北京，2023年11月1日/美通社/——全球领先的全息增强现实(“AR”)技术提供商微美全息云股份有限公司(纳斯达克代码:WiMi)(“微美”或“公司”)今天宣布，它开发了一种基于稳态视觉激发电位(SSVEP)的飞行控制系统(FCS)。SSVEP作为一种特定频率的脑电图信号，可以通过刺激LED的闪烁频率来触发。将SSVEP与无人机的视觉刺激面板相结合，为用户提供了一种直观自然的控制方法。
微美基于ssvep的FCS源自脑机接口(BCI)，它将大脑信号转化为实际的机器控制。SSVEP作为一种重要的脑电图信号被广泛应用于这项创新技术。SSVEP的工作原理是在无人机上安装一个LED视觉刺激面板，利用不同频率的LED闪烁来触发特定频率的脑电波，从而实现对无人机的精确控制。
整个系统的关键环节是信号的采集和传输。首先，EEG信号采集系统通过电极阵列捕获被试头部的脑电波，这是一种低成本、高实用、便携的非侵入性方法。接下来，SSVEP通过刺激led闪烁触发特定频率的脑电波，这些信号被放大转换成数字信号，由信号处理计算机处理后，传输到无线传输信号模块。
基于微美ssvep的FCS主要由五个部分组成:
脑电图信号采集系统:该系统利用电极阵列非侵入性地捕获受试者的脑电波。这种非侵入式的数据采集方法大大提高了用户的便利性和舒适性。
视觉刺激面板:这是系统的核心部分，通过led的闪烁频率触发SSVEP。不同频率的led用于不同的飞行控制命令，如左转、前转、右转等。
信号处理计算机:信号处理计算机负责将采集到的脑电图信号转换为数字信号，并进行实时信号处理和分析。它从EEG信号中解码用户意图，并将其转换为无人机的特定控制命令。
Wi-Fi 6E无线传输信号模块:该模块将处理后的信号以无线方式传输给无人机。Wi-Fi 6E的应用保证了高速稳定的信号传输，为系统的实时性和可靠性提供了坚实的基础。
无人机:无人机接收来自信号模块的控制信号，并根据用户的脑电图意图实现各种飞行动作，使无人机的控制变得直观、容易。
微美基于SSVEP的FCS不仅应用了脑机接口技术，还将SSVEP作为一种控制手段引入无人机操纵领域，突破了传统的操纵模式。这项技术的发展将使普通人无需专门的技术背景就能轻松控制无人机，从而扩大无人机的应用范围。这项技术不仅会带来新的商业机会，还会加速人工智能、神经科学和机器人技术的融合。
从技术的商业化和应用前景来看，基于ssvep的FCS具有很大的市场潜力。一方面，该技术可以将无人机的控制门槛降低到一个全新的水平，使更多的人能够轻松地控制无人机，从而扩大了无人机的应用领域。另一方面，该技术在虚拟现实、医疗康复等领域也有着广泛的应用前景，有望创造出全新的商机。
微米的基于ssvep的FCS涉及几个关键方面，从EEG信号的采集到无人机的实际机动，该技术的实现过程如下:
脑电信号采集:首先，需要从被试头部采集脑电信号。这一步通常是通过在头皮上放置一组电极来完成的。电极将通过SSVEP记录大脑中的电活动。由于SSVEP是一种与视觉刺激频率同步的脑电图信号，因此在实验中有必要设置不同频率的视觉刺激。
视觉刺激面板设计:为了触发SSVEP，需要设计一个视觉刺激面板，上面安装led。每个LED发出特定频率的光信号，用来刺激大脑产生相应频率的脑电波。例如，LED A以15hz的频率闪烁，而LED B以20hz的频率闪烁，以此类推。
信号处理和分析:当受试者注视特定频率的LED时，大脑会产生与该频率同步的脑电波。对采集到的脑电图信号进行信号处理和解析，提取与LED频率相关的脑波信息。这一步需要精确的算法和实时性能，以确保准确解析用户的意图。
控制命令生成:将解析后的脑电波信息转换为实际的控制命令。根据用户注视LED的频率，系统会产生相应的飞行控制命令，如左转、前转、右转等。这一步需要EEG信号和无人机控制命令之间的精确映射。
信号传输与无人机控制:将生成的控制命令通过无线传输信号模块发送给无人机。无人机接收控制命令，并根据命令实现相应的飞行动作。这需要有效的通信和实时性能，以确保命令快速准确地传输到无人机控制系统。
实时反馈和优化:为了提高系统的准确性和用户体验，系统还需要提供实时反馈机制。用户可以在操作过程中获得无人机的状态反馈，帮助他们更好地掌握飞行情况。同时，通过用户的实际使用收集数据，不断优化算法和系统性能，实现技术的不断改进。
用户界面和易用性:基于ssvep的FCS用户界面，使用户能够直观地了解系统的运行过程和状态，确保系统的易用性和用户友好性。
微美基于ssvep的FCS不仅局限于无人机机动，在其他领域也有广泛的应用。例如，该技术可以应用于虚拟现实(VR)和增强现实(AR)领域，实现更自然、更直观的用户交互体验。用户可以通过脑电图信号控制虚拟世界中的物体和环境，进一步拓展了VR的可能性。
微美基于ssvep的FCS在实际应用中仍面临一些技术挑战。脑电信号的采集与分析是其中的关键问题之一。由于脑电图信号容易受到肌肉活动和环境噪声等干扰，因此需要更精确的信号处理算法来提高系统的准确性和稳定性。
未来，随着BCI技术的不断发展，微美基于ssvep的FCS有望实现更高的性能和更广泛的应用。可能会出现更紧凑、更舒适的脑电信号采集设备，使用户更方便地使用系统。同时，信号处理算法和人工智能技术的进步将进一步增强系统的智能和自适应能力。
微美研发基于ssvep的FCS，不仅是BCI与无人机的融合，也是对未来技术创新的积极探索。通过解决技术挑战，优化系统架构，开发适合不同领域应用的解决方案，企业可以为该领域带来独特和创新的贡献，推动无人机控制革命的加速发展。与此同时，与其他领域的合作与交流将为技术升级提供更多可能性，帮助人类社会走向更智能、更便捷的未来。
关于微美全息云
weimei Hologram Cloud, Inc. (NASDAQ:WIMI)是一家专注于全息AR汽车HUD软件、3D全息脉冲激光雷达、头戴式光场全息设备、全息半导体、全息云软件、全息汽车导航等专业领域的全息云综合技术解决方案提供商。其服务和全息AR技术包括全息AR汽车应用、3D全息脉冲激光雷达技术、全息视觉半导体技术、全息软件开发、全息AR广告技术、全息AR娱乐技术、全息ARSDK支付、交互式全息通信等全息AR技术。
安全港声明
本新闻稿包含1995年《私人证券诉讼改革法》中的“前瞻性陈述”。这些前瞻性陈述可以通过诸如“将”、“期望”、“预期”、“未来”、“意图”、“计划”、“相信”、“估计”和类似陈述等术语来识别。非历史事实的陈述，包括有关公司信念和期望的陈述，均为前瞻性陈述。除其他事项外，本新闻稿中的业务前景和管理层报价以及公司的战略和运营计划都包含前瞻性陈述。公司也可在其提交给美国证券交易委员会(“SEC”)的表格20 - F和6 - K的定期报告、提交给股东的年度报告、新闻稿和其他书面材料，以及高管、董事或员工向第三方所作的口头陈述中作出书面或口头前瞻性陈述。前瞻性陈述包含固有的风险和不确定性。有几个因素可能导致实际结果与任何前瞻性陈述中包含的结果产生重大差异，包括但不限于以下因素:公司的目标和战略;公司未来的业务发展、财务状况和经营业绩;AR全息产业的预期增长;以及公司对其产品和服务的需求和市场接受程度的预期。
有关这些和其他风险的进一步信息包含在公司的20-F表格年度报告和6-K表格当前报告以及向美国证券交易委员会提交的其他文件中。本新闻稿中提供的所有信息均截至本新闻稿发布之日。除适用法律要求外，公司不承担更新任何前瞻性陈述的义务。
分享本文
