【摘 要】
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脑电信号和肌电信号是人体重要的生理信号,它们来源于大脑和神经系统,其包含了丰富的人体意图信息,解码并理解脑电和肌电的深层信息是实现基于脑电和肌电的人机交互系统的基础,该技术将有可能改变人们的交互方式。脑电肌电系统的研究和应用很广,未来随着脑电肌电采集设备的便捷化,脑电肌电的交互方式或将为驾驶员提供一种全新的交互体验。因此,本文完成了基于脑电肌电和虚拟现实的人机交互系统研发,具体的工作内容如下:（1
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脑电信号和肌电信号是人体重要的生理信号,它们来源于大脑和神经系统,其包含了丰富的人体意图信息,解码并理解脑电和肌电的深层信息是实现基于脑电和肌电的人机交互系统的基础,该技术将有可能改变人们的交互方式。脑电肌电系统的研究和应用很广,未来随着脑电肌电采集设备的便捷化,脑电肌电的交互方式或将为驾驶员提供一种全新的交互体验。因此,本文完成了基于脑电肌电和虚拟现实的人机交互系统研发,具体的工作内容如下:（1）使用HTC Vive和Unity3D作为虚拟现实开发的软硬件搭建VR视景系统,为人机交互系统提供逼近真实的虚拟场景和沉浸式交互体验。HTC Vive头戴显示器和其定位基站能够定位和获取头部的运动信息,为人的双眼提供全方位的视觉效果。（2）改进传统的脑电和肌电据采集过程中的视觉引导方式,搭建基于虚拟现实的脑电和肌电数据采集系统。运动想象脑电数据的采集过程通过虚拟的人体动作来提供视觉提示并引导被试者运动想象,这种方式改变了单调和乏味的数据采集过程,让实验过程更形象和有趣。肌电数据采集过程结合了动作捕捉手套把基于肌电的手势捕捉到VR场景中并给予被试者视觉反馈,让基于虚拟现实的肌电数据采集成为了可能,丰富了肌电数据采集方式。（3）基于一维卷积神经网络分别对脑电数据和肌电数据进行处理,并对分类结果进行分析。其中运动想象的脑电数据平均分类准确率为72.7%,不同手势的肌电数据平均分类准确率为84%。然后根据脑电和肌电的分类效果并结合人机交互系统的功能对脑电和肌电进行决策层的信息融合。（4）首先通过Unity3D在驾驶模拟系统的基础上搭建虚拟座舱场景,然后结合脑机接口系统,表面肌电系统和虚拟现实系统构建人机交互平台。基于脑电和肌电的方式实现人与车之间的交互并通过虚拟现实增加交互的沉浸感。
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