北京,2023年10月5日— WiMi全息云(NASDAQ:WIMI)(“WiMi”或“公司”)是一家领先的全球性全息增强现实(“AR”)技术提供商,今天宣布提出了一种基于电脑电图(EEG)的无人机(UAV)控制的大脑-计算机接口系统,用于低速无人机目标搜索。WiMi的无人机控制的大脑-计算机接口系统基于半自主导航和运动意象。该方法由两个主要子系统组成:决策子系统和半自主导航子系统。它实现了在水平维度上对无人机的连续控制,以实现低速无人机的稳定控制和目标搜索。
决策子系统通过分析运动意象(MI)EEG实现对无人机的决策控制。采用改进的互相关(CC)方法对MI进行特征提取,可以有效提取EEG中与MI相关的信息。然后,使用逻辑回归(LR)方法对MI特征进行分类和决策,以指导无人机的运动方向。决策子系统为无人机提供了直接的大脑控制能力,使操作更直观、高效。该方法的决策子系统实现如下:
EEG信号采集:在决策子系统中,首先需要采集操作员的EEG信号,这是通过使用非侵入式EEG设备、头戴式EEG传感器或干电极阵列来完成的。 EEG记录了大脑皮层的电活动,尤其是与MI相关的电信号。
MI特征提取:在采集EEG信号之后,下一步是提取MI特征。 MI是指人们想象特定运动时大脑产生的相应电信号。这些特定动作通常与无人机运动方向相关,如左、右、前进等。
特征分类和决策:在特征提取之后,决策子系统使用分类算法识别和区分不同的MI。分类算法包括逻辑回归、支持向量机等。通过这些算法,决策子系统可以根据识别的MI确定操作员的意图,并相应地指导无人机的运动。
向无人机传递指令:一旦决策子系统完成对MI进行分类的决策,它就会向无人机控制系统传递相应的指令,以指导无人机执行相应的动作。这些指令可以是飞行方向调整、速度变化或其他与运动相关的控制。
决策子系统的关键是准确识别和分类运动意象,以便能够向无人机传递正确的命令。这需要对EEG信号进行有效的特征提取和高效的分类算法,以确保系统的稳定性和可靠性。
此外,半自主导航子系统是WiMi基于半自主导航和运动意象的无人机控制的大脑-计算机接口系统中的另一个关键组件。这个子系统的主要目标是实现无人机的自主避障,确保决策子系统提供的运动方向是可行和安全的。它通过结合传感器数据和环境信息,使无人机在未知或复杂环境中具有一定程度的自主性和适应性。半自主导航子系统的实现如下:
传感器数据采集:在半自主导航子系统中,无人机配备了各种传感器,如激光雷达、摄像头、超声波传感器等。这些传感器可以感知无人机周围的环境信息,包括障碍物的位置、距离和大小。
环境感知和地图构建:通过传感器数据,半自主导航子系统感知和分析无人机周围的环境。基于传感器数据,系统可以构建环境的虚拟地图,在地图上标出障碍物和其他重要信息的位置。
路径规划和避障决策:基于环境地图,半自主导航子系统利用路径规划算法确定无人机的飞行路径。在此过程中,系统将考虑无人机当前位置、目标位置、环境中障碍物分布等因素,找到一条安全高效的飞行路径。如果路径上发现障碍物,系统将通过避障决策算法避开这些障碍物,使无人机保持在安全的轨迹上飞行。
指令传递:一旦半自主导航子系统完成路径规划和避障决策,它就会向无人机控制系统传递适当的指令,指导无人机执行飞行机动。这些命令可能包括调整飞行方向、高度或速度,以确保无人机遵循计划路径并避开障碍物。
半自主导航子系统旨在提高无人机的自主性,使无人机能够在复杂未知的环境中自主飞行,并在遇到障碍时自动避开障碍以确保飞行安全。与全自主导航系统相比,半自主导航系统在一定程度上仍依赖于手动设置目标或区域,但通过大脑-计算机接口技术,它允许操作员更灵活地指导无人机的运动,从而在响应复杂任务时具有更高的适应性和灵活性。
当然,大脑-计算机接口技术仍在不断发展和改进,尽管有所进步,但在实际应用中仍面临一些挑战,如信号噪声、个体差异和系统响应速度等。因此,决策子系统性能的改进仍需要持续的研究和创新。但是,随着技术的进步,基于EEG的决策子系统有望成为未来无人机控制领域的重要技术,为无人机的智能化和自主化提供新的可能性。
WiMi基于半自主导航和运动意象的无人机控制的大脑-计算机接口系统是无人机发展领域的重大进步,它彻底改变了无人机的操控方式。这一大脑-计算机接口系统的成功开发对无人机技术的发展和普及具有重要意义,使无人机操作更简单、直观和高效。这项技术的应用将促进无人机产业的发展,并为农业、交通、救援、测绘等各个领域带来更多便利和可能性。随着无人机应用场景的不断扩大,更智能、简化的控制将帮助无人机技术在各个领域发挥更大的作用。
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WIMI全息云公司(NASDAQ:WIMI)是一家专注于专业领域的全息增强现实综合技术解决方案提供商,包括全息AR头戴显示器软件和硬件、全息AR光学引擎、3D扫描与建模软件、智能全息AR云服务等业务。其全息AR技术和解决方案广泛应用于智能交通、智能城市、智能工程、智能娱乐、智能消费等领域。
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