块350相连接。发射端子模块通过TTL串口通信将识别结果通过接收端子模块，传 输给假手的控制驱动模块。假手的控制驱动模块350由电机控制子模块与电机驱动子模块 组成。接收经由通信模块传输的假手基本动作类型识别结果。识别结果传给电机控制子模 块后转换为〇, 1电平控制指令传给电机驱动子模块。电机驱动子模块根据电平控制指令， 控制假手360完成四种基本动作。电机驱动子模块可选用内置于假手臂筒内电机控制电路 Arduion -Uno以及驱动电路L298N进行假手的控制驱动。如识别结果为假手的抓握动作， 则控制驱动模块驱动五个手指同时工作，完成抓握动作。
[0041] 假手360根据控制驱动模块350传来的动作指令，带动不同电机转动，最终实现假 手的四种基本动作。
[0042] 参考图4,本发明^^一自由度五指仿生手，每个手指均具有两个独立的屈曲自由 度，包括远指节、中指节和近指节，三指节之间通过远关节、中关节、基关节相连接，其中远 关节为耦合关节；每个手指均含有两个微电机，一个置于手掌内，另一个和置于近指节内； 手掌内电机通过驱动一对锥齿轮从而带动基关节运动，近指节内电机通过驱动两对反向选 择的基齿轮，从而带动中关节和远关节运动；此外，五指中拇指的基关节还具有一个侧摆自 由度。所述远关节与中关节具有固定的运动关系比，二者的角速度之比为2:3。
【主权项】
1. 一种基于面部表情驱动脑电信号的假手控制方法，其特征在于，包括下述步骤： (1) 受试者根据假手的四种基本动作，作出面部相应的四种简单表情； (2) 采集受试者在不同表情下的大脑前额叶皮层FC5、FC6位置和大脑边缘系统F7、F8 位置的脑电信号； (3) 对采集到的脑电信号进行放大和带通滤波预处理； (4) 提取预处理后脑电信号的时频域特征值； (5) 根据时频域特征值识别不同表情所对应的假手基本动作类型； (6) 根据识别结果控制假手完成四种基本动作。2. 如权利要求1所述的基于面部表情驱动脑电信号的假手控制方法，其特征在于，所 述四种简单表情分别为提眉、皱眉、左撇嘴、右撇嘴，其中，提眉对应于控制假手五指张开动 作；皱眉对应于控制假手五指抓握动作；左撇嘴对应于控制假手腕内旋动作；右撇嘴对应 于控制假手腕外旋动作。3. 如权利要求2所述的基于面部表情驱动脑电信号的假手控制方法，其特征在于，所 述每种表情重复10次。4. 一种基于面部表情驱动脑电信号的假手控制装置，其特征在于，包括：置于受试者 头部的脑电采集模块、置于受试者头部以外身体上任何部位的信号处理模块、戴于受试者 臂部的仿生假手以及该假手臂筒内的控制驱动模块，所述脑电采集模块将采集的FC5、FC6、 F7、F8位置脑电信号通过一蓝牙传输模块传输给信号处理模块；信号处理模块对接收的脑 电信号进行特征提取与模式识别，识别结果通过一无线通信模块发送至控制驱动模块，通 过电机驱动假手完成目标动作。5. 如权利要求4所述的基于面部表情驱动脑电信号的假手控制装置，其特征在于，所 述假手为十一自由度的五指仿生手，每个手指均具有两个独立的屈曲自由度，包括远指节、 中指节和近指节，三指节之间通过远关节、中关节、基关节相连接，其中远关节为親合关节； 每个手指均含有两个微电机，一个置于手掌内，另一个和置于近指节内；手掌内电机通过驱 动一对锥齿轮从而带动基关节运动，近指节内电机通过驱动两对反向选择的基齿轮，从而 带动中关节和远关节运动；此外，五指中拇指的基关节还具有一个侧摆自由度。6. 如权利要求5所述的基于面部表情驱动脑电信号的假手控制装置，其特征在于，所 述远关节与中关节具有固定的运动关系比，二者的角速度之比为2:3。
【专利摘要】本发明公开了一种基于面部表情驱动脑电信号的假手控制方法及装置，其特征在于，受试者根据假手的四种基本动作，作出面部相应的四种简单表情；通过脑电采集模块提取其脑电信号；通过蓝牙传输模块传输给便携式信号处理模块，对接收的脑电信号进行特征提取与模式识别，识别结果通过无线通信模块发送至控制驱动模块，通过仿生假手臂筒内的控制驱动模块驱动电机完成假手目标动作。
【IPC分类】A61F2/72
【公开号】CN104997581
【申请号】CN201510423398
【发明人】张小栋, 李睿, 刘畅, 陈江城, 田艳举, 张黎明, 陆竹风
【申请人】西安交通大学
【公开日】2015年10月28日
【申请日】2015年7月17日