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摘要
在机器人的异步脑控系统中，如何从脑电信号中识别使用者的控制意图状态，是当前研究中的一个难点问题。由于被试的注意力水平在控制状态和非控制状态下存在显著差异，本文提出了一种融合注意力检测和意图识别的异步脑控方法，同时检测被试的注意力水平和脑控意图并进行决策层融合，以提升整体分类性能和减少误触发。10名被试参与实验的结果表明，本文方法在融合注意力检测信息后，在数据长度为0.5 s到3 s时相比原有方法都取得了更高的分类准确率、真实阴性率和信息传输率。在数据长度1.5 s时，本文方法将平均真实阴性率从41.3%提高到了89.0%,将平均分类准确率从57.6%提高到了73.8%,将平均信息传输率从21.1 bits/min提高到了35.8 bits/min。
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