基于SSVEP信号的下肢外骨骼机器人控制系统研究OA
为了降低脑控下肢外骨骼机器人的研发成本,促进脑机接口技术的快速发展,提出一种基于深度学习与Matlab/Simulink联合仿真控制方法.该方法建立具有多个自由度的下肢外骨骼机器人样机模型,并进行运动学仿真,验证模型的合理性.利用EEGLAB对SSVEP信号进行滤波预处理,通过FFT变换将信号从时域转换到频域,提取SSVEP信号的频域特征.结合深度学习理论对特征进行分类,将分类结果转换成控制指令,控制仿真模型进行运动.实验结果表明,该方法控制的平均准确率达到了79.8%,验证了其可行性.
陈熙来;丛佩超;万东宝;李文彬
广西科技大学机械与汽车工程学院,广西柳州 545616
电子信息工程
脑机接口SSVEP深度学习下肢外骨骼机器人Matlab/Simulink
《机电信息》 2024 (007)
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中央引导地方科技发展专项资金项目(桂科ZY19183003);广西重点研发计划项目(桂科AB20058001);广西科技基地和人才专项(桂科AD19110021)资助
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