本發(fā)明涉及腦機(jī)接口和虛擬現(xiàn)實(shí)領(lǐng)域，特別涉及一種腦控虛擬人避障控制方法。

背景技術(shù)：

患有運(yùn)動(dòng)性功能障礙的病人自身無(wú)法與外界很好的聯(lián)系，腦機(jī)接口(brain-computerinterface,bci)技術(shù)能夠讓這些病人直接通過(guò)腦信號(hào)來(lái)控制腦機(jī)接口設(shè)備，實(shí)現(xiàn)與外界的交流及對(duì)外界物體的操作。腦機(jī)接口技術(shù)的實(shí)質(zhì)是在人腦和計(jì)算機(jī)之間建立一種外部通道，這種通道不需要神經(jīng)或者肌肉組織的參與就可以實(shí)現(xiàn)對(duì)外信息交流和控制。

上世紀(jì)，人們對(duì)腦機(jī)接口的研究主要是圍繞控制外部設(shè)備來(lái)替代病人的一些缺失功能，如控制假肢、輪椅，拼寫(xiě)打字等。而本世紀(jì)腦機(jī)接口應(yīng)用領(lǐng)域方面取得了重大突破：將腦機(jī)接口技術(shù)與虛擬現(xiàn)實(shí)(virtualreality,vr)相結(jié)合，構(gòu)成基于虛擬現(xiàn)實(shí)的腦機(jī)接口新形式。虛擬現(xiàn)實(shí)最基本的方式是利用電腦模擬產(chǎn)生一個(gè)三維空間的虛擬世界。虛擬現(xiàn)實(shí)不僅僅是對(duì)視覺(jué)的模擬，同時(shí)還有聽(tīng)覺(jué)、觸覺(jué)等感官的模擬，從而讓使用者有種身臨其境的感覺(jué)，使用者可以實(shí)時(shí)的、沒(méi)有限制地感受三維空間中的事物。而基于虛擬現(xiàn)實(shí)的腦機(jī)接口系統(tǒng)就是模擬一個(gè)逼真的虛擬現(xiàn)實(shí)環(huán)境并且設(shè)計(jì)一個(gè)可實(shí)時(shí)交互的系統(tǒng)，從而讓使用者可以感知虛擬場(chǎng)景中的事物。

基于虛擬現(xiàn)實(shí)的腦機(jī)接口技術(shù)既能夠保留腦機(jī)接口的作用，也吸收了虛擬現(xiàn)實(shí)的優(yōu)點(diǎn)，具有極其廣闊的應(yīng)用前景。一方面，腦機(jī)接口可作為基于虛擬現(xiàn)實(shí)的腦機(jī)接口系統(tǒng)的輸入設(shè)備，拓展了虛擬現(xiàn)實(shí)系統(tǒng)輸入方式；腦機(jī)接口輸入比傳統(tǒng)虛擬現(xiàn)實(shí)系統(tǒng)輸入方式(比如鍵盤(pán)、鼠標(biāo)、控制手柄等)更直觀，不需要通過(guò)手而是通過(guò)意念來(lái)控制虛擬場(chǎng)景的變化；另一方面，虛擬現(xiàn)實(shí)技術(shù)可以作為腦機(jī)接口系統(tǒng)非常有用的信息反饋方式，虛擬現(xiàn)實(shí)反饋與腦機(jī)接口的傳統(tǒng)簡(jiǎn)單反饋模式相比，能為腦機(jī)接口用戶提供更積極主動(dòng)、更豐富多彩、更具激勵(lì)性的情境反饋模式。將虛擬現(xiàn)實(shí)技術(shù)引入到腦機(jī)接口中可縮短腦機(jī)接口訓(xùn)練時(shí)間。由于用戶是在模擬的逼真場(chǎng)景中進(jìn)行訓(xùn)練和測(cè)試，而不再是機(jī)械性的腦機(jī)接口設(shè)備，這極大地降低了實(shí)驗(yàn)的安全風(fēng)險(xiǎn)和費(fèi)用，但是卻能取得相同的效果。

現(xiàn)階段腦機(jī)接口與虛擬現(xiàn)實(shí)結(jié)合的技術(shù)取得了一定的進(jìn)步，出現(xiàn)了少量的基于運(yùn)動(dòng)想象或者p300的腦控虛擬場(chǎng)景漫游、腦控虛擬游戲等；然而，目前還沒(méi)有出現(xiàn)通過(guò)p300控制虛擬人躲避障礙物的系統(tǒng)。并且之前研究系統(tǒng)的虛擬環(huán)境相對(duì)比較單調(diào)，只是簡(jiǎn)單的用相機(jī)移動(dòng)來(lái)觀察虛擬環(huán)境，控制的虛擬人只能身體某個(gè)部位做機(jī)械性特定的動(dòng)作，顯得呆板、交互性較差。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：

本發(fā)明的目的在于克服現(xiàn)有技術(shù)的缺點(diǎn)與不足，提供一種腦控虛擬人避障控制方法，可以控制虛擬人在虛擬場(chǎng)景中進(jìn)行相應(yīng)的運(yùn)動(dòng)躲避障礙物，提高對(duì)腦控的訓(xùn)練效果，讓使用者獲得更好的體驗(yàn)感受。

一種腦控虛擬人避障控制方法，包括離線訓(xùn)練步驟和在線控制步驟；

a離線訓(xùn)練：

s1、系統(tǒng)初始化；

s2、啟動(dòng)交互界面，交互界面顯示隨機(jī)閃爍的按鈕以及提示窗口；

s3、使用者按照提示窗口的指示注視相應(yīng)的閃爍的按鈕，通過(guò)電極帽采集使用者的腦電信號(hào)；

s4、處理采集到的腦電信號(hào)，包括：預(yù)處理，信號(hào)特征提取和利用貝葉斯分類器進(jìn)行分類訓(xùn)練，得到不同按鈕對(duì)應(yīng)的歸一化回歸分值，歸一化回歸分值最大的按鈕即視為使用者注視的按鈕；

確定最大與第二大歸一化回歸分值的差值的閾值，以及最大按鈕閃爍輪數(shù)、最小按鈕閃爍輪數(shù)作為在線訓(xùn)練階段自適應(yīng)貝葉斯分類器的設(shè)定參數(shù)；

b在線控制：

s5、重新初始化相關(guān)參數(shù)，啟動(dòng)交互界面，提示窗口不再顯示；

s6、使用者根據(jù)障礙物位置與虛擬人位置自行決定注視閃爍的按鈕，同時(shí)電極帽采集使用者的腦電信號(hào)；

s7、采集到腦電信號(hào)后，處理采集到的腦電信號(hào)，包括：預(yù)處理，信號(hào)特征提取和利用自適應(yīng)貝葉斯分類器進(jìn)行分類訓(xùn)練；

s8、根據(jù)輸出的分類結(jié)果生成控制命令，控制虛擬人運(yùn)動(dòng)。

優(yōu)選的，離線訓(xùn)練過(guò)程中每個(gè)使用者進(jìn)行20組測(cè)試，每組測(cè)試包含10輪的按鈕閃爍。

優(yōu)選的，確定最大按鈕閃爍輪數(shù)、最小按鈕閃爍輪數(shù)的方法為：進(jìn)行多組測(cè)試，每組測(cè)試包含多輪按鈕閃爍，然后對(duì)前m輪的正確率取平均作為第m輪的正確率am；正確率am隨著測(cè)試輪數(shù)的增加呈現(xiàn)一定變化，繪制正確率am與按鈕閃爍輪數(shù)的關(guān)系圖，經(jīng)過(guò)分析，保證一定正確率的條件下選擇最大按鈕閃爍輪數(shù)kmax與最小按鈕閃爍輪數(shù)kmin。

具體的，最小按鈕閃爍輪數(shù)為3，最大按鈕閃爍輪數(shù)為8。

優(yōu)選的，確定最大與第二大歸一化回歸分值的差值的閾值方法為：采集到第k輪腦電信號(hào)時(shí)，對(duì)前k輪的特征向量取平均，然后將平均后的特征向量用貝葉斯分類器進(jìn)行分類回歸，獲得不同按鈕對(duì)應(yīng)的回歸分值si，最大的歸一化回歸分值記為smax，第二大的歸一化回歸分值記為ssec，定義smax-ssec＝δθ(0＜δθ＜1)，設(shè)定不同的δθ的閾值θ0；

判斷δθ＞θ0是否成立；若成立，則按鈕閃爍完之后輸出smax對(duì)應(yīng)的按鈕符號(hào)作為分類結(jié)果；若不成立則繼續(xù)采集下一輪腦電信號(hào)；

直到達(dá)到按鈕閃爍設(shè)定輪數(shù)之后δθ＞θ0依然不成立，則對(duì)所有輪的特征向量取平均，輸出smax對(duì)應(yīng)的按鈕符號(hào)作為分類結(jié)果；

根據(jù)輸出的分類結(jié)果得出正確率以及信息傳輸率；得到正確率與θ0的關(guān)系圖線以及信息傳輸率與θ0的關(guān)系圖線，然后通過(guò)比較，在保證正確率和系統(tǒng)信息傳輸率都滿足需求的情況下，選擇一個(gè)最佳值作為閾值θ0。

優(yōu)選的，步驟s7的具體步驟為：

首次采集腦電信號(hào)時(shí)，設(shè)定按鈕閃爍輪數(shù)k＝0；每一輪采集腦電信號(hào)后，判斷按鈕閃爍輪數(shù)k≥kmin是否成立，若不成立，則繼續(xù)進(jìn)行下一輪腦電信號(hào)采集；若成立，則對(duì)采集到的腦電信號(hào)進(jìn)行處理；

處理的過(guò)程包括：預(yù)處理和信號(hào)特征提取，然后對(duì)前k輪的特征向量取平均，將平均后的特征向量用貝葉斯分類器進(jìn)行分類回歸，進(jìn)行分類回歸后得到不同按鈕對(duì)應(yīng)的回歸分值μi'，i代表第i個(gè)按鈕，將μi'進(jìn)行歸一化得到對(duì)應(yīng)的歸一化回歸分值si'，最大的歸一化回歸分值記為smax'，第二大的歸一化回歸分值記為ssec'；

判斷smax'-ssec'＞θ0是否成立，若成立，則輸出smax'對(duì)應(yīng)的按鈕符號(hào)作為分類結(jié)果；若不成立，則進(jìn)一步判斷按鈕閃爍輪數(shù)k≤kmax是否成立；

若成立則繼續(xù)進(jìn)行下一輪腦電信號(hào)采集；若不成立則輸出smax'對(duì)應(yīng)的按鈕符號(hào)作為分類結(jié)果。

優(yōu)選的，系統(tǒng)初始化包括系統(tǒng)硬件設(shè)備的初始化以及相關(guān)參數(shù)的初始化。

優(yōu)選的，系統(tǒng)硬件設(shè)備包括腦電信號(hào)采集儀以及與腦電信號(hào)采集儀相連的32個(gè)通道的腦電電極帽，電極帽上的電極處于標(biāo)準(zhǔn)的電極位置，在采集腦部信號(hào)前，在電極帽的電極與使用者腦部之間注入導(dǎo)電膠。

優(yōu)選的，交互界面包括腦電刺激界面和人機(jī)交互界面；腦電刺激界面包含若干個(gè)三維閃爍按鈕，分別標(biāo)注不同的符號(hào)，若干個(gè)按鈕分別表示若干個(gè)動(dòng)作指令，它們位于同一行等間距排列，并且以隨機(jī)閃爍的方式刺激使用者產(chǎn)生包含p300模式的腦電信號(hào)；人機(jī)交互界面包括一個(gè)三維虛擬街道場(chǎng)景，一個(gè)可以完成不同動(dòng)作指令的虛擬人，以及分布在不同位置的各種障礙物。

進(jìn)一步的，所述隨機(jī)閃爍的具體方式是：若干個(gè)三維閃爍按鈕每輪以隨機(jī)的順序各閃爍一次，每個(gè)按鈕每次閃爍持續(xù)時(shí)間0.2s，每個(gè)按鈕閃爍的間隙為0.2s，每輪間休息時(shí)間間隔為2s。

優(yōu)選的，步驟s4中預(yù)處理具體是指將腦電信號(hào)進(jìn)行帶通濾波并去除偽跡，然后用放大器對(duì)腦電信號(hào)進(jìn)行放大；信號(hào)特征提取具體指從32位電極通道中為每輪四次按鈕閃爍中的每次按鈕閃爍提取一段初始特征信號(hào)，經(jīng)下采樣處理后，將32個(gè)通道的信號(hào)串聯(lián)成一個(gè)p300模式的特征向量，這樣每輪中會(huì)有若干個(gè)p300模式的特征向量；分類訓(xùn)練具體是指將實(shí)驗(yàn)采集到的每輪的p300模式的特征向量用貝葉斯分類器進(jìn)行訓(xùn)練，進(jìn)行分類回歸后得到若干個(gè)按扭對(duì)應(yīng)的回歸分值μi，i代表第i個(gè)按鈕，將μi進(jìn)行歸一化得到對(duì)應(yīng)的回歸分值si，回歸分值最大的按鈕即視為使用者注視的按鈕。

本發(fā)明與現(xiàn)有技術(shù)相比，具有如下優(yōu)點(diǎn)和有益效果：

1、本發(fā)明將虛擬現(xiàn)實(shí)和腦機(jī)接口相結(jié)合，可以控制虛擬人在虛擬場(chǎng)景中進(jìn)行相應(yīng)的運(yùn)動(dòng)躲避障礙物，提高對(duì)腦控的訓(xùn)練效果，獲得更好的體驗(yàn)感受。

2、本發(fā)明使用自適應(yīng)貝葉斯分類器來(lái)進(jìn)行在線分類，極大的提高了腦控虛擬人的效率，很大程度的降低了反應(yīng)時(shí)間，控制虛擬人更加連貫，具有更強(qiáng)的體驗(yàn)感和交互性。

3、本發(fā)明通過(guò)osg創(chuàng)建虛擬場(chǎng)景，可以靈活的賦予虛擬人不同的姿態(tài)動(dòng)作，并且能夠?qū)崟r(shí)觀察虛擬人在復(fù)雜虛擬環(huán)境中的狀態(tài)。

附圖說(shuō)明

圖1是實(shí)施例方法流程圖；

圖2是在線控制階段處理腦電信號(hào)方法的流程圖；

圖3是離線訓(xùn)練步驟中交互界面示意圖；

圖4是正確率am與按鈕閃爍輪數(shù)的關(guān)系圖線；

圖5是正確率與閾值θ0的關(guān)系圖線以及信息傳輸率與閾值θ0的關(guān)系圖線。

具體實(shí)施方式

下面結(jié)合實(shí)施例及附圖對(duì)本發(fā)明作進(jìn)一步詳細(xì)的描述，但本發(fā)明的實(shí)施方式不限于此。

如圖1，一種腦控虛擬人避障控制方法，包括離線訓(xùn)練步驟和在線控制步驟；

具體的，離線訓(xùn)練包括以下步驟：

s1、系統(tǒng)初始化：系統(tǒng)初始化包括系統(tǒng)硬件設(shè)備的初始化以及相關(guān)參數(shù)的初始化。

系統(tǒng)硬件設(shè)備包括腦電信號(hào)采集儀，與腦電信號(hào)采集儀相連的32個(gè)通道的腦電電極帽，電極帽上的電極處于標(biāo)準(zhǔn)的電極位置。在采集腦部信號(hào)前，需在電極帽的電極與使用者腦部之間注入導(dǎo)電膠，確保腦電電極帽采集到良好的腦電信號(hào)。給使用者帶上電極帽，并對(duì)相關(guān)參數(shù)進(jìn)行初始化。

s2、啟動(dòng)如圖3所示的交互界面，交互界面包括腦電刺激界面和人機(jī)交互界面。

腦電刺激界面包含4個(gè)三維閃爍按鈕，它們分別標(biāo)注“l(fā)”、“c”、“w”、“r”。這四個(gè)按鈕分別表示左轉(zhuǎn)、蹲著走、前進(jìn)和右轉(zhuǎn)，它們位于同一行等間距排列，并且以隨機(jī)閃爍的方式刺激使用者產(chǎn)生包含p300模式的腦電信號(hào)。上述隨機(jī)閃爍的具體方式是：4個(gè)三維閃爍按鈕每輪以隨機(jī)的順序各閃爍一次，每個(gè)按鈕每次閃爍持續(xù)時(shí)間0.2s，每個(gè)按鈕閃爍的間隙為0.2s，每輪間休息時(shí)間間隔為2s。

人機(jī)交互界面包括一個(gè)三維虛擬街道場(chǎng)景，一個(gè)可以左轉(zhuǎn)、蹲著走、前進(jìn)和右轉(zhuǎn)的虛擬人，以及分布在不同位置的各種障礙物。

在離線訓(xùn)練步驟時(shí)，交互界面還包括一個(gè)提示窗口，可以顯示包括“l(fā)”、“c”、“w”、“r”的不同指示。而在線控制步驟中，該提示窗口不再顯示。

s3、通過(guò)電極帽采集使用者的頭皮腦電信號(hào)，然后對(duì)腦電信號(hào)進(jìn)行離線訓(xùn)練。

使用者根據(jù)交互界面中的提示窗口中顯示的字母注視腦電刺激界面相應(yīng)的按鈕，例如提示窗口顯示“l(fā)”，使用者的眼睛就注視刺激界面中標(biāo)有“l(fā)”的按鈕。針對(duì)每個(gè)使用者進(jìn)行20組測(cè)試，每組測(cè)試包含10輪的按鈕閃爍。一組測(cè)試中，人眼一直盯著一個(gè)字符，4個(gè)按鈕不斷閃爍，人眼在一組測(cè)試也就是10輪測(cè)試結(jié)束之前不能移動(dòng)眼睛去看其他字符。

直到這組采集的閃爍結(jié)束，眼睛再回到提示窗口看提示的下一指令，重復(fù)上面步驟。

s4、處理采集到的腦電信號(hào)，處理的過(guò)程包括：預(yù)處理，信號(hào)特征提取和利用貝葉斯分類器進(jìn)行分類訓(xùn)練。

預(yù)處理具體是指將腦電信號(hào)進(jìn)行帶通濾波并去除偽跡，然后用放大器對(duì)腦電信號(hào)進(jìn)行放大。

信號(hào)特征提取具體指從32位電極通道中為每輪四次按鈕閃爍中的每次按鈕閃爍提取一段初始特征信號(hào)，經(jīng)下采樣處理后，將32個(gè)通道的數(shù)據(jù)串聯(lián)成一個(gè)p300模式的特征向量，這樣每輪中提取四個(gè)p300模式的特征向量。

分類訓(xùn)練具體是指將實(shí)驗(yàn)采集到的每輪的p300模式的特征向量用貝葉斯分類器進(jìn)行訓(xùn)練，進(jìn)行分類回歸后得到4個(gè)按鈕對(duì)應(yīng)的回歸分值μi，i代表第i個(gè)按鈕，將μi進(jìn)行歸一化得到對(duì)應(yīng)的歸一化回歸分值si，最大的歸一化回歸分值記為smax，第二大的歸一化回歸分值記為ssec，smax對(duì)應(yīng)的按鈕即視為使用者注視的按鈕。

采集使用者20組訓(xùn)練數(shù)據(jù)，在20組測(cè)試中，對(duì)前m(1≤m≤10)輪的正確率取平均作為第m輪的正確率am。例如，針對(duì)20組中20個(gè)第1輪計(jì)算正確率作為第1輪的正確率，然后對(duì)20個(gè)第2輪計(jì)算正確率作為第2輪的正確率，依次計(jì)算。正確率am隨著測(cè)試輪數(shù)的增加呈現(xiàn)一定變化，繪制正確率am與按鈕閃爍輪數(shù)的關(guān)系圖，經(jīng)過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)的分析，保證一定正確率的條件下，為在線控制階段設(shè)定最小與最大閃爍輪數(shù)。本實(shí)施例中設(shè)定最小閃爍輪數(shù)為3輪，最大的閃爍輪數(shù)為8輪。

為了提高系統(tǒng)性能，兼顧正確率和系統(tǒng)信息傳輸率，定義最大的歸一化回歸分值smax與第二大的歸一化回歸分值ssec之差smax-ssec＝δθ(0＜δθ＜1)。對(duì)使用者的訓(xùn)練數(shù)據(jù)進(jìn)行十折交叉驗(yàn)證，將20組數(shù)據(jù)集分成10份，輪流將9份作為訓(xùn)練數(shù)據(jù)，1份作為測(cè)試數(shù)據(jù)。

設(shè)定不同的δθ的閾值θ0(0＜θ0＜1)，根據(jù)以下步驟處理：采集到第k(k≤10)輪腦電信號(hào)時(shí)，對(duì)前k輪的特征向量取平均，然后將平均后的特征向量用貝葉斯分類器進(jìn)行分類回歸，獲得4個(gè)按鈕對(duì)應(yīng)的回歸分值si，最大的歸一化回歸分值記為smax，第二大的歸一化回歸分值記為ssec，然后判斷δθ＞θ0是否成立；若成立，則按鈕閃爍完10輪之后輸出smax對(duì)應(yīng)的按鈕符號(hào)作為分類結(jié)果；

若不成立則繼續(xù)采集下一輪腦電信號(hào)，直到按鈕閃爍10輪之后δθ＞θ0依然不成立，則對(duì)10輪的特征向量取平均，輸出smax對(duì)應(yīng)的按鈕符號(hào)作為分類結(jié)果。

根據(jù)輸出的分類結(jié)果得出正確率以及信息傳輸率；得到正確率與θ0的關(guān)系圖線以及信息傳輸率與θ0的關(guān)系圖線，然后通過(guò)比較，在保證正確率和系統(tǒng)信息傳輸率都滿足需求的情況下，選擇一個(gè)最佳差值作為最大的歸一化回歸分值smax與第二大的歸一化回歸分值ssec之差smax-ssec的閾值θ0。

上述閃爍輪數(shù)以及閾值θ0，將作為在線訓(xùn)練階段自適應(yīng)貝葉斯分類器的設(shè)定參數(shù)。

離線訓(xùn)練結(jié)束后，進(jìn)入在線控制階段，具體的包括以下步驟：

s5、重新初始化相關(guān)參數(shù)，啟動(dòng)交互界面，此階段按鈕隨機(jī)閃爍的方式與離線訓(xùn)練的隨機(jī)閃爍方式一樣，但是此階段提示窗口不會(huì)給相應(yīng)的提示。

s6、使用者根據(jù)障礙物位置與虛擬人位置自行決定閃爍時(shí)注視哪一個(gè)按鈕，同時(shí)電極帽采集使用者的腦電信號(hào)。使用者根據(jù)自己想要完成的動(dòng)作一直注視對(duì)應(yīng)的按鈕，直到交互界面上虛擬人有動(dòng)作實(shí)現(xiàn)，然后轉(zhuǎn)移到注視下一個(gè)按鈕。

s7、采集到腦電信號(hào)后，對(duì)腦電信號(hào)進(jìn)行處理。

首次采集腦電信號(hào)時(shí)，設(shè)定按鈕閃爍輪數(shù)k＝0。每一輪采集腦電信號(hào)后，判斷按鈕閃爍輪數(shù)k≥3是否成立，若不成立，則繼續(xù)進(jìn)行下一輪腦電信號(hào)采集；若成立，則對(duì)采集到的腦電信號(hào)進(jìn)行處理。

處理的過(guò)程包括：預(yù)處理和信號(hào)特征提取，此步驟與離線訓(xùn)練階段的步驟相同。對(duì)腦電信號(hào)進(jìn)行預(yù)處理和信號(hào)特征提取之后，對(duì)前k輪的特征向量取平均，然后將平均后的特征向量用貝葉斯分類器進(jìn)行分類回歸，進(jìn)行分類回歸后得到4個(gè)按鈕對(duì)應(yīng)的回歸分值μi'，i代表第i個(gè)按鈕，將μi'進(jìn)行歸一化得到對(duì)應(yīng)的歸一化回歸分值si'，最大的歸一化回歸分值記為smax'，第二大的歸一化回歸分值記為ssec'。

判斷smax'-ssec'＞θ0是否成立，若成立，則輸出smax'對(duì)應(yīng)的按鈕符號(hào)作為分類結(jié)果；若不成立，則進(jìn)一步判斷按鈕閃爍輪數(shù)k≤8是否成立；

若按鈕閃爍輪數(shù)k≤8成立，則繼續(xù)進(jìn)行下一輪腦電信號(hào)采集；若不成立則輸出smax'對(duì)應(yīng)的按鈕符號(hào)作為分類結(jié)果。

s8、根據(jù)輸出的分類結(jié)果生成控制命令，控制虛擬人運(yùn)動(dòng)。通過(guò)osg(openscenegraph)創(chuàng)建虛擬場(chǎng)景，靈活實(shí)現(xiàn)人物復(fù)雜的運(yùn)動(dòng)以及虛擬環(huán)境的改變。

至此，處理過(guò)程結(jié)束，然后令按鈕閃爍輪數(shù)k＝0，重復(fù)步驟s6-s8，直到使用者控制虛擬人完成任務(wù)，采集腦電信號(hào)截止。

上述實(shí)施例為本發(fā)明較佳的實(shí)施方式，但本發(fā)明的實(shí)施方式并不受上述實(shí)施例的限制，其他的任何未背離本發(fā)明的精神實(shí)質(zhì)與原理下所作的改變、修飾、替代、組合、簡(jiǎn)化，均應(yīng)為等效的置換方式，都包含在本發(fā)明的保護(hù)范圍之內(nèi)。