本發(fā)明虛擬現(xiàn)實領域,具體涉及一種基于腦機接口的虛擬現(xiàn)實多級菜單交互方法。
背景技術:
為幫助嚴重身體有缺陷的人群解決交流互動問題,在1991年wolpaw等人發(fā)表了通過改變腦電信號中的μ節(jié)律幅度來控制光標移動的成果,提出了一種全新的自動控制概念-大腦驅(qū)動控制技術bac,簡稱腦電控制,與手動控制、語音控制相比,腦電控制為利用大腦脈沖信號去控制計算機、發(fā)動機或者其它裝置。只需要提取相關腦電信號,經(jīng)過預處理后,經(jīng)過計算機模式識別分類后,就能通過不同的分類的信號,驅(qū)動計算機完全不同功能。自從bac技術問世以來,由于該項技術巨大的應用前景,可以應用于病人康復、軍事演練、場景模擬等,各國大量的研究人員投入了巨大的精力對相關技術進行了研究。
特別針對于在用來幫助身體有缺陷的人群進行交流互動的虛擬系統(tǒng)程序中,程序需要能夠執(zhí)行不同的功能,虛擬系統(tǒng)程序的界面通常比較復雜,一個虛擬系統(tǒng)程序往往具有多層次菜單跟選項模塊分別對應不同的功能。如何在一個具有多層次菜單跟功能模塊的虛擬系統(tǒng)中,進行快速的搜索、選擇和切換,達到特定的功能選擇,是一個關鍵問題,為了解決上述問題,提供一種基于腦機接口的虛擬現(xiàn)實多級菜單交互方法。
技術實現(xiàn)要素:
本發(fā)明針對現(xiàn)有技術的不足,提出一種基于腦機接口的虛擬現(xiàn)實多級菜單交互方法,具體技術方案如下:
一種基于腦機接口的虛擬現(xiàn)實多級菜單交互方法,其特征在于:
采用以下步驟,
步驟1:使用者戴上腦電采集帽,打開虛擬現(xiàn)實系統(tǒng),進入腦機交互界面;
步驟2:在腦機交互界面生成有不同選項,每個選項對應一個p300虛擬鍵,使用者選擇需要的p300虛擬鍵;
步驟3:判斷該p300虛擬鍵對應的選項是否為子目錄,如果是則進入該子目錄,腦機交互界面更新為該子目錄的腦機交互界面,按照步驟2處理;
否則進入下一步驟;
步驟4:判斷該選項是否為文本輸入類型,若為文本輸入類型,則進入下一步驟,否則,進入步驟6;
步驟5:腦機交互界面切換為文本輸入界面,文本輸入界面的選擇字符均為p300虛擬鍵,使用者字符輸入完成后,按照輸入指令執(zhí)行對應的功能;
步驟6:執(zhí)行該選項的功能。
為更好的實現(xiàn)本發(fā)明,可進一步為:所述步驟2包括以下步驟:
步驟21:在腦機交互界面生成有不同選項,每個選項對應一個p300虛擬鍵;
步驟22:使用者注視著與需要選取選項對應的p300虛擬鍵;
步驟23:每個p300虛擬鍵隨機閃爍一次,在p300虛擬鍵閃爍的同時,腦電采集帽同步對頭皮腦電信號進行采集,將頭皮腦電信號進行帶通濾波,將腦電數(shù)據(jù)截取0-600ms的采樣點,對所述0-600ms的采樣點進行1/6下采樣,將該1/6下采樣數(shù)據(jù)構(gòu)成一個特征向量,計算機存儲每個p300虛擬鍵閃爍時,對應的特征向量;
步驟24:將上述步驟22至步驟23重復n遍,計算機對于所有的p300虛擬鍵均生成有對應的n個特征向量,該n個特征向量構(gòu)成特征向量集d1;
步驟25:將特征向量集d1通過分類系統(tǒng)進行分類,確定使用者選擇的p300虛擬鍵。
進一步地:所述步驟5包括以下步驟:
步驟51:腦機交互界面切換為文本輸入界面,文本輸入界面的選擇字符均為p300虛擬鍵;
步驟52:使用者注視著要選取的選擇字符;
步驟53:每個選擇字符隨機閃爍一次,在選擇字符閃爍的同時,腦電采集帽同步對頭皮腦電信號進行采集,將頭皮腦電信號進行帶通濾波,將腦電數(shù)據(jù)截取0-600ms的采樣點,對所述0-600ms的采樣點進行1/6下采樣,將該1/6下采樣數(shù)據(jù)構(gòu)成一個特征向量,計算機存儲每個選擇字符閃爍時對應的特征向量;
步驟54:將上述步驟52至步驟53重復n遍,計算機對于所有的選擇字符均生成有對應的n個特征向量,該n個特征向量構(gòu)成特征向量集d2;
步驟55:將特征向量集d2通過分類系統(tǒng)進行分類,確定使用者選擇的字符;
步驟56:按步驟52至步驟55重復,直到完成文本輸入;
步驟57:按照輸入指令執(zhí)行對應的功能。
本發(fā)明的有益效果為:第一,解決了目前基于虛擬現(xiàn)實的腦機交互方法中存在的單用戶、單一功能的局限性,該交互方法可以進行連續(xù)的交互操作。第二,能夠在文本輸入框、選擇項、多目錄之間進行查找切換,能夠深入到目錄最底層,進行的目標選擇。如果是文字輸入類目標,則界面切換為p300文本輸入界面,使用p300信號檢測實現(xiàn)文字輸入。如果不是文本輸入類目標。則通過p300腦電電位信息,以及虛擬現(xiàn)實反饋信息判定信息類型,完成交互。
附圖說明
圖1為本發(fā)明的流程圖;
圖2為本虛擬歌廳點歌系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)圖;
圖3為腦機交互界面示意圖;
圖4為文本輸入框示意圖。
具體實施方式
下面結(jié)合附圖對本發(fā)明的較佳實施例進行詳細闡述,以使本發(fā)明的優(yōu)點和特征能更易于被本領域技術人員理解,從而對本發(fā)明的保護范圍做出更為清楚明確的界定。
本發(fā)明具體實施例如圖1至圖4所示,以一種虛擬現(xiàn)實歌廳點歌系統(tǒng)為例,一種基于腦機接口的虛擬現(xiàn)實多級菜單交互方法,
采用以下步驟,
步驟1:使用者戴上腦電采集帽,打開虛擬音樂點歌系統(tǒng),進入腦機交互界面,該虛擬音樂點歌系統(tǒng)由四級子系統(tǒng)構(gòu)成;
步驟2:在腦機交互界面生成有歌星點歌、拼音點歌和歌名點歌三個選項,每個選項對應一個p300虛擬鍵;
步驟3:使用者注視著與需要選取選項對應的p300虛擬鍵,此處假設使用者盯著對應與歌名點歌選項相關的p300虛擬鍵;
步驟4:每個p300虛擬鍵隨機閃爍一次,在p300虛擬鍵閃爍的同時,腦電采集帽同步對頭皮腦電信號進行采集,將頭皮腦電信號進行帶通濾波,將腦電數(shù)據(jù)截取0-600ms的采樣點,對上述0-600ms的采樣點進行1/6下采樣,將該1/6下采樣數(shù)據(jù)構(gòu)成一個特征向量,計算機存儲每個p300虛擬鍵閃爍時對應的特征向量;
步驟5:將上述步驟4重復3遍,計算機對于所有的p300虛擬鍵均生成有對應的3個特征向量,該3個特征向量構(gòu)成特征向量集d1;
步驟6:將特征向量集d1通過分類系統(tǒng)進行分類,確定使用者選擇的p300虛擬鍵,此處,該p300虛擬鍵與歌名點歌選項對應,具體為,每個p300虛擬鍵把3輪中對應的3個向量特征的和進行疊加,再求平均,如第一個p300虛擬鍵的特征向量均值為d平均:
將每個p300虛擬鍵對應的3輪特征向量分別求d平均,得到特征向量集d1=[d1,d2,d3],將特征向量集d1=[d1,d2,d3]進行分類和波形檢測,得到3個分類結(jié)果s=[s1,s2,s3]和3個波形檢測結(jié)果w=[w1,w2,w3],其中對分類結(jié)果s只保留其最大的前2個分值并將其余置零;將分類結(jié)果s和波形檢測結(jié)果w相乘,得到rt:
rt是一個包含m個非零值的3維行向量;
遍歷rt,若不存在
步驟7:判斷該p300虛擬鍵對應的選項是否為子目錄,該處子目錄為歌名點歌,如果是則進入子目錄,該處子目錄為歌名翻頁,腦機交互界面更新為歌名翻頁的腦機交互界面,按照步驟3至步驟6處理;
否則進入下一步驟;
步驟8:判斷該選項是否為文本輸入類型,該處為歌星點歌和拼音點歌,若為歌星點歌或者拼音點歌,則進入下一步驟,否則,進入步驟16;
步驟9:腦機交互界面切換為文本輸入界面,文本輸入界面的選擇字符均為p300虛擬鍵,該選擇字符共有28個字符;
步驟10:使用者注視著要選取的選擇字符;
步驟11:每個選擇字符隨機閃爍一次,在選擇字符閃爍的同時,腦電采集帽同步對頭皮腦電信號進行采集,將頭皮腦電信號進行帶通濾波,將腦電數(shù)據(jù)截取0-600ms的采樣點,對上述0-600ms的采樣點進行1/6下采樣(每6個采樣點選取一個),將該1/6下采樣數(shù)據(jù)構(gòu)成一個特征向量,計算機存儲每個選擇字符閃爍時,對應的特征向量;
步驟12:將上述步驟11重復3遍,計算機對于28個選擇字符均生成有對應的3個特征向量;
步驟13:將28個字符中的每個選擇字符對應的3個特征向量分別通過分類系統(tǒng)進行分類,確定使用者選擇的字符,具體為:
n=3表示共3輪,每個字符把3輪的3個向量特征和疊加,再求平均,如一個字符的特征向量均值為d平均:
將28個字符中每個字符對應的3輪特征向量分別求d平均,得到特征向量集d2=[d1,d2,...,d28],將該特征向量集d2=[d1,d2,...,d28]進行分類和波形檢測,得到28個分類結(jié)果s=[s1,s2,...,si,...,s28]和28個波形檢測結(jié)果w=[w1,w2,...,wi,...,w28],其中對分類結(jié)果s只保留其最大的前5個分值并將其余置零;將分類結(jié)果s和波形檢測結(jié)果w相乘,得到rt:
rt是一個包含m個非零值的28維行向量;
遍歷rt,若不存在
步驟14:按步驟10至步驟13重復選擇,直到完成文本輸入,該處為歌星名字輸入完成或者拼音輸入完成;
步驟15:按照輸入指令執(zhí)行對應的功能;
步驟16:執(zhí)行播放音樂的功能。