【摘 要】
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近年来,机器人技术蓬勃发展,成为研究者关注的热门领域之一。人机交互作为机器人技术的核心部分,已被广泛地应用于家庭服务、灾难救援及外科医疗等多个领域。随着人机交互的应用需求越来越多,传统的人机交互方式（如摄像头等）已经不能满足任务需求。出于效率和安全性的考虑,研究者们已经提出了不同类型的生理电信号用于人机交互系统的设计。本文的主要研究内容是基于脑电图和肌电图开发一个用于移动机器人控制的人机交互系统。
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近年来,机器人技术蓬勃发展,成为研究者关注的热门领域之一。人机交互作为机器人技术的核心部分,已被广泛地应用于家庭服务、灾难救援及外科医疗等多个领域。随着人机交互的应用需求越来越多,传统的人机交互方式（如摄像头等）已经不能满足任务需求。出于效率和安全性的考虑,研究者们已经提出了不同类型的生理电信号用于人机交互系统的设计。本文的主要研究内容是基于脑电图和肌电图开发一个用于移动机器人控制的人机交互系统。本文首先分别研究了基于P300和稳态视觉诱发电位（Steady-State Visual Evoked Potential,SSVEP）的脑机接口系统。针对P300范式,课题对大脑不同分区对应的P300信号进行分析,并以此为基础研究P300信号采集的导联电极配置。基于机器学习模型对P300信号进行检测需要大量的样本,然而考虑到脑电信号的采集过程耗时耗力,本文提出了一种基于改进Tr Ada Boost算法的迁移学习方法Imp Tr Ada Boost,该方法将已经采集好的数据作为辅助样本用于目标任务的模型训练,有效地提升了目标任务P300信号的识别率。对于SSVEP范式,本文设计实验对比了频率检测算法典型相关分析（Canonical Correlation Analysis,CCA）和滤波器组典型相关分析（Filter Bank Canonical Correlation Analysis,FBCCA）的性能,结果证明了FBCCA的高效性。在此基础上,根据不同信号处理窗口长度下的频率识别准确性,得到用于SSVEP脑机接口系统设计的最优窗口长度。其次,本文对基于表面肌电图的手势识别系统进行设计,研究了基于梯度提升决策树（Gradient Boosting Decision Tree,GBDT）的肌电信号特征选择算法,实现对特征进行降维,解决了由于模型复杂度过高产生的过拟合问题。此外,对基于深度学习的手势识别算法进行研究,考虑到肌电信号的超前特性,用于分类的模型需要具有记忆功能,文中构建了一种长短期记忆网络和深度可分离卷积结构结合的深度网络模型,有效地提升了手势识别的线上稳定性。本文以SAVVY移动机器人为平台开发了基于生理电信号的人机交互系统,并通过实验验证了文中提出算法的有效性。
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