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基于SSVEP信号的下肢外骨骼机器人控制系统研究

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为了降低脑控下肢外骨骼机器人的研发成本,促进脑机接口技术的快速发展,提出一种基于深度学习与Matlab/Simulink联合仿真控制方法.该方法建立具有多个自由度的下肢外骨骼机器人样机模型,并进行运动学仿真,验证模型的合理性.利用EEGLAB对SSVEP信号进行滤波预处理,通过FFT变换将信号从时域转换到频域,提取SSVEP信号的频域特征.结合深度学习理论对特征进行分类,将分类结果转换成控制指令,控制仿真模型进行运动.实验结果表明,该方法控制的平均准确率达到了79.8%,验证了其可行性.

陈熙来、丛佩超、万东宝、李文彬

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广西科技大学机械与汽车工程学院,广西柳州 545616

脑机接口 SSVEP 深度学习 下肢外骨骼机器人 Matlab/Simulink

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桂科ZY19183003桂科AB20058001桂科AD19110021

2024

10.19514/j.cnki.cn32-1628/tm.2024.07.011

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ISSN：1671-0797
年,卷(期)：2024.(7)
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