基于脑电信号的无人集群控制系统设计与实现开题报告

1. 本选题研究的目的及意义

随着人工智能和无人系统技术的迅猛发展，无人集群控制成为了当前研究的热点，它在各个领域展现出巨大的应用潜力，例如军事侦察、灾难救援、环境监测等。

传统的无人集群控制系统主要依赖于人工操作或预设程序，存在着效率低下、灵活性和适应性不足等局限性。

为了克服这些问题，探索更加智能、自然的人机交互方式势在必行。

2. 本选题国内外研究状况综述

近年来，脑-机接口技术和无人集群控制技术都取得了显著的进步，为基于脑电信号的无人集群控制系统研究奠定了基础。

1. 国内研究现状

国内在脑-机接口技术方面起步较晚，但在国家政策的支持下，近年来发展迅速，在脑电信号采集、处理和识别等方面取得了一定的成果。

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

本研究的主要内容包括以下几个方面:1.脑-机接口技术研究：-研究脑电信号采集与处理方法，设计高精度、高可靠性的脑电信号采集系统，并对采集到的脑电信号进行预处理、特征提取和分类识别。

-研究基于稳态视觉诱发电位(ssvep)、运动想象(mi)和情感识别等脑电信号特征的控制指令识别算法，提高控制指令的识别精度和速度。

2.无人集群控制系统架构设计：-设计基于脑-机接口的无人集群控制系统总体架构，包括脑-机接口模块、集群控制模块和通信交互模块等。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用理论分析、系统设计、实验验证相结合的研究方法。

首先，进行文献调研，了解脑-机接口技术、无人集群控制技术以及相关领域的研究现状，为本研究提供理论基础和技术参考。

其次，进行系统设计，包括脑-机接口模块设计、无人集群控制模块设计、通信交互模块设计以及系统总体架构设计，确定系统的硬件组成和软件架构。

5. 研究的创新点

本研究的创新点主要体现在以下几个方面：1.基于多模式脑电信号的无人集群控制：本研究将探索利用多种脑电信号特征，例如稳态视觉诱发电位(ssvep)、运动想象(mi)和情感识别等，实现对无人集群的多种控制指令，提高控制的灵活性和效率。

2.基于情感识别的无人集群避障控制：本研究将探索利用情感信号作为控制信号，实现无人集群的自主避障控制，提高无人集群在复杂环境下的适应性和安全性。

3.多无人机协同控制算法研究：本研究将针对基于脑电信号的无人集群控制问题，研究多无人机协同控制算法，例如编队控制算法、目标搜索算法等，提高无人集群的协同能力和任务执行效率。

6. 计划与进度安排

第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。

第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲

第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文

7. 参考文献（20个中文5个英文）

1. 徐光华,周佳,王行,等.多脑协同控制技术及其在无人机集群中的应用[j].智能系统学报,2021,16(06):1003-1014.

2. 李道钧,李欣,王超,等.面向脑机交互的无人机自适应自主控制[j].控制理论与应用,2021,38(01):64-72.

3. 刘亚玲,王聪,王云,等.基于混合脑机接口的无人机编队协同控制[j].控制与决策,2020,35(10):2448-2454.