脑控无人机
基于运动想象范式，利用脑机接口技术实现对无人机姿态与轨迹的实时意念操控。
研究概述
脑控无人机研究将 BCI 技术与自主飞行系统结合，探索基于运动想象的离散指令集与连续轨迹预测两种控制范式。实验室面向室内外不同飞行场景，研究鲁棒性强、用户适应快的意念飞行控制方案。
研究方法
01
离散指令控制
定义四方向运动想象任务（左手、右手、双脚、双手）映射到无人机悬停、前进、后退、转向等指令，通过在线自适应分类器降低跨场景性能衰退。
02
轨迹连续预测
利用深度回归网络从 EEG 信号中连续估计操控意图方向向量，结合无人机内置自稳系统实现平滑轨迹跟踪，减少离散指令切换引起的飞行抖动。
03
安全与鲁棒性
设计意图置信度门控机制，当解码置信度低于阈值时触发悬停保护，避免因 EEG 信号质量下降导致的误操作，保障飞行安全。
无人机运动想象轨迹控制自适应分类飞行安全