眼動(dòng)技術(shù)在開(kāi)發(fā)一種基于眼動(dòng)追蹤的非侵入式機(jī)械臂控制系統(tǒng)的應(yīng)用

摘要：

有嚴(yán)重語(yǔ)言和運(yùn)動(dòng)障礙的人，由于無(wú)法有效的控制肌肉的移動(dòng)，可能存在與外部世界溝通困難的情況。在本研究中，我們開(kāi)發(fā)了一種基于眼動(dòng)追蹤的非侵入式機(jī)械臂控制系統(tǒng)。在充分考慮機(jī)械臂的空間特性后，我們進(jìn)行了以用戶為中心的設(shè)計(jì)過(guò)程，其中包含八個(gè)命令和一個(gè)中間實(shí)時(shí)視頻傳輸用戶界面。此外，我們?cè)u(píng)估了三種眼動(dòng)注視點(diǎn)處理算法。其中，基于密度的空間聚類和噪聲算法的平均準(zhǔn)確率達(dá)到了 99.3%。在此基礎(chǔ)上，我們?cè)O(shè)計(jì)并進(jìn)行了離線實(shí)驗(yàn)，5名被試都能夠發(fā)送準(zhǔn)確率高于 99% 的命令。
 

實(shí)驗(yàn)范式

A、 硬件本研究中使用的機(jī)械臂控制系統(tǒng)包括機(jī)器人手臂、眼動(dòng)追蹤設(shè)備和用戶界面。

本研究中的眼動(dòng)追蹤設(shè)備是使用SR Research公司生產(chǎn)的EyeLink 1000 Plus眼動(dòng)追蹤設(shè)備，該設(shè)備具有：高采樣率2000 Hz。

myCobot 六軸協(xié)作機(jī)器人本實(shí)驗(yàn)機(jī)器人使用的是協(xié)作機(jī)器人手臂，該系統(tǒng)是一個(gè)多功能、輕量級(jí)的智能機(jī)器人。由中國(guó)大象機(jī)器人公司開(kāi)發(fā)，具有豐富的硬件和軟件交互和多種兼容性。機(jī)器人有效支持多平臺(tái)二次開(kāi)發(fā)幫助用戶進(jìn)行多場(chǎng)景開(kāi)發(fā)。

B、 用戶界面設(shè)計(jì)實(shí)驗(yàn)的刺激界面包括八個(gè)矩形框和實(shí)時(shí)攝像機(jī)的傳輸屏幕共有九個(gè)區(qū)域。在九個(gè)區(qū)域中，位于左上角和右下角標(biāo)記為抓住/釋放標(biāo)簽，用于控制機(jī)器人手臂展開(kāi)。其它六個(gè)標(biāo)簽被標(biāo)記為向上、向前、向左、向右、向后和向下。這六個(gè)矩形框表示六個(gè)機(jī)械臂移動(dòng)方向：向上、向前、向后，向左、向右、向下。

C、 程序本研究的離線實(shí)驗(yàn)流程設(shè)計(jì)為：基于初步實(shí)驗(yàn)的結(jié)果。被試首先聽(tīng)到0.5秒的聲刺激。然后，為了確保實(shí)驗(yàn)的隨機(jī)性，用戶界面上的八個(gè)矩形命令框隨機(jī)出現(xiàn)一個(gè)紅色方框，以提醒被試，持續(xù)2秒。同時(shí)，試次間隔也是2秒。一共進(jìn)行10次，根據(jù)離線實(shí)驗(yàn)流程，被試做出選擇，并計(jì)算其準(zhǔn)確度。

數(shù)據(jù)處理和分析

A、 眼動(dòng)信號(hào)處理使用MATLAB 2020將EDF格式轉(zhuǎn)換為可被識(shí)別的MAT格式。

B、 焦點(diǎn)分析為了獲得更高的注視精度，我們進(jìn)行了預(yù)實(shí)驗(yàn)。使用三種方法：閾值法（TTM），高斯歸一化方法（GNM）和基于密度的聚類用于處理被試的注視點(diǎn)數(shù)據(jù)的算法。

C、 機(jī)械臂的智能規(guī)劃采用智能規(guī)劃算法控制機(jī)械臂末端執(zhí)行器以指定的姿態(tài)移動(dòng)到指定點(diǎn)。

結(jié)果：

結(jié)論：

本研究開(kāi)發(fā)了一種基于眼動(dòng)跟蹤控制的機(jī)械臂控制系統(tǒng)，以幫助有運(yùn)動(dòng)障礙的人進(jìn)行康復(fù)或執(zhí)行日常任務(wù)。我們首先使用機(jī)械臂路徑智能規(guī)劃算法獲得三維空間數(shù)據(jù)，然后擬合機(jī)械臂的工作盲區(qū)。并比較了三種估計(jì)用戶注視點(diǎn)的算法，并在預(yù)實(shí)驗(yàn)中比較了它們的性能。在離線實(shí)驗(yàn)中，我們基于DBSCAN算法設(shè)計(jì)了一個(gè)具有八個(gè)命令和實(shí)時(shí)視頻回放的GUI，以控制機(jī)器人手臂完成拾取和放置任務(wù)。我們對(duì)圖形用戶界面的創(chuàng)新設(shè)計(jì)以及DBSACAN算法的評(píng)估和使用改善了人眼追蹤中的人機(jī)交互困境。

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