Brduino脑机连载（二十一）基于Brduino实现脑控无人机（简略步骤）

在当今科技飞速发展的时代，脑机接口（Brain-Computer Interface，BCI）技术作为一项极具创新性和前瞻性的领域，正逐渐改变着我们与机器的交互方式。其中，基于稳态视觉诱发电位（SSVEP）的脑控无人机技术更是吸引了众多科研人员和科技爱好者的目光。今天，我们将深入探讨如何基于Brduino实现脑控无人机，揭开这一神奇技术的神秘面纱。

一、引言

脑机接口技术旨在建立大脑与外部设备之间的直接通信通路，使大脑的神经活动能够被转化为对外部设备的控制指令。，为实现脑控无人机等脑机接口应用的开发提供了强大的支持。通过Brduino，我们能够采集大脑的电活动信号，并利用算法将其转化为无人机的飞行控制指令，从而实现无需手动操作，仅凭脑电活动即可控制无人机的飞行。

二、技术原理与准备工作

（一）SSVEP信号产生原理

稳态视觉诱发电位（SSVEP）是大脑对持续、稳定频率视觉输入的直接电生理响应。当光线进入眼睛，视网膜上的光感受器受到刺激产生神经电信号，该信号通过视觉通路传递到大脑枕叶的初级视觉皮层及其他相关区域。在接收到恒定频率的视觉刺激时，大脑视觉皮层会诱发出电信号，其频率与外界刺激频率密切相关，表现为刺激频率的基频和谐波频率的线性组合。

（二）Brduino脑机模组概述

Brduino在脑控无人机等任务中展现出卓越性能，它具有轻巧便携、易于使用等特点，为脑机接口应用的开发提供了便捷的硬件平台。其配套软件丰富多样，能够满足从数据采集到信号处理的一系列需求。

（三）实验前准备

三、视觉刺激设计与实现

（一）刺激类型选择

采用相频联合调制的方式对屏幕亮度进行调制（黑白闪烁），以诱发SSVEP信号。这种调制方式能够在不同频率和相位下产生明显的视觉变化，从而有效地刺激大脑产生相应的电生理反应。

（二）刺激频率与相位设置

设置8个刺激的频率和相位。这些频率和相位的组合分别对应无人机的“起飞”“上升”“下降”“左转”“右转”“前进”“后退”和“降落”等8个指令，通过被试者注视不同的刺激区域，产生特定频率的SSVEP信号，进而实现对无人机的控制意图识别。

（三）刺激界面创建

利用python的psychopy创建一个包含8个类别的刺激界面，每个类别对应一个无人机控制指令。界面设计应简洁明了，便于被试者识别和操作，确保被试者能够准确地将注意力集中在目标刺激上，从而产生稳定可靠的SSVEP信号。

四、脑电信号采集与处理

（一）信号采集流程

1. 被试者准备：被试者正确佩戴脑电帽，确保电极与头皮接触良好，并在每个电极上注射适量导电膏，以降低接触阻抗，提高信号质量。
2. 设备连接与启动：将Brduino脑电放大器连接到上位机，确保设备正常输出数据（如LSL数据）。打开脑电控制无人机的程序，启动数据采集功能。
3. 数据采集参数设置：在采集软件中选择合适的采样率、通道数等参数，确保能够准确采集到大脑的电活动信号。同时，勾选LSL数据流选项，以便将采集到的实时脑电数据通过LSL协议发送到解码端进行后续处理。

（二）信号处理算法

1. 数据预处理：采集到的脑电信号中可能包含大量与任务无关的干扰成分，如自发脑电信号、眼电、肌电和运动伪迹等，以及外部设备引入的噪声信号（如工频干扰）。在实时性较强的BCI系统中，通常采用50Hz的陷波去除工频干扰，并使用带通滤波去除低频和高频成分。
2. 特征提取与分析：SSVEP信号具有明显的与刺激相关的频率特性，常用的特征提取方法包括功率谱分析等，可运用快速傅立叶变换（FFT）或短时傅立叶变换（STFT）将时域信号转换至频域空间进行探究，观察刺激频率及其谐波处的功率谱密度，通常在这些频率处会有显著的能量峰值。
3. 解码算法选择：本项目采用滤波器组典型相关分析（FBCCA）作为SSVEP解码算法。FBCCA在CCA的基础上增加了滤波器组，通过对多组子频带的识别结果进行加权融合，能够提高算法对频率的分辨率和鲁棒性，从而更准确地识别出被试者的视觉意图对应的控制指令。

五、无人机控制逻辑实现

（一）控制指令转换

解码端接收到通过LSL数据流传输的脑电信号后，采用FBCCA算法进行解码，将解码结果转换为无人机的控制指令。例如，当识别出对应“起飞”指令的SSVEP信号时，生成相应的起飞控制指令代码；当识别到“左转”指令时，生成控制无人机向左转的指令代码等。

（二）无人机与Brduino通信

通过wifi将控制指令发送给无人机，实现对无人机飞行状态的实时控制。同时，将控制指令的执行结果反馈给被试者，让被试者了解当前指令的识别和执行情况，以便及时调整注意力和思维状态，提高控制的准确性和流畅性。

六、实验过程与操作步骤

（一）被试者准备阶段

1. 被试者佩戴好脑电帽，确保电极位置准确且接触良好，注射导电膏。
2. 被试者坐在舒适、稳定的位置，与视觉刺激设备保持适当距离（一般50 - 70厘米），调整坐姿，保持头部固定，尽量减少身体运动，避免引入肌电干扰。

（二）设备连接与启动阶段

1. 打开Brduino放大器，电脑搜索并配对Brduino的蓝牙设备，查看蓝牙对应的COM口并记录传出端口号。
2. 打开电脑上的无人机控制程序，连接无人机的wifi（大疆tello无人机的WiFi名称一般为TELLO - XXX）。
3. 启动Brduino的配套软件（如OpenBCI_GUI或自带的其他串口数据接收软件），进行采集参数设置，选择对应的数据源、传输协议、COM端口等，确保数据采集和传输正常。

（三）实验执行阶段

关于如何准确地采集到脑电数据，具体可以参考之前的。

1. 启动视觉刺激程序，呈现包含8个控制指令对应的视觉刺激界面。
2. 被试者注视目标视觉刺激，产生SSVEP信号，脑电采集设备实时采集并通过LSL数据流将数据发送到解码端。
3. 解码端接收数据，进行解码和指令转换，将控制指令发送给无人机，无人机执行相应动作。
4. 实验过程中，可实时观察无人机的飞行状态和控制效果，根据需要调整被试者的状态或实验参数。

（四）实验结束阶段

1. 停止视觉刺激程序和脑电数据采集。
2. 关闭无人机和Brduino设备，整理实验设备和数据。
3. 对实验数据进行分析和评估，查看控制指令的识别准确率、响应时间等指标，总结实验经验，为后续改进提供依据。

七、总结与展望

基于Brduino实现脑控无人机是一项有趣的技术探索。通过深入理解SSVEP信号产生原理，精心设计视觉刺激，准确采集和处理脑电信号，并实现与无人机的有效通信和控制，我们成功地构建了一个脑控无人机系统。然而，我们也清楚地认识到，这项技术仍处于发展阶段，需要不断地优化和完善。希望本文能够为对脑机接口技术感兴趣的读者提供有益的参考和启发，激发更多人参与到这一领域的研究和探索中来。