智能轮椅控制器及智能轮椅控制系统

1.本技术涉及控制技术领域，特别涉及脑电波及智能轮椅控制技术领域，具体涉及智能轮椅控制器及智能轮椅控制系统。


背景技术：

2.随着社会的发展和人类文明程度的提高，现代高新技术越来越多的应用在残疾人士的生活中，其中，对用于帮助残障人行走的智能轮椅也成为了热点研究项目之一。智能轮椅是指能够通过与使用者进行交互、根据使用者的指令进行移动或靠停等动作的机器人轮椅，也可以被称之为轮椅式机器人。而为了提高智能轮椅的操控便捷性，使其更适用于残疾人士进行自操控，需要提高智能轮椅的可操控性。
3.目前，对智能轮椅进行控制方式通常为通过残疾人士的语音或行为指令驱动智能轮椅进行运动，然而该种方式并不适用于发声和动作存在不便等用户，因此，现有的研究开始考虑将脑电波技术应用至智能轮椅中，但并未有一种控制设备能够保证脑电波技术应用至智能轮椅控制中的可靠性和数据处理时效性，因此，无法保证发声和动作存在不便的用户操控智能轮椅的可靠性和控制效果。


技术实现要素：

4.针对现有技术中的问题，本技术提供一种智能轮椅控制器及智能轮椅控制系统，能够有效提高智能轮椅的控制自动化程度、智能化程度，并能够有效提高用于操控智能轮椅的可靠性和控制时效性，尤其适用于发声和动作存在不便的用户。
5.为解决上述技术问题，本技术提供以下技术方案：
6.第一方面，本技术提供种智能轮椅控制器，其包括：通信连接的无线传输模块和主控芯片模块；
7.所述无线传输模块用于基于窄带物联网，将接收到的智能轮椅的当前用户的脑电控制信号对应的目标串口信号发送至所述主控芯片模块；
8.所述主控芯片模块用于根据所述目标串口信号生成对应的脉冲宽度调制波数据，并将所述脉冲宽度调制波数据发送至所述智能轮椅的手柄控制器，以使该手柄控制器生成用于驱动所述智能轮椅运动的运动控制信息。
9.进一步地，所述主控芯片模块还用于：
10.在所述智能轮椅对应的显示屏上显示所述智能轮椅的状态信息；
11.其中，所述状态信息包括：所述智能轮椅的运动状态、用于控制所述智能轮椅的主控芯片指令和串口通讯情况数据中的至少一项。
12.进一步地，还包括：与所述主控芯片模块通信连接的智能轮椅模块；
13.所述智能轮椅模块设置在所述智能轮椅的手柄控制器上，用于接收所述主控芯片模块发送的脉冲宽度调制波数据，以使所述手柄控制器基于该脉冲宽度调制波数据生成用于驱动所述智能轮椅运动的运动控制信息。
14.进一步地，分别与所述无线传输模块和主控芯片模块连接的电源供给模块；
15.所述电源供给模块用于对预设直流电压进行降压处理后，分别为所述无线传输模块和主控芯片模块进行供电。
16.进一步地，所述主控芯片模块包括：目标串口信号接收单元和控制单元；
17.所述目标串口信号接收单元分别与所述控制单元和所述无线传输模块之间通信连接，该目标串口信号接收单元用于接收所述无线传输模块发送的目标串口信号，并将该目标串口信号传输至所述控制单元；
18.所述控制单元用于根据接收到的所述目标串口信号生成对应的脉冲宽度调制波数据，将所述脉冲宽度调制波数据发送至所述智能轮椅的手柄控制器。
19.进一步地，所述主控芯片模块还包括：电源转化单元；
20.所述电源转化单元分别与所述控制单元和一电源供给模块通信连接，该电源转化单元用于将所述电源供给模块的供电电压专员为预设的额定电压，并基于该额定电压为所述控制单元供电。
21.进一步地，所述主控芯片模块还包括：显示单元；
22.所述显示单元与所述控制单元通信连接，该显示单元用于显示所述智能轮椅的状态信息，其中，所述状态信息包括：所述智能轮椅的运动状态、用于控制所述智能轮椅的主控芯片指令和串口通讯情况数据中的至少一项。
23.第二方面，本技术提供一种智能轮椅控制系统，包括：脑电采集器以及智能轮椅控制器；
24.所述脑电采集器与所述无线传输模块之间通信连接，该脑电采集器用于根据所述智能轮椅的当前用户的脑电原始信号生成对应的脑电控制信号，并将该脑电控制信号发送至所述无线传输模块。
25.进一步地，所述脑电采集器包括：依次通信连接的信号采集单元、信号处理单元和信号发送单元；
26.所述信号采集单元用于采集所述智能轮椅的当前用户的脑电原始信号，并将该脑电原始信号发送至所述信号处理单元；
27.所述信号处理单元用于对所述脑电原始信号进行预处理，并基于预设的机器学习模型获取预处理后的脑电原始信号对应的脑电控制信号；
28.所述信号发送单元用于将所述脑电控制信号发送至所述无线传输模块。
29.进一步地，所述信号处理单元包括：依次通信连接的预处理单元、特征提取单元及机器学习单元；
30.所述预处理单元用于基于预设的采集规则对所述脑电原始信号进行预处理，得到对应的多组待识别的脑电信号；
31.所述特征提取单元用于应用预设的目标公共空间模式算法获取各组所述待识别的脑电信号各自对应的脑电数据特征信号；
32.所述机器学习单元用于将各组所述脑电数据特征信号输入预设的深度信念网络，以根据该深度信念网络的输出确定各组所述脑电数据特征信号各自对应的运动想象脑电信号分类结果，并基于各组所述脑电数据特征信号各自对应的运动想象脑电信号分类结果生成对应的脑电控制信号。
33.由上述技术方案可知，本技术提供的一种智能轮椅控制器及智能轮椅控制系统，智能轮椅控制器包括通信连接的无线传输模块和主控芯片模块；所述无线传输模块用于基于窄带物联网，将接收到的智能轮椅的当前用户的脑电控制信号对应的目标串口信号发送至所述主控芯片模块；所述主控芯片模块用于根据所述目标串口信号生成对应的脉冲宽度调制波数据，并将所述脉冲宽度调制波数据发送至所述智能轮椅的手柄控制器，以使该手柄控制器生成用于驱动所述智能轮椅运动的运动控制信息，通过无线传输模块及窄带物联网的应用，能够有效提高智能轮椅控制过程中的数据采集及传输的效率和便捷性；通过主控芯片模块的使用，能够有效提高手柄控制器生成用于驱动所述智能轮椅运动的运动控制信息的效率，进而能够有效提高智能轮椅的控制自动化程度、智能化程度，并能够有效提高用户操控智能轮椅的可靠性和控制时效性，尤其适用于发声和动作存在不便的用户，并能够有效提高用户控制智能轮椅的控制效果及舒适度，提高用户体验。
附图说明
34.为了更清楚地说明本技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
35.图1是本技术实施例中的智能轮椅控制器的第一种结构示意图。
36.图2是本技术实施例中的智能轮椅控制器的第二种结构示意图。
37.图3是本技术实施例中的智能轮椅控制器的第三种结构示意图。
38.图4是本技术实施例中的智能轮椅控制器中主控芯片模块的第一种结构示意图。
39.图5是本技术实施例中的智能轮椅控制器中主控芯片模块的第二种结构示意图。
40.图6是本技术实施例中的智能轮椅控制器中主控芯片模块的第三种结构示意图。
41.图7是本技术应用实例中的无线传输模块与主控芯片模块的传输流程示意图。
42.图8是本技术应用实例中的电源转化系统的结构示意图。
43.图9是本技术应用实例中的rs232信号接收系统的结构示意图。
44.图10是本技术应用实例中的液晶显示系统的结构示意图。
45.图11是本技术实施例中的智能轮椅控制系统的结构示意图。
46.图12是本技术实施例中的智能轮椅控制系统中脑电采集器的结构示意图。
47.图13是本技术实施例中的智能轮椅控制系统中脑电采集器内信号处理单元的结构示意图。
48.图14是本技术应用实例中的脑电信号采集及处理的流程示意图。
49.图15是本技术应用实例中的机器学习算法举例示意图。
50.附图标号：
51.1、无线传输模块；
52.2、主控芯片模块；
53.21、目标串口信号接收单元；
54.22、控制单元；
55.23、电源转化单元；
56.24、显示单元；
57.3、智能轮椅模块；
58.4、电源供给模块；
59.5、智能轮椅控制器；
60.6、脑电采集器；
61.61、信号采集单元；
62.62、信号处理单元；
63.621、预处理单元；
64.622、特征提取单元；
65.623、机器学习单元；
66.63、信号发送单元。
具体实施方式
67.为使本技术实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本技术实施例中的附图，对本技术实施例中的技术方案进行清楚、完整的描述，显然，所描述的实施例是本技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本技术保护的范围。
68.针对现有的智能轮椅控制方式存在的无法保证发声和动作存在不便的用户操控智能轮椅的可靠性和控制效果的问题，本技术实施例提供一种智能轮椅控制器、包含有该智能轮椅控制器和一脑电采集器的智能轮椅控制系统，通过基于窄带物联网接收智能轮椅的当前用户的脑电控制信号对应的目标串口信号；根据所述目标串口信号生成对应的脉冲宽度调制波数据；将所述脉冲宽度调制波数据发送至所述智能轮椅的手柄控制器，以使该手柄控制器基于该脉冲宽度调制波数据生成用于控制所述智能轮椅运动的运动控制信息；以及，在所述智能轮椅对应的显示屏上显示所述智能轮椅的状态信息；其中，所述状态信息包括：所述智能轮椅的运动状态、用于控制所述智能轮椅的主控芯片指令和串口通讯情况数据中的至少一项的设置，通过无线传输模块及窄带物联网的应用，能够有效提高智能轮椅控制过程中的数据采集及传输的效率和便捷性；通过主控芯片模块的使用，能够有效提高手柄控制器生成用于驱动所述智能轮椅运动的运动控制信息的效率，进而能够有效提高智能轮椅的控制自动化程度、智能化程度，并能够有效提高用户操控智能轮椅的可靠性和控制时效性，尤其适用于发声和动作存在不便的用户，并能够有效提高用户控制智能轮椅的控制效果及舒适度，提高用户体验。
69.在本技术的一个或多个实施例中，智能轮椅控制器适用的智能轮椅可以为现有的各种类型或型号的轮椅式机器人，且轮椅式机器人不但具有人机交互功能，还可以具备口令识别与语音合成、机器人自定位、动态随机避障、多传感器信息融合、实时自适应导航控制等功能。
70.在本技术的一个或多个实施例中，窄带物联网nb-iot(narrow band internet of things)是iot领域一个新兴的技术，支持低功耗设备在广域网的蜂窝数据连接，也被叫作低功耗广域网(lpwan)。nb-iot支持待机时间长、对网络连接要求较高设备的高效连接，nb-iot具备四大特点：一是广覆盖，将提供改进的室内覆盖，在同样的频段下，nb-iot比现有的
网络增益20db，相当于提升了100倍覆盖区域的能力；二是具备支撑连接的能力，nb-iot一个扇区能够支持10万个连接，支持低延时敏感度、超低的设备成本、低设备功耗和优化的网络架构；三是更低功耗，nb-iot终端模块的待机时间可长达10年；四是更低的模块成本，企业预期的单个接连模块价格低。
71.具体通过下述各个实施例及应用实例分别进行详细说明。
72.为了提高操控智能轮椅的可靠性和控制时效性，本技术提供一种智能轮椅控制器5的实施例，参见图1，所述智能轮椅控制器5具体包含有如下内容：
73.通信连接的无线传输模块1和主控芯片模块2。
74.所述无线传输模块1用于基于窄带物联网，将接收到的智能轮椅的当前用户的脑电控制信号对应的目标串口信号发送至所述主控芯片模块2。
75.具体来说，无线传输模块1的主要作用是将脑电控制信号传输给主控芯片模块2。本技术实施例选择了串口服务模块进行wifi转串口信号传输。在一种举例中，无线传输模块1能够实现rs232串口转wifi通讯，其与手机、平板、pc机都能进行wifi通讯，性能可靠，功耗低，适合大数据量传输。
76.在本技术的一个或多个实施例中，目标串口信号是一种异步传输标准接口的信号，具体举例可以为rs232串口信号。
77.所述主控芯片模块2用于根据所述目标串口信号生成对应的脉冲宽度调制波数据，并将所述脉冲宽度调制波数据发送至所述智能轮椅的手柄控制器，以使该手柄控制器生成用于驱动所述智能轮椅运动的运动控制信息。
78.具体来说，主控芯片模块2主要接受无线传输模块1传输的rs232串口信号，根据串口信号内容，在自带液晶屏上显示轮椅式机器人应该的运动方式，并产生相应的脉冲宽度调制波数据，以驱动电动轮椅的手柄控制器产生相应的运动控制信号，达到驱动轮椅运动的效果。
79.在本技术的一个或多个实施例中，脉冲宽度调制波数据是指pwm(pulse width modulation wave)波数据，脉冲宽度调制是一种对模拟信号电平进行数字编码的方法。通过高分辨率计数器的使用，方波的占空比被调制用来对一个具体模拟信号的电平进行编码。pwm信号仍然是数字的，因为在给定的任何时刻，满幅值的直流供电要么完全有(on)，要么完全无(off)。电压或电流源是以一种通(on)或断(off)的重复脉冲序列被加到模拟负载上去的。通的时候即是直流供电被加到负载上的时候，断的时候即是供电被断开的时候。只要带宽足够，任何模拟值都可以使用pwm进行编码。
80.从上述描述可知，本技术实施例提供的智能轮椅控制器5，能够实现智能轮椅控制方法的以下步骤：
81.s1：基于窄带物联网接收智能轮椅的当前用户的脑电控制信号对应的目标串口信号；
82.s2：根据所述目标串口信号生成对应的脉冲宽度调制波数据；
83.s3：将所述脉冲宽度调制波数据发送至所述智能轮椅的手柄控制器，以使该手柄控制器基于该脉冲宽度调制波数据生成用于控制所述智能轮椅运动的运动控制信息；
84.基于此，本技术提供的智能轮椅控制器5和智能轮椅控制方法，通过无线传输模块1及窄带物联网的应用，能够有效提高智能轮椅控制过程中的数据采集及传输的效率和便
捷性；通过主控芯片模块2的使用，能够有效提高手柄控制器生成用于驱动所述智能轮椅运动的运动控制信息的效率，进而能够有效提高智能轮椅的控制自动化程度、智能化程度，并能够有效提高用户操控智能轮椅的可靠性和控制时效性，尤其适用于发声和动作存在不便的用户，并能够有效提高用户控制智能轮椅的控制效果及舒适度，提高用户体验。
85.为了有效提高智能轮椅的控制便捷性及异常内容的输出效率，以进一步提高智能轮椅的控制可靠性及便捷性，在本技术提供的智能轮椅控制器5的一个实施例中，所述智能轮椅控制器5中的所述主控芯片模块2还具体用于在所述智能轮椅对应的显示屏上显示所述智能轮椅的状态信息，以使智能轮椅的用户在显示屏中及时获取智能轮椅的状态信息，并对其中的异常数据进行及时且有效的反应。
86.可以理解的是，所述状态信息包括：所述智能轮椅的运动状态、用于控制所述智能轮椅的主控芯片指令和串口通讯情况数据中的至少一项。优选可以在显示屏上显示智能轮椅的运动状态、用于控制所述智能轮椅的主控芯片指令和串口通讯情况数据等信息。
87.在本技术的一个实施例中，显示屏可以采用液晶屏，其中，液晶屏是以液晶材料为基本组件，在两块平行板之间填充液晶材料，通过电压来改变液晶材料内部分子的排在列状况，以达到遮光和透光的目的来显示深浅不一，错落有致的图像，只要在两块平板间再加上三元色的滤光层，就可实现显示彩色图像。
88.从上述描述可知，本技术实施例提供的智能轮椅控制器5，还能够实现智能轮椅控制方法中的s1之后执行的以下步骤：
89.s4：在所述智能轮椅对应的显示屏上显示所述智能轮椅的状态信息；
90.其中，所述状态信息包括：所述智能轮椅的运动状态、用于控制所述智能轮椅的主控芯片指令和串口通讯情况数据中的至少一项。
91.为了有效提高智能轮椅的控制全面性，以进一步提高智能座椅的控制可靠性，在本技术提供的智能轮椅控制器5的一个实施例中，参见图2，所述智能轮椅控制器5还具体包含有如下内容：
92.与所述主控芯片模块2通信连接的智能轮椅模块3。
93.所述智能轮椅模块3设置在所述智能轮椅的手柄控制器上，用于接收所述主控芯片模块2发送的脉冲宽度调制波数据，以使所述手柄控制器基于该脉冲宽度调制波数据生成用于驱动所述智能轮椅运动的运动控制信息。
94.具体来说，智能轮椅模块3主要是接收主控芯片产生的驱动信号。电动轮椅通过控制手柄实现轮椅运动控制，通过改造，控制手柄的控制电压范围低于5v，符合嵌入式单片机stm32输出的pwm电压范围。其中，stm32系列专为要求高性能、低成本、低功耗的嵌入式应用设计的内核。
95.为了有效提高无线传输模块1和主控芯片模块2的控制可靠性，以进一步提高智能座椅的控制可靠性，在本技术提供的智能轮椅控制器5的一个实施例中，参见图3，所述智能轮椅控制器5还具体包含有如下内容：
96.分别与所述无线传输模块1和主控芯片模块2连接的电源供给模块4；所述电源供给模块4用于对预设直流电压进行降压处理后，分别为所述无线传输模块1和主控芯片模块2进行供电。
97.具体来说，电源供给模块4用于保障轮椅式机器人自主长时间运动。本技术实施例
采用电动轮椅进行改造,采用直流降压模块，通过降压模块能产生无线传输模块1和主控芯片模块2的供电要求。将24v直流电压转化到无线模块和主控模块都适应的12v直流电压。
98.为了有效提高主控芯片模块2的应用可靠性，以进一步提高智能轮椅的控制可靠性，在本技术提供的智能轮椅控制器5的一个实施例中，参见图4，所述智能轮椅控制器5中的主控芯片模块2具体包含有如下内容：
99.目标串口信号接收单元21和控制单元22。
100.所述目标串口信号接收单元21分别与所述控制单元22和所述无线传输模块1之间通信连接，该目标串口信号接收单元21用于接收所述无线传输模块1发送的目标串口信号，并将该目标串口信号传输至所述控制单元22。
101.所述控制单元22用于根据接收到的所述目标串口信号生成对应的脉冲宽度调制波数据，将所述脉冲宽度调制波数据发送至所述智能轮椅的手柄控制器。
102.在所述目标串口信号接收单元21的一种举例中，所述目标串口信号接收单元21可以采用rs232信号接收系统，根据串口服务模块的输出特性，其接收wifi信号，并将wifi信号转化成rs232串口信号等待输出，stm32f103zet6主控芯片要使用串口服务模块输出信号就必须设计rs232信号接收系统。
103.具体可以采用sp3232芯片作为rs232信号接收系统的处理芯片，该芯片是一套rs232收发器，具备高效电荷泵作为电源，额定电压为3.3v，恰好符合电源转化系统提供的额定，因此，使用方便，无需再做电压变换。该芯片传输速率也比较可观，在满负载情况下，其最小传输速率为120kbps。
104.在所述控制单元22的一种举例中，所述控制单元22可以采用stm32f1最小系统，根据stm32f103zet6的使用特点，本技术实施例搭建其最小系统包括电源部分，该芯片使用3.3v直流供电，在芯片电源引脚输入端接入3.3v电源；晶振部分，该芯片需要提供2个外部晶振，分别使用8mhz的外部高速晶振，根据该芯片的时钟周期决定，32.768khz的外部低速晶振，做rtc时钟源；复位电路部分，供芯片复位使用；boot启动模式选择，用来选择复位后的启动模式；jtag下载电路，用于下载软件程序。
105.为了有效提高主控芯片模块2的应用可靠性，以进一步提高智能轮椅的控制可靠性，在本技术提供的智能轮椅控制器5的一个实施例中，参见图5，所述智能轮椅控制器5中的主控芯片模块2还具体包含有如下内容：
106.电源转化单元23。
107.所述电源转化单元23分别与所述控制单元22和一电源供给模块4通信连接，该电源转化单元23用于将所述电源供给模块4的供电电压专员为预设的额定电压，并基于该额定电压为所述控制单元22供电。
108.在所述电源转化单元23的一种举例中，电源转化单元23可以采用电源转化系统实现，使用电动轮椅自带的锂电池供电，其电压为24v直流电压，考虑到串口服务模块使用12v直流电压，因此对24v直流电压进行了降压处理，得到了12v直流电压，但是供给stm32系列芯片，额定电压为3.3v直流电压，因此，在控制平台硬件设计中设计了12v直流电压转3.3v直流电压的电源转化系统。
109.电源转化系统可以采用ams1117-3.3芯片，该芯片是正向低压降稳压器，其能固定输出3.3v直流电压，精度达到1％，完全符合stm32f1系列主控芯片的额定电压。另外，
ams1117-3.3芯片内部集成过热保护和限流电路，因此，该芯片能集成在控制平台上。
110.为了有效提高主控芯片模块2的应用可靠性，以进一步提高智能轮椅的控制可靠性，在本技术提供的智能轮椅控制器5的一个实施例中，参见图6，所述智能轮椅控制器5中的主控芯片模块2还具体包含有如下内容：
111.显示单元24。
112.所述显示单元24与所述控制单元22通信连接，该显示单元24用于显示所述智能轮椅的状态信息，其中，所述状态信息包括：所述智能轮椅的运动状态、用于控制所述智能轮椅的主控芯片指令和串口通讯情况数据中的至少一项。
113.在所述显示单元24的一种举例中，轮椅式机器人系统除了能正常使用融合信号驱动轮椅式机器人运动外，还设计了辅助功能，液晶显示系统就是其中一项辅助功能。液晶显示系统能显示当前轮椅式机器人的运动状态、主控芯片指令、串口通讯情况等，当出现系统软件运行异常时，能及时产生错误信号显示，对轮椅式机器人正常监控起到了一定作用。
114.液晶显示系统由电源部分、液晶屏部分、液晶驱动部分组成。本技术提供的液晶显示系统设计在单独的一个平台上，使用接插件的形式与主控平台相连。
115.为了进一步说明本方案，本技术还提供一种智能轮椅控制器5实现的智能轮椅控制方法的具体应用实例，是一种基于脑电波处理和窄带物联网技术的智能轮椅控制器5，主要包括以下几个功能模块：无线传输模块1、电源供给模块4、主控芯片模块2和智能轮椅模块3。
116.(1)无线传输模块1，其主要作用是将脑电信号传输给主控芯片模块2。本技术应用实例设计选择了串口服务模块进行wifi转串口信号传输。该模块实现了rs232串口转wifi通讯，其与手机、平板、pc机都能进行wifi通讯，性能可靠，功耗低，适合大数据量传输。
117.(2)电源供给模块4，保障轮椅式机器人自主长时间运动。本技术应用实例设计采用电动轮椅进行改造,采用直流降压模块，通过降压模块能产生无线传输模块1和主控芯片模块2的供电要求。将24v直流电压转化到无线模块和主控模块都适应的12v直流电压。
118.(3)主控芯片模块2，主要接受无线传输模块1传输的rs232串口信号，根据串口信号内容，在自带液晶屏上显示轮椅式机器人应该的运动方式，并产生相应的pwm波，以驱动电动轮椅的手柄控制器产生相应的运动控制信号，达到驱动轮椅运动的效果。
119.(4)智能轮椅模块3，主要是接收主控芯片产生的驱动信号。电动轮椅通过控制手柄实现轮椅运动控制，通过改造，控制手柄的控制电压范围低于5v，符合stm32输出的pwm电压范围。
120.基于上述内容，无线传输模块1的具体数据传输逻辑具体包含有如下内容：
121.轮椅式机器人无线传输模块1采用串口服务模块，将pc机处理后的脑电信号通过串口转wifi的形式，使用虚拟串口软件进行转化，通过wifi进行传输；在主控平台的接收端设置该串口服务模块，接收wifi信号，并转化为rs232信号，供主控芯片使用，无线传输模块1与主控芯片模块2的传输流程参见图7。
122.基于上述内容，主控芯片模块2的具体控制逻辑具体包含有如下内容：
123.轮椅式机器人控制平台采用了st公司的“stm32f1”系列的芯片，本技术应用实例设计搭建了相应的硬件平台，主要由stm32f1芯片最小系统、电源转化系统、rs232信号接收系统、液晶显示系统。
124.(1)stm32f1最小系统搭建
125.根据stm32f103zet6的使用特点，本技术应用实例设计搭建其最小系统包括电源部分，该芯片使用3.3v直流供电，在芯片电源引脚输入端接入3.3v电源；晶振部分，该芯片需要提供2个外部晶振，分别使用8mhz的外部高速晶振，根据该芯片的时钟周期决定，32.768khz的外部低速晶振，做rtc时钟源；复位电路部分，供芯片复位使用；boot启动模式选择，用来选择复位后的启动模式；jtag下载电路，用于下载软件程序。根据以上芯片最小系统的要求，设计stm32f1最小系统。
126.(2)电源转化系统
127.本技术应用实例设计使用电动轮椅自带的锂电池供电，其电压为24v直流电压，考虑到串口服务模块使用12v直流电压，因此对24v直流电压进行了降压处理，得到了12v直流电压，但是供给stm32系列芯片，额定电压为3.3v直流电压，因此，在控制平台硬件设计中设计了12v直流电压转3.3v直流电压的电源转化系统。
128.本技术应用实例设计采用ams1117-3.3芯片，该芯片是正向低压降稳压器，其能固定输出3.3v直流电压，精度达到1％，完全符合stm32f1系列主控芯片的额定电压。另外，ams1117-3.3芯片内部集成过热保护和限流电路，因此，该芯片能集成在控制平台上。通过该芯片设计的电源转化系统硬件图如图8所示。
129.其中，在图8所示的电源转化系统中，稳压电源模块，主要功能是给芯片提供稳定的电源，其核心芯片介绍如下：ams1117是一个正向低压降稳压器，在1a电流下压降为1.2v。ams1117有两个版本：固定输出版本和可调版本，固定输出电压为1.5v、1.8v、2.5v、2.85v、3.0v、3.3v、5.0v，具有1％的精度；固定输出电压为1.2v的精度为2％。ams1117内部集成过热保护和限流电路，是电池供电和便携式计算机的最佳选择。ams1117系列稳压器有可调版与多种固定电压版，设计用于提供1a输出电流且工作压差可低至1v。在最大输出电流时，ams1117器件的最小压差保证不超过1.3v，并随负载电流的减小而逐渐降低。
130.图8中，gnd表示电源地线；vcc5和vcc3.3分别表示电源输入和稳压后的3.3v电源；u1表示ams1117-3.3芯片；in表示该芯片的电源输入脚；out表示芯片的电压输出脚；gndout表示芯片的负极；c1、c2、c3和c4均表示滤波电容；r1表示电阻；avdd表示经过该滤波电路后的电源。
131.(3)rs232信号接收系统
132.根据串口服务模块的输出特性，其接收wifi信号，并将wifi信号转化成rs232串口信号等待输出，stm32f103zet6主控芯片要使用串口服务模块输出信号就必须设计rs232信号接收系统。
133.本技术应用实例设计采用sp3232芯片作为rs232信号接收处理芯片，该芯片是一套rs232收发器，具备高效电荷泵作为电源，额定电压为3.3v，恰好符合电源转化系统提供的额定，因此，使用方便，无需再做电压变换。该芯片传输速率也比较可观，在满负载情况下，其最小传输速率为120kbps。通过结合该芯片的特点，本技术应用实例设计rs232信号接收系统硬件图如图9所示。
134.其中，在图9所示的rs232信号接收系统中，u4表示sp3232芯片；c14、c16、c17、c18表示用于给sp3232电荷泵升压的电容；c15表示sp3232的电源滤波电容；usar_tx表示芯片的ttl电平发送脚；usar_rx表示芯片的ttl电平接收脚；c1 表示电荷泵升压电容正极；v 表
示电荷泵正电源端；c1-表示电荷泵升压电容负极；c2 表示电荷泵逆变电容正极；c2-表示电荷泵逆变电容负极；v-表示表示电荷泵负电源端；dout1、dout2表示rs-232驱动输出；rin1、rin2表示rs-232接收输入；rout1、rout2表示ttl/cmos接收输出；din1、din2表示ttl/cmos驱动输入；gnd表示电源地线；vcc表示供给电源。
135.(4)液晶显示系统
136.本技术应用实例设计轮椅式机器人系统除了能正常使用融合信号驱动轮椅式机器人运动外，还设计了辅助功能，液晶显示系统就是其中一项辅助功能。液晶显示系统能显示当前轮椅式机器人的运动状态、主控芯片指令、串口通讯情况等，当出现系统软件运行异常时，能及时产生错误信号显示，对轮椅式机器人正常监控起到了一定作用。
137.液晶显示系统由电源部分、液晶屏部分、液晶驱动部分组成。本技术应用实例液晶显示系统设计在单独的一个平台上，使用接插件的形式与主控平台相连，其液晶部分硬件图如图10所示。
138.其中，在图10所示的液晶显示系统中，是液晶显示电路设计，tft(thin film transistor)即薄膜场效应晶体管，是指液晶显示器上的每一液晶象素点都是由集成在其后的薄膜晶体管来驱动。从而可以做到高速度、高亮度、高对比度显示屏幕信息。该电路上面的标识都是与主控芯片的接口信息。其中，图10所示的tft_lcd中，lcd_cs表示片选信号；lcd_rs表示命令和数据；lcd_wr表示写入数据；lcd_rd表示读取数据；lcd_rst表示复位；db1-db17表示16位双向数据线；bl_ctr背光处理信号；t_miso、t_mosi、t_pen、t_cs、t_clk表示触摸屏接口信号。
139.为了提高操控智能轮椅的可靠性和控制时效性，本技术提供一种包含有本技术一个或多个实施例中提及的智能轮椅控制器5的智能轮椅控制系统的实施例，参见图11，所述智能轮椅控制系统具体包含有如下内容：
140.脑电采集器6以及智能轮椅控制器5。
141.所述脑电采集器6与所述无线传输模块1之间通信连接，该脑电采集器6用于根据所述智能轮椅的当前用户的脑电原始信号生成对应的脑电控制信号，并将该脑电控制信号发送至所述无线传输模块1。
142.在本技术的一个或多个实施例中，所述脑电采集器6可以采用脑电信号采集仪。
143.从上述描述可知，本技术实施例提供的智能轮椅控制系统，其中的脑电采集器6用于实现如下内容：
144.s01：采集所述智能轮椅的当前用户的脑电原始信号；
145.s02：基于预算的采集规则对所述脑电原始信号进行预处理，得到对应的多组待识别的脑电信号；
146.s03：应用预设的目标公共空间模式算法获取各组所述待识别的脑电信号各自对应的脑电数据特征信号；
147.s04：将各组所述脑电数据特征信号输入预设的深度信念网络，以根据该深度信念网络的输出确定各组所述脑电数据特征信号各自对应的运动想象脑电信号分类结果，并基于各组所述脑电数据特征信号各自对应的运动想象脑电信号分类结果生成对应的脑电控制信号。
148.基于此，本技术实施例提供的智能轮椅控制系统，不但能够有效提高用户操控智
能轮椅的可靠性和控制时效性，还能够有效提高脑电采集及脑电信号处理的可靠性及有效性。
149.为了进一步提高脑电采集器6的应用可靠性，在所述智能轮椅控制系统的一个实施例中，参见图12，所述智能轮椅控制系统中的脑电采集器6具体还包含有如下内容：
150.依次通信连接的信号采集单元61、信号处理单元62和信号发送单元63。
151.所述信号采集单元61用于采集所述智能轮椅的当前用户的脑电原始信号，并将该脑电原始信号发送至所述信号处理单元62。
152.具体来说，为了实现远距离高可监测和控制，在硬件设计方面引入了可以融入5g网络的窄带物联网模组，通过窄带物联网技术实现远程主机和云端数据信号的实时采集和转化，再结合stm32系列单片机系统进行下位机的程序设计使之具备控制轮椅运动信号输出，最终实现脑电信号稳定控制轮椅运动的目的。
153.所述信号处理单元62用于对所述脑电原始信号进行预处理，并基于预设的机器学习模型获取预处理后的脑电原始信号对应的脑电控制信号。
154.具体来说，需要通过neuroscan synampsrt 64导脑电设备并结合curry8软件进行脑电信号的采集、分析。通过本发明的控制算法，设定某种特定的实验范式如稳态视觉诱发电位(ssvep)。
155.所述信号发送单元63用于将所述脑电控制信号发送至所述无线传输模块1。
156.为了进一步提高信号处理单元62的应用可靠性，在所述智能轮椅控制系统的一个实施例中，参见图13，所述智能轮椅控制系统中脑电采集器6内的信号处理单元62具体还包含有如下内容：
157.依次通信连接的预处理单元621、特征提取单元622及机器学习单元623。
158.所述预处理单元621用于基于预设的采集规则对所述脑电原始信号进行预处理，得到对应的多组待识别的脑电信号。
159.所述特征提取单元622用于应用预设的目标公共空间模式算法获取各组所述待识别的脑电信号各自对应的脑电数据特征信号。
160.所述机器学习单元623用于将各组所述脑电数据特征信号输入预设的深度信念网络，以根据该深度信念网络的输出确定各组所述脑电数据特征信号各自对应的运动想象脑电信号分类结果，并基于各组所述脑电数据特征信号各自对应的运动想象脑电信号分类结果生成对应的脑电控制信号。
161.具体来说，在脑电信号采集仪采集到脑电信号之后，根据采集规则，对脑电数据进行了数据预处理，得到了各组的待识别的脑电数据。根据改进公共空间模式算法提取了各种脑电数据特征信号。脑电数据特征信号作为深度信念网络的输入原始信号，对深度信念网络进行了预训练和微调。预训练主要是对每一层的受限玻尔兹曼机进行无监督训练，对于最底层的受限玻尔兹曼机，脑电特征信号作为输入，通过对比散度算法来训练第一层受限玻尔兹曼机的权值和偏置量，然后将第一层的输出作为第二层受限玻尔兹曼机的输入量，继续通过上述方法训练参数，直到最后一个参数训练完成。在每一层的受限玻尔兹曼机获得了相应的权值之后，产生相应的输出特征向量，最上一层的bp层接收这一输出特征向量，有监督地训练分类器，bp层的输出结果与实际结果相比对，得到的误差结果就反向传播到输入端。由于每一层的受限玻尔兹曼机只能确保自身层内的权值对该层的特征向量映射
达到最优，所以反向传播会将误差信息下传到每一层的受限玻尔兹曼机中，对整个网络进行微调，使得深度信念网络得到充分地训练。
162.为了进一步说明本方案，本技术还提供一种智能轮椅控制系统实现的智能轮椅控制方法的具体应用实例，其中需要通过neuroscan synampsrt 64导脑电设备并结合curry8软件进行脑电信号的采集、分析。通过本发明的控制算法，设定某种特定的实验范式如稳态视觉诱发电位(ssvep)。
163.本算法中要特别注意后枕区几个电位的采集。不同的特定刺激频率进行区间划分，对不同频率区间的信号处理采用差异化处理算法，通过比较中低频和高频范围内的ssveps的区别，再结合机器学习算法对脑电信号特征提取、分类，使得ssveps的检测更容易，该脑电波轮椅能够获得更高的准确率和信息传输率(itr)。
164.为了实现远距离高可监测和控制，在硬件设计方面引入了可以融入5g网络的窄带物联网模组，通过窄带物联网技术实现远程主机和云端数据信号的实时采集和转化，再结合stm32系列单片机系统进行下位机的程序设计使之具备控制轮椅运动信号输出，最终实现脑电信号稳定控制轮椅运动的目的。
165.参见图14所示的脑电信号采集及处理的流程以及图15所示的机器学习算法举例，在脑电信号采集仪采集到脑电信号之后，根据采集规则，对脑电数据进行了数据预处理，得到了各组的待识别的脑电数据。根据改进公共空间模式算法提取了各种脑电数据特征信号。脑电数据特征信号作为深度信念网络的输入原始信号，对深度信念网络进行了预训练和微调。预训练主要是对每一层的受限玻尔兹曼机进行无监督训练，对于最底层的受限玻尔兹曼机，脑电特征信号作为输入，通过对比散度算法来训练第一层受限玻尔兹曼机的权值和偏置量，然后将第一层的输出作为第二层受限玻尔兹曼机的输入量，继续通过上述方法训练参数，直到最后一个参数训练完成。在每一层的受限玻尔兹曼机获得了相应的权值之后，产生相应的输出特征向量，最上一层的bp层接收这一输出特征向量，有监督地训练分类器，bp层的输出结果与实际结果相比对，得到的误差结果就反向传播到输入端。由于每一层的受限玻尔兹曼机只能确保自身层内的权值对该层的特征向量映射达到最优，所以反向传播会将误差信息下传到每一层的受限玻尔兹曼机中，对整个网络进行微调，使得深度信念网络得到充分地训练。
166.本领域内的技术人员应明白，本发明的实施例可提供为方法、装置、或计算机程序产品。因此，本发明可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本发明可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、cd-rom、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
167.本发明是参照根据本发明实施例的方法、设备(装置)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
168.这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特
定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
169.这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
170.本发明中应用了具体实施例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本发明的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处，综上所述，本说明书内容不应理解为对本发明的限制。