基于脑机接口技术的康复机器人综述

1、2010机电工程技术年第39卷第04期 图1BCI 系统结构图综述基于脑机接口技术的康复机器人综述觹孙进,张征,周宏甫(华南理工大学机械与汽车工程学院,广东广州510640觹广东省科技计划项目(编号:2007B010400053,归纳了系统信号采集、特征提取、机接口系统存在的问题。重点阐述了基于脑机接口技术的康复机器人研究现状、;假肢;康复机器人文献标识码:A文章编号:1009-9492(201004-0013-041引言脑-机接口(Brain-Computer Interface ,BCI 技术是近年来研究的热点之一,形成于20世纪70年代1。1999年,第一次BCI 国际会议给出了BCI

2、的定义,即“脑-机接口是一种不依赖于正常的由外周神经和肌肉组成的输出通路的通讯系统”2。传统的人机交互方式通过声音、按钮等形式实现,然而部分老人和残障人因各种原因不具备言语表达或肢体操作能力,故此类交互方式无法实现。幸运地是BCI 技术为其提供了一种全新的通信和控制方式,不需通过语言或肢体动作,而是直接通过脑来表达想法或操纵设备。BCI 技术为需要者带来福音,研究意义现实且深远。2BCI 系统的原理及其基本组成2.1BCI 系统的基本原理大脑在进行思维活动、产生动作意识或受外界刺激时,神经细胞将产生几十毫伏的微电活动,大量神经细胞的电活动传到头皮表层形成脑电波(Electroencephalo

3、gram ,EEG ,此EEG 将体现出某种节律和空间分布的特征,并可以通过一定的方法加以检测,再通过信号处理(主要是特征提取和信号分类从中辨析出人的意图信号,而将其转换为控制命令,来实现对外部设备的控制和与外界的交流3。2.2BCI 系统的基本结构BCI 系统通常由4个部分组成:信号采集、特征提取、选择分类和外部控制装置4(如图1所示。当前,BCI 系统的输出设备多是计算机,输出形式也各异,例如在计算机屏幕上显示光标运动、字符选择、计算机仿真模拟,或者产生对神经假肢、轮椅的控制信号等5。3BCI 系统的关键技术3.1信号采集当前,BCI 系统的两种常用的信号采集方式是侵入式和非侵入式6。侵入

4、式需专业医生进行手术把电极内置于大脑,检测脑皮层电图(Electrocorticogram ,ECoG 等信号,具有一定危险性,而且还存在心理和伦理问题。非侵入式就是将电极帽戴在头上检测脑电图(EEG 等信号,检测方法简单,但电极距离神经元较远,测得的信号信噪比低,给后继处理带来麻烦。目前,脑电图应用较多。采集到的信号,经过放大器放大,再经过预处理,最后转化为数字信号存储于计算机中。目前,BCI 系统采集的信号有视觉诱发电位(Visual Evoked Potentials ,VEP 、2010机电工程技术年第39卷第04期综述事件相关电位(Event-Related Potentials,E

5、RPP300、慢皮层电位(Slow Cortical Potentials,SCP、自发EEG的波、节律和节律信号等。3.2特征提取预处理和数字化处理后的脑电信号经特征提取,提取出反映使用者意图的信号特征。目前,BCI系统常用的特征提取方法有自回归AR模型、小波变换和小波包分解、独立分量分析等。特征提取时,可根据信号的特点选择相应的时域或频域特征提取方法,如:由于P300信号在300ms附近频混严重,需要采用CWT(Continuous Wavelet Transform,连续小波变换进行提取,主要提取其时域特性;SSVEP (Steady-State Visual Evoked Potent

6、ial,稳态视觉诱发电位频域特性好,可采用FFT(Fast Fourier Transform,快速傅里叶变换进行提取;节律和节律的事件相关去同步电位(Event-Related Desynchronizatlon,ERD的特征提取,需采用大脑运动的对侧效应将其空域特性提取出来。但是,由于EEG信号信噪比低,且某些干扰成分与信号具有相似的时频特性,单纯的时频特征提取因区分度不够,会影响分类效果,因此需求助于更为复杂的时域-空域分析方法对信号进行综合处理。3.3信号分类信号分类是通过分类器来实现的,包括线性和非线性两种类型。线性分类器包括线性判别分析(Linear Discrim-inant A

7、nalysis,LDA、Fisher判别分析等;非线性分类器包括二次判别分析、支持向量机(Support Vector Machine, SVM、贝叶斯-卡尔曼滤波(Bayesian-Kalman Filter、人工神经网络(Artificial Neural Nets,ANN、遗传算法(Genetic Algorithm,GA、模糊算法(Fuzzy Algorithm, FA等。其中线性分类器学习简单,在特征维数低的情况下分类精度高,目前应用多。但对于维数高的非线性数据,线性分类器不再适用,此时应选用非线性分类器。3.4人机交互BCI系统主要的交互手段是生物反馈,其不同于传统控制系统中的反馈

8、。该反馈是系统将输出结果反馈给使用者,使用者将结果与期望进行对比,然后对自身思维意识进行合理调节,使得系统的输出结果更接近于期望值6。对于特定的BCI系统是否需要反馈,怎样反馈,如何选择适用的反馈方法等一系列问题有待研究。4BCI技术存在的问题尽管大量研究已经表明通过EEG信号建立BCI系统的可行性,但BCI技术还有许多问题有待解决。(1信号处理速度慢。目前,BCI系统的最大信息转换速度可达68bit/min,此速与正常交流相差甚远7。(2信号识别精度低。目前,基于自发脑电的BCI系统,两类思维任务的识别率约90%,三类任务的识别率约70%8。此识别性能为BCI的实际应用表现,其精度指标有待继

9、续提高。(3信号采集和处理方法需改进。EEG信号采集过程中,夹杂着不少干扰成分,如肌信号(EMG干扰等7,因此设计抗干扰能力强的电极帽以及电极的科学分布等问题有待解决;如何改善信号处理方法使之系统化、模块化、通用化,从而快速、精确、有效地设计出实用BCI系统的问题也有待研究。(4自适应性差。自适应性一是指随时间变化的自适应性,二是指随个体变化的自适应性8。目前来看,BCI 的自适应性还比较差。(5缺乏能对BCI系统的性能进行科学评价的评价标准。5基于BCI技术的康复机器人技术5.1基于BCI技术的康复技术基于BCI技术的康复技术主要有三种:第一种,利用BCI系统直接与外界交流,如控制神经假肢、

10、智能轮椅、电脑荧幕上的光标等;第二种,对于那些神经阻断但肢体尚在的残疾人可利用BCI系统直接控制其肢体肌肉,使肢体完成日常生活基本动作;第三种,由于神经科学的发展,科学家发现人在整个生命过程中中枢神经系统的功能在合理的生理电位作用下可以重塑,那么可以利用BCI系统进行神经再恢复,如通过观察运动而产生相应脑电来推动神经再恢复9-12。5.2基于BCI技术的康复机器人技术展望康复机器人主要分为康复训练机器人和辅助型康复机器人两种13,训练机器人主要帮助患者完成各种训练,辅助机器人辅助患者完成各种肢体动作。目前,基于BCI 技术的康复机器人技术发展现状如下。(1清华大学生物医学工程系程明、任宇鹏等人

11、利用稳态视觉诱发电位构造脑机接口,并利用该脑机接口实现了对假肢的控制14。该假肢只能完成握住水杯、倒水、将水杯放回原处和假肢复原四个动作,完成的动作简单、机械,缺乏灵活性。各步骤中假肢各关节的运动规划和协调控制规划必须预先存储在可编程控制器中,运动模式固定,柔性受限,实用性不强。而且使用者通过脑机接口完成每个步骤的时间为34s,处理速度慢。(2尹晶海、蒋德荣等人利用BCI系统为残疾人设计了一个实时脑机接口游戏辅助平台。该脑机接口利用人的运动想象电位,将其转化为向左、向右或不运动3个控制信号,然后作为一个简单赛车游戏的玩家输入控制信息,从而实现操作游戏的功能15。其主要缺点是:信息传输率慢,最大

12、信号传输率才10bit/min;识别率低;个人和环境适应性差;平台单一。(3天津大学的赵丽、刘自满等人对脑电波阻断现象进行特征识别和提取,成功地在实验室实现了对服务机2010机电工程技术年第39卷第04期 (a 圆柱体抓取(b 钥匙捏取(c 两手指夹取(d 三手指夹取图2机械假手动作 图3假肢和控制单元综述器人的控制16。他们通过控制服务机器人在4个运动方向上运动进行组合实验,考察系统的实时性和控制的准确性。其实验结果表明,经过简单的训练,受试者可达到91.5%的控制准确率,并证明了利用波进行多选项控制设计的合理性及其应用价值16。但是控制准确率仍不够,因为伤残人士经不起将近10%的失误情况的

13、折腾;其信号检测方法有待提高,因其实时操作过程中存在2s 的延时;其智能服务机器人的方向改变部分是用程序来实现的,转向定位时易受地表摩擦和惯性的影响,转向精度有待提高。(4哈尔滨工业大学机电工程学院机器人技术与系统国家重点实验室杨大鹏、姜力等人提出了一种基于特定几种心理作业的脑电信号控制假手的方法,实现了对假手三自由度的异步控制17。但是,其异步控制的实现仍需受试者外界神经肌肉运动(眼睑眨动以及声音提示的辅助,而且一次控制模式指令的发出需要近10s 的时间,因此与理想中的完全依赖脑电信号的异步控制还有一定差距。18(如图2所示。虽然该假手有16个自由度,能灵活完成这些基本动作,但是其缺点也突出

14、:整个系统功能不强,信号处理速率、识别率、控制精确率都不够;受试者需要经过严格训练,适应性不强;系统反馈滞后和信号干扰现象问题严重。(6Graz 理工大学Christoph Guger 和Werner Harkam 等人研制出处理左右手运动想象电位的BCI 系统用于控制假肢19(如图3所示。其存在的问题很多:控制准确度低,分别为82.5%,88.75%和90%;信息传输速度低;识别率低;单次模式控制耗时长;无反馈或反馈速度极慢等。(7Jong-Hwan Lee 和Jeongwon Ryu 等人利用fMRI(Functional magnetic resonance imaging 技术检测运动

15、想象电位,经过处理后作为BCI 系统的控制指令,用于控制机械手,并通过视觉诱发电位反馈来调整动作,取得了初步成功。该机械手能于三维空间内完成抓取目标物的简单动作20。该实验最大的缺点就是控制精度低,问题可能存在于信号处理或者反馈上。以上只是基于BCI 技术的康复机器人的部分有代表性的例子,其实各种电位被BCI 采集利用而用于康复机器人控制的例子都存在。5.3基于BCI 技术的康复机器人技术现行存在的问题上面已经提到过BCI 技术是一门综合的、复杂的、前沿的技术,目前其存在的问题颇多,自然这些问题就是此类机器人技术核心的、重要的问题。此类机器人技术的发展取决于BCI 技术的发展。当然,基于BCI

16、 技术的康复机器人技术也有自己的问题。(1首先,在充分考虑患者安全的前提下,机构设计需合理、控制需精准,要避免已伤患者再度受伤。人性化的机构设计包括安全的硬件设计和合理的软件控制设计两方面。比如,轻型臂和灵巧手在柔顺性、灵巧性和动态响2010机电工程技术年第39卷第04期综述应特性等方面要优于现有的康复机器人手臂和手爪,应用到康复领域将会提高康复机械手与假肢的操作水平和控制能力13。同时,应合理地引入反馈以增加控制的精确度。(2其次,康复机器人作为治疗工具,其运动模式应该丰富且有效。针对不同病情和不同恢复期的患者康复机器人的运动模式应具备适应性。如此,才有助于治疗并恢复患者的日常基本运动功能,

17、保持其正确的运动感觉和增强其自信心。比如,目前传感技术、导航技术和避障技术等移动机器人技术已经开始应用于康复领域13,它们可以并且应该与BCI技术一起应用于康复机器人领域,以此来增强康复机器人的自制能力和扩大患者的活动空间。(3另外,缺乏一个行之有效的评价系统对患者的运动进行评价。目前,临床仍用量表打分进行评价,其准确度和客观度都不高;现存的康复机器人系统也采用各种运动学参数和传感器的量值等对患者的运动进行量化评价,但效果都不佳。因此,有待检测到直接有效的参数来完善评价系统。比如,可从患者皮肤表面检测引导患者特定动作时反映肌肉内部工作状态的表面肌电信号,利用统计学方法及信号分析方法对其进行分析

18、,展现不同患者间的差别,从而获得准确、客观的评价标准,据此建立评价系统,对患者进行客观的、量化的评价12。6结论BCI技术、基于BCI技术的康复机器人技术都处于研究初级阶段,难免问题重重,但是随着研究的深入,一个个问题终将被解决。其发展前景是模块化和集成化,模块化是集成化的基础,集成化是推广使用的前提。识别率高、信号处理速度快、采集功能通用化、算法处理功能系统化、适应性强、反馈被合理引入、评判标准化的BCI技术有待进一步研究,继而使之模块化。其能处理多种或者大部分信号,机构设计绿色且实用、响应迅速、控制精准、运动模式多样、评价系统科学的康复机器人技术也有待进一步研究,继而使之模块化。如果模块化

19、的BCI和康复机器人之间能够合理的柔性组合,就像电脑组装一样,那时BCI的时代就来临了,人类思维世界的物质化时代就来临了。参考文献:1Wolpaw JR,Birbaumer N,McFarland DJ.Brain-ComputerInterfaces for Communication and ControlJ.Clinical Neu-rophysiology,2002,113(6:767-791.2Wolpaw JR,Birbaumer N,Heetderks WJ,et al.Brain-com-puter Interface Technology:A Review of the Fi

20、rst Interna-tional MeetingJ.IEEE Trans Rehab Eng,2000,8(2: 164-173.3Blankertz B,Dornhege G,Schafer C.Boosting Bit Rates andError Detection for the Classifyca-tion of Fast-paced Motor Commands Based on Single Trial EEG AnalysisJ.IEEE Transaction on Neural Systems and Rehabilitation Engineer-ing,2003,

21、11(2:127-130.4杨瑞霞.脑机接口技术研究J.山东轻工业学院学报,2009,23(2:46-49.5高诺,鲁守银,张运楚,等.脑机接口技术的研究现状及发展趋势J.机器人技术与应用,2008(4:16-19.6葛瑜.脑-机接口技术的研究概述J.许昌学院学报,2008,27(5:53-57.7罗尚清,杨浩.脑-机接口系统工作原理综述J.医疗卫生装备,2008,29(8:33-35.8杨帮华.自发脑电脑机接口技术及脑电信号识别方法研究D.上海:上海交通大学,2006.9Andrew BS,X Tracy Cui,Douglas JW and Daniel WM.Brain-Controll

22、ed Interfaces:Review Movement Restoration with Neural ProstheticsJ.Neuron,2006(52:205-220.10Janis J Daly&Jonathan R Wolpaw.Brain-computer Inter-faces in Neurological RehabilitationJ.Lancet Neural, 2008(7:1032-1043.11Hansjorg,S.Neural Control of Motor ProsthesesJ.Cur-rent Opinion in Neurobiology,

23、2009(19:1-5.12李庆玲,孙立宁,杜志江.上肢康复机器人发展现状的分析与研究J.机械设计,2008,25(9:1-3.13云晓,王喜太,闰和平.康复机器人技术研究A.第一届北京国际康复医学论坛论文集C,2009:172-175. 14程明,任宇鹏,高小榕,等.脑电信号控制康复机器人的关键技术J.机器人技术与应用,2003(4:45-48. 15尹晶海,蒋德荣,穆振东,等.基于运动想象的脑机接口残疾人游戏辅助平台的设计与应用J.中国组织工程研究与临床康复,2008,12(35:6839-6843.16赵丽,刘自满,崔世钢,等.基于脑一机接口技术的智能服务机器人控制系统J.天津工程师范学

24、院学报,2008, 18(2:1-4.17杨大鹏,姜力,赵京东,等.基于脑电信号的高智能假手控制J.吉林大学学报(工学版,2008,38(5:1225-1230.computer Interface SystemA.IFMBE Proceedings,2007(15:643-646.19Guger C,Harkam W,Hertnaes C,Pfurtscheller G.Pros-thetic Control by an EEG-based Brain-Computer Interface (BCIA.Assistive Technology on the Threshold of the

25、New Millennium,1999(6:590-595.20Jong-Hwan Lee,Jeongwon Ryu,Ferenc A.J.,Zang-HeeCho,Seung-Schik Yoo.Brain-machine Interface via Real-time FMRI:Preliminary Study on Thought-Controlled Robotic ArmJ.Neuroscience Letters,2009,450:1-6.第一作者简介:孙进,男,1986年生,湖南人,硕士研究生。研究领域:基于BCI技术的机器人技术。(编辑:吴智恒Abstracts10-04-1

26、3 Review on Rehabilitation Robotics Based on Brain-Computer Interface Technology10-04-25 Experimental Analysis and Numerical Simulation of Fluid Flow in Nozzle10-04-17 Laser Plastics Welding Technology and Typical Applications10-04-29 Modeling and Simulation of BLDCM Control System Based on MATLAB10

27、-04-20 Mechanical Manufacture Data Process Based on RFID & 433MHz Wireless Technology10-04-32 Finite Element and Modal Characteristics Analysis to Supe-heavy Vibrating Screen10-04-22 Application of PDM in Steel Reinforced Processing Distribution System10-04-35 Monitoring Points System Design Bas

28、ed on JavaKey words: steel reinforced production distribution system; project management; information sharingSUN Jin, ZHANG Zheng, ZHOU Hong-fu Abstract: The basic structure and operational principle of brain-computer interface system are briefly described. Methods of ZHANG Xiu-feng, YANG Li, SONG Z

29、hi-yong signal collection, feature extraction, selection classification and human-computer interaction of system signals are summed up. Abstract: This paper briefly describes the structure of Problems existing in brain-computer interface system are also measurement and analysis system of nozzles per

30、formance, and brought forward. The research status of rehabilitation robotics introduces the design and configure of the system in the based on brain-computer interface technology, problems existing hardware and software. Analyzing gas flow characteristics in in rehabilitation robotics and research

31、prospects also are nozzle, and using CFD software FLUENT to simulate the flow elaborated.field at different operating conditions, the author compares the Key words: brain-computer interface; EEG; prosthetic hand; numerical simulation results and experimental results. It makes rehabilitation robotsur

32、e the correctness of numerical simulation and its instructing sense to the practicality application on engineering, and provides a technical way for the optimum design of nozzle.Key words: nozzle; numerical simulation; flow characteristic; 121FLUENTPANG Zhen-hua , YANG Shao-kui , SONG Jie , MA Yue-2

33、xin 1,23Abstract: In this paper, the technology and the principle of laser ZHANG Li LI Li plastics welding were introduced, and then several questions that should be considered were summarized. At last, three actual examples of the application were given.Key words: laser technology; plastics welding

34、; transmission Abstract: The author simulates on BLDCM speed regulation weldingsystem, which is based on analyzing BLDCM mathematical model and modeled by MATLAB. The results indicates that the modeling method has the virtues of quickness, utility and well simulates the motion of BLDCM. It is a bett

35、er method for real 12design of BLDCM speed regulating system.LIN De-ping , DAI Qing-yun Key words: BLDCM; MATLAB/Simulation; modeling; control systemAbstract: Under the characteristics of national mechanical manufacture which are lack of real-time data collecting, have low data processing efficiency

36、 and correction and the complex situation in the workshop, RFID (Radio Frequency GUO Nian-qin, LUO Le-ping Identification and 433MHz wireless communication have been introduced during the information strategy. With the construction of information systems to realize data real-time collecting and Abst

37、ract: The finite element model of circular vibrating screen processing, timeliness and accuracy of the data in the enterprises has been established by the FEM software ANSYS, which has have been greatly satisfied. After practice and application, this made static mechanical analysis to reveal the loa

38、d stress methodology can meet the requirements of mechanical distribution of the screen frame. The author analyzes?dynamic enterprises data processing, which deeply improves the characteristics of screen frame structure ,and obtains low-level manufacture efficiency, reduces appliance area and storag

39、e. It natural frequency and modal shape,then finds the distribution would be greatly extended in other fields.discipline of stress and deformation for the screen,which Key words: mechanical manufacture; RFID; 433MHz wireless provides the necessary basis for improved design and pilot munication; info

40、rmation; dataKey words: ANSYS; FEM; circular vibrating screen; stress; dynamic characteristicsSUN Jun, QI Zhi-lei, WANG Jun, HUANG Xue-mei LI Xiao-wei, XIA Bing, JIANG Liang-zhong, ZHOU Hong-fuAbstract: Project management and information sharing is an important part of PDM systems, It play a very important role in Abstract: This paper describes the design of monitoring points steel reinforced production distribution system. Project