基於腦—機接口的車輛導航與控制技術

《基於腦—機接口的車輛導航與控制技術》是依託上海交通大學，由張麗清擔任項目負責人的重大研究計畫。

基本介紹

• 中文名：基於腦—機接口的車輛導航與控制技術
• 項目類別：重大研究計畫
• 項目負責人：張麗清
• 依託單位：上海交通大學

項目摘要

腦-機接口的研究旨在揭示特定腦思維活動規律，建立腦思維活動的意向與行為之間的關聯。該項研究對理解大腦認知神經機理具有重要的理論意義，對研發處理高度複雜數據的新型信息感知技術、模式識別技術具有重要的價值。對挖掘人類認知潛能、研發殘疾人和老年人自助系統、特別是對認知障礙疾病的康復等問題具有重要的套用前景。本項目研究基於場景認知誘導的新型腦機互動範式、特定認知誘發電位模式識別以及車輛腦電導航核心技術。旨在揭示新型異步、自主腦-機互動的神經機理；理解特定多模態思維活動誘發的腦電(EEG)信號模式動態變化特徵，並建立提取該誘發電位的表征模型與特徵提取算法；研發多模態思維誘發電位模式識別技術。進一步構建多模態思維活動-特徵表征-抉擇控制之間的映像關係，即多模態腦機互動範式。設計實現在自然環境條件下，通過讀取特定腦思維活動誘發電位模式，駕駛輪椅車的自主腦-機互動軟硬體系統。

結題摘要

本課題主要研究了多任務動態腦計算機互動神經機理，設計新型的基於異步、自主的腦-機互動範式，為多任務腦-計算機接口提供理論基礎。研發了兩個腦機接口的典型套用技術原型：基於腦機接口的輪椅車系統和康復系統驗證研發的腦機接口技術的可行性和技術性能。該項研究對挖掘人類認知潛能、研發殘疾人和老年人自助系統、特別是對認知障礙疾病的康復等問題具有重要的套用前景。 本課題主要從三個方面開展研究工作：多任務腦機接口神經機理、腦信號特徵提取與模式識別、腦機互動典型套用。在腦機接口互動機理方面，提出了雙向自適應訓練與神經反饋互動模式，以便幫助病人較快適應腦機互動康復訓練系統，設計了兩種腦機互動學習範式使得腦機互動系統能快速適應病人的運動想像去同步模式。 基於腦機接口系統成功套用取決於模型算法的分類識別能力和受試者訓練的效果。在高維度腦信號處理方面，研究了張量分解的特徵分析和特定思維模式識別方法,提出了非負張量分解算法和腦電時間-頻率-空間的張量特徵提取算法。進一步我們提出了高階偏最小均方方法(Higher-Order Partial Least Squares, HOPLS)的多線性回歸方法，主要用於建立從一個張量數據預測另一個張量，基本實現思想是找出數據的隱含變數，並建立回歸預測模型。在套用系統開發方面，研發了基於腦機互動的輪椅車控制系統，能通過肢體運動想像控制輪椅車，實現了異步自主的控制策略。為了使腦機互動系統實用化，本課題研發了一個基於腦機互動的主動-互動型的腦卒中病人運動功能康復系統，並且通過醫院臨床病人的實際使用驗證了腦機互動系統在康復訓練中的有效性。 本項目研究成果方面發表了論文24篇，其中收錄SCI的國際刊物論文5篇，發表在IEEE Transactions系列刊物2篇，其中一篇被IEEE PAMI接收發表。另外在計算機學科國際重要會議上發表論文8篇，包括NIPS2011，CVPR2010和ACM2012等。演示論文獲得一項計算機學科重要國際會議ACMMM2010最佳演示獎、開發的腦機互動系統在第一屆基金委組織的腦機接口競賽中獲得優勝獎。申請了腦機互動方面技術發明專利3項，開發的腦機互動系統申報了兩項軟體著作著作權。對比項目計畫和完成情況，本課題已按照要求完成了計畫中的研究任務，已超額完成計畫中的研究成果指標。