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公开(公告)号：CN118444782A
公开(公告)日：2024-08-06
申请号：CN202410555526.X
申请日：2024-05-07
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06F3/01 , A61B5/378 , A61B5/372 , A61B5/00 , G06F18/241
Abstract: 本发明公开了一种基于边缘调频的超大指令集脑机智能交互系统，包括：人脑特征视觉诱发模块、脑电采集模块、脑电信号处理模块、频域‑空间域编解码模块和识别结果反馈模块；人脑特征视觉诱发模块用于基于边缘调频对刺激源进行编码，并将编码后的刺激源呈现给用户；脑电采集模块用于采集接收到刺激源的用户的脑电信号；脑电信号处理模块用于基于边缘调频对脑电信号进行处理和特征提取，得到脑电信号的频域特征值；频域‑空间域编解码模块用于基于频域特征值将脑电信号解码成脑控指令；识别结果反馈模块用于实时显示脑控指令并标注刺激源，为用户提供即时反馈。本发明具有实时性好、识别准确度高可拓展性好的优点。
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公开(公告)号：CN117323131A
公开(公告)日：2024-01-02
申请号：CN202311270125.1
申请日：2023-09-28
Applicant: 北京理工大学
IPC: A61G5/10 , A61G5/04 , G06F3/01 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于梯度范式与人机闭环的脑控轮椅方法和系统，方法包括：基于稳态视觉诱发电位的视野空间分布特征，构建基于梯度控制的大脑特征诱发系统，获取特征电位；利用复合神经网络构建脑电解码系统，输出脑电控制指令；其中，复合神经网络通过采集的脑电数据和所述特征电位构建并训练获得；根据脑电控制指令和原始轮椅控制指令，获取初始轮椅控制指令，并通过PID‑滑模控制方法，生成最终轮椅控制指令，通过最终轮椅控制指令驱动轮椅进行相应运动。本申请能够解决现有脑控轮椅技术因离散性控制导致的鲁棒性差，响应误差大和易产生视觉疲劳的问题。
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公开(公告)号：CN116808391B
公开(公告)日：2023-12-26
申请号：CN202310784039.6
申请日：2023-06-29
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06F17/00 , A61M21/00 , A61B5/0205 , A61B5/1455 , A61B5/369 , A61B5/389 , A61B5/00 , G06F18/25 , G06F18/2431
Abstract: 本发明涉及一种基于生理信号解码的睡眠唤醒方法和系统，包括：使用者设置被唤醒时期和唤醒方式后进入睡眠活动，获取使用者睡眠中的生理信号；基于FMDC算法对生理信号进行预处理，获取残差信号；基于XFD算法对残差信号进行解码，获取使用者的睡眠阶段；对使用者的睡眠阶段进行判断，若使用者处于可唤醒睡眠阶段，则基于设置的被唤醒时期和唤醒方式将使用者唤醒。本发明提供的唤醒方法可以使人感到更为清醒和有活力，减少疲劳和不适感，同时解决了基于单一生理信号的起床方法容易发生误判的问题。
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公开(公告)号：CN116788271A
公开(公告)日：2023-09-22
申请号：CN202310788748.1
申请日：2023-06-30
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明公开了基于人机协作控制的脑控驾驶方法及系统，包括：获取带有SSVEP闪烁刺激的驾驶场景信息，驾驶员通过观看所述驾驶场景信息，诱发特征大脑活动并进行车辆控制；采集所述驾驶员的所述特征大脑活动，获得对应的脑电信号；通过脑电解码模型对所述脑电信号进行解码，获得所述驾驶员的驾驶意图；将所述驾驶场景信息和车辆状态信息输入智能控制模型，获得原始车辆控制信号；将所述驾驶员的驾驶意图、所述原始车辆控制信号和所述驾驶场景信息同时输入综合决策模型，获得优化后的车辆控制信号；采用所述优化后的车辆控制信号驱动被控车辆，实现调度被控车辆在带有SSVEP闪烁刺激的驾驶场景中的运动。
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公开(公告)号：CN115828208B
公开(公告)日：2023-09-08
申请号：CN202211561629.4
申请日：2022-12-07
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06F21/32 , G06F21/60 , G06F18/24 , G06N3/08 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开了一种基于云边协同的触觉脑电解锁方法及系统，其中方法包括：获取边端的脑电波数据，在云端通过脑电波数据对神经网络训练，生成特异性模型；获取边端的未知脑电波数据，在云端通过未知脑电波数据对神经网络训练，生成未知特异性模型；其中所述神经网络为分频卷积网络；在云端对未知特异性模型与特异性模型的黎曼空间距离进行计算，得到判断的结论数据并发送至边端；边端基于结论数据执行解锁或者不解锁的操作。本申请通过边云协同的操作和非对称加密与解密的操作，保证了用户使用解锁装置的安全性和隐私性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119773796A
公开(公告)日：2025-04-08
申请号：CN202411710284.3
申请日：2024-11-27
Applicant: 北京理工大学
IPC: B60W50/08 , B60W50/10 , B60W50/00 , B60W30/095 , G06F3/01
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习环境感知的脑控驾驶方法及系统，方法包括：构建稀疏梯度诱发电位的脑机接口控制范式；基于所述脑机接口控制范式，获取目标脑电信号数据；对目标脑电信号数据进行处理，获取用户控制意图，并将所述用户控制意图映射到驾驶设备的线速度‑角速度空间；基于深度学习网络获取驾驶设备周围环境信息；基于动态环境自适应控制算法，整合所述用户控制意图与所述驾驶设备周围环境信息，进行人机协同控制决策。本发明能够解决现有传统脑控驾驶系统因线速度与角速度的非耦合性控制导致的脑控效率低下，以及难以在复杂动态环境中的适应性问题。
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公开(公告)号：CN119682764A
公开(公告)日：2025-03-25
申请号：CN202411732793.6
申请日：2024-11-29
Applicant: 北京理工大学
IPC: B60W40/08 , B60W50/00 , G06N3/0464 , G06N3/0475 , G06N3/045 , G06N3/044 , G06N3/08 , G06F18/213 , G06F18/243
Abstract: 本发明公开了一种基于生成式对抗网络和脑机接口的驾驶方法与系统，方法包括：获取用户的原始视觉稳态诱发脑电数据；将原始视觉稳态诱发脑电数据输入卷积‑循环网络融合的生成式对抗网络进行处理，获得增强后的视觉稳态脑电数据，融合原始视觉稳态诱发脑电数据与所述增强后的视觉稳态脑电数据，并进行特征解码，获得解码后的脑电信号特征；将解码后的脑电信号特征编译为脑控驾驶操作指令，控制相应车辆。本发明构建用于增强视觉稳态诱发脑电数据的生成式对抗网络，实现了脑控驾驶场景中各类驾驶操作解码效率的提升，提高了脑控驾驶过程的稳定性。
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公开(公告)号：CN118161317A
公开(公告)日：2024-06-11
申请号：CN202410279436.2
申请日：2024-03-12
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种脑控手部外骨骼方法和设备，包括：基于机器视觉试验台的摄像头实时采集视频流，并通过机器视觉算法识别手部骨骼点，基于手部骨骼点生成视觉融合诱发电位范式；使用者通过观看视觉融合诱发电位范式诱发出相应的大脑活动后，获取带有特征的脑电信号，基于TCP/IP协议将脑电信号转发到局域网中；从局域网中获取到预设窗长的脑电信号并通过脑电解码算法进行解码，得到机器控制指令后通过蓝牙转发出去；收到蓝牙转发的机器控制指令后，根据机器控制指令控制电机进行运动，从而带动手部外骨骼的运行，牵引使用者的对应手指完成运动过程。本发明可以提高用户的使用体验，同时提升脑控手部外骨骼的性能。
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公开(公告)号：CN115828208A
公开(公告)日：2023-03-21
申请号：CN202211561629.4
申请日：2022-12-07
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06F21/32 , G06F21/60 , G06F18/24 , G06N3/08 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开了一种基于云边协同的触觉脑电解锁方法及系统，其中方法包括：获取边端的脑电波数据，在云端通过脑电波数据对神经网络训练，生成特异性模型；获取边端的未知脑电波数据，在云端通过未知脑电波数据对神经网络训练，生成未知特异性模型；其中所述神经网络为分频卷积网络；在云端对未知特异性模型与特异性模型的黎曼空间距离进行计算，得到判断的结论数据并发送至边端；边端基于结论数据执行解锁或者不解锁的操作。本申请通过边云协同的操作和非对称加密与解密的操作，保证了用户使用解锁装置的安全性和隐私性。
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公开(公告)号：CN118478902A
公开(公告)日：2024-08-13
申请号：CN202410560629.5
申请日：2024-05-08
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种融合脑机接口技术的人机共驾实现方法与模拟系统，所述方法包括：设置模拟驾驶过程中驾驶员脑力负荷诱发源；根据设置的脑力负荷诱发源，得到驾驶员脑力负荷指数；根据驾驶员驾驶过程中的车辆状态数据，得到驾驶绩效指数；基于驾驶员脑力负荷指数和驾驶绩效指数，构建车辆自适应安全控制模型；基于已构建的车辆自适应安全控制模型，设计融合驾驶员脑力负荷指数的人‑机安全共驾脑机接口模拟控制系统，实现人‑机共驾。本发明将驾驶绩效与驾驶员脑力负荷量化后同时融入到控制模型构建中，实现了人‑机共驾过程中驾驶权限分配过程的人性化、安全化、动态化目标，进一步优化了车辆自适应安全控制模型。
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