腦：控智能車輛

第1章腦控智能車輛概述
1.1智能車輛
1.1.1智能車輛的定義
1.1.2智能車輛的組成
1.2腦機(jī)接口
1.2.1腦機(jī)接口的定義
1.2.2腦機(jī)接口的組成
1.3腦控智能車輛
1.3.1腦控智能車輛產(chǎn)生的背景
1.3.2腦控智能車輛的定義和意義
1.3.3腦控智能車輛的組成
1.3.4腦控智能車輛的分類
1.4腦控智能車輛的展望
參考文獻(xiàn)
第2章腦機(jī)接口技術(shù)
2.1引言
2.2腦電信號(hào)與腦機(jī)接口范式
2.2.1腦電信號(hào)簡(jiǎn)介
2.2.2典型腦機(jī)接口范式
2.2.3其他腦機(jī)接口范式
2.3腦電信號(hào)采集及預(yù)處理
2.3.1大腦功能分區(qū)
2.3.2腦電信號(hào)采集
2.3.3腦電信號(hào)預(yù)處理
2.4腦電信號(hào)特征
2.4.1時(shí)域特征
2.4.2頻域特征
2.4.3時(shí)頻特征
2.4.4空間域特征
2.4.5腦網(wǎng)絡(luò)特征
2.5腦電信號(hào)特征選擇和提取
2.5.1χ2特征選擇
2.5.2AUC特征選擇
2.5.3順序前向浮動(dòng)搜索算法
2.5.4主成分分析特征提取
2.6腦電信號(hào)分類算法
2.6.1Fisher線性判別法
2.6.2支持向量機(jī)
2.6.3人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
2.6.4卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
2.6.5膠囊網(wǎng)絡(luò)
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第3章基于任務(wù)層面共享控制的腦控智能車輛
3.1引言
3.2基于任務(wù)層面共享控制的腦控智能車輛的系統(tǒng)結(jié)構(gòu)
3.3基于抬頭顯示系統(tǒng)的用戶界面
3.4基于BCI的目的地選擇系統(tǒng)
3.4.1BCI模式選擇
3.4.2視覺(jué)刺激
3.4.3BCI算法
3.5實(shí)驗(yàn)
3.5.1實(shí)驗(yàn)平臺(tái)
3.5.2被試者及實(shí)驗(yàn)條件
3.5.3實(shí)驗(yàn)過(guò)程
3.6結(jié)果分析
3.6.1模型測(cè)試輪數(shù)分析
3.6.2模型訓(xùn)練輪數(shù)分析
3.6.3通道分析
3.7總結(jié)
參考文獻(xiàn)
第4章基于混合BCI的腦控車輛目的地選擇系統(tǒng)
4.1引言
4.2腦控車輛目的地選擇系統(tǒng)
4.2.1模式選擇
4.2.2基于混合BCI的目的地選擇系統(tǒng)結(jié)構(gòu)
4.3刺激及BCI算法
4.3.1視覺(jué)刺激
4.3.2BCI算法
4.4系統(tǒng)性能模型
4.4.1系統(tǒng)準(zhǔn)確率計(jì)算模型
4.4.2系統(tǒng)限制條件
4.4.3完成任務(wù)的時(shí)間計(jì)算模型
4.5實(shí)驗(yàn)
4.5.1被試者
4.5.2實(shí)驗(yàn)過(guò)程
4.5.3實(shí)驗(yàn)條件
4.6結(jié)果分析
4.6.1SSVEP BCI性能分析
4.6.2系統(tǒng)結(jié)果分析
4.7總結(jié)
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第5章環(huán)境因素對(duì)腦控車輛目的地選擇系統(tǒng)的影響分析
5.1引言
5.2實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)
5.2.1實(shí)驗(yàn)條件
5.2.2實(shí)驗(yàn)過(guò)程
5.3環(huán)境因素對(duì)系統(tǒng)性能的影響
5.3.1系統(tǒng)性能
5.3.2主觀評(píng)價(jià)
5.4影響規(guī)律的生理學(xué)機(jī)理
5.4.1EEG表征
5.4.2P300幅值變化
5.4.3P300潛伏期變化
5.4.4討論
5.5總結(jié)
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第6章基于運(yùn)動(dòng)控制的腦控智能車輛
6.1引言
6.2腦控智能車輛的系統(tǒng)結(jié)構(gòu)
6.3基于BCI的人車接口系統(tǒng)
6.3.1BCI
6.3.2接口模型
6.4系統(tǒng)性能分析
6.4.1實(shí)驗(yàn)平臺(tái)
6.4.2實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)
6.4.3腦控車輛的性能分析
6.4.4腦控車輛的駕駛訓(xùn)練分析
6.5總結(jié)
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第7章腦控智能車輛運(yùn)動(dòng)控制系統(tǒng)建模
7.1引言
7.2腦控智能車輛運(yùn)動(dòng)控制系統(tǒng)模型
7.2.1基于QNMHP的腦控駕駛員模型
7.2.2BCI模型
7.2.3接口模型
7.2.4道路和車輛模型
7.2.5腦控車輛模型
7.3模型驗(yàn)證
7.3.1實(shí)驗(yàn)
7.3.2仿真
7.3.3模型驗(yàn)證
7.4結(jié)果分析
7.4.1仿真條件
7.4.2仿真結(jié)果及分析
7.4.3更新量的選擇分析
7.5總結(jié)
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第8章腦控智能車輛運(yùn)動(dòng)的共享控制方法
8.1引言
8.2基于模型預(yù)測(cè)控制的共享控制方法
8.2.1共享控制系統(tǒng)結(jié)構(gòu)
8.2.2輔助控制器的設(shè)計(jì)
8.3輔助控制器的仿真分析與參數(shù)優(yōu)化
8.3.1仿真平臺(tái)
8.3.2MPC輔助控制器的參數(shù)分析
8.3.3性能測(cè)試
8.4輔助控制器的實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證
8.4.1實(shí)驗(yàn)平臺(tái)及實(shí)驗(yàn)過(guò)程
8.4.2實(shí)驗(yàn)結(jié)果
8.5總結(jié)
參考文獻(xiàn)
第9章緊急狀況下駕駛員制動(dòng)意圖的腦電表征
9.1引言
9.2實(shí)驗(yàn)
9.2.1實(shí)驗(yàn)條件
9.2.2實(shí)驗(yàn)過(guò)程
9.3腦電表征
9.3.1事件相關(guān)電位分析
9.3.2功率譜特性
9.3.3腦連通性分析
9.4總結(jié)
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第10章緊急狀況下駕駛員制動(dòng)意圖的腦電檢測(cè)
10.1引言
10.2特征選擇
10.3不同類型特征分類性能評(píng)價(jià)
10.3.1ERP特征
10.3.2功率譜特征
10.3.3功能性腦網(wǎng)絡(luò)特征
10.3.4效用性腦網(wǎng)絡(luò)特征
10.3.5各類特征分類性能對(duì)比
10.4基于最優(yōu)特征的解析模型分析
10.5基于腦電解析模型的腦控駕駛員緊急制動(dòng)意圖檢測(cè)系統(tǒng)
10.5.1偽在線測(cè)試
10.5.2腦控駕駛員緊急制動(dòng)意圖檢測(cè)系統(tǒng)偽在線測(cè)試
10.6融合環(huán)境信息與腦電解析模型的駕駛員緊急制動(dòng)意圖檢測(cè)系統(tǒng)
10.6.1環(huán)境信息與腦電解析模型的融合方法
10.6.2基于融合系統(tǒng)的駕駛員緊急制動(dòng)意圖檢測(cè)系統(tǒng)偽在線驗(yàn)證
10.7基于嵌入式系統(tǒng)的駕駛員制動(dòng)意圖檢測(cè)平臺(tái)
10.8融合環(huán)境信息和腦電解析系統(tǒng)的緊急制動(dòng)檢測(cè)系統(tǒng)的性能測(cè)試
10.8.1在線實(shí)驗(yàn)范式
10.8.2實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析
10.9總結(jié)
參考文獻(xiàn)