司机路上的“超级助手“！北理工研发融合脑机接口驾驶辅助系统，提升行车安全性

近年来，随着人工智能和脑机接口技术的迅速发展，北理工（北京理工大学）研发团队成功开发出一款创新的混合脑机接口驾驶辅助系统，为驾驶员提供了全新的行车体验和更高的安全性。该系统结合了脑电图（EEG）技术和机器学习算法，能够实时监测驾驶员的脑电信号，并根据信号的变化提供准确的驾驶支持。

这个系统的设计目的是通过解读驾驶员的脑电信号，识别其意图和注意力水平，以便提供相关的驾驶辅助措施。下面我们将详细介绍系统的工作原理和源代码实现。

系统工作原理：

1. 数据采集：系统使用脑电图（EEG）设备来采集驾驶员的脑电信号。脑电图设备通常由多个电极组成，安装在驾驶员头部的特定位置，用于记录大脑活动。

2. 信号预处理：脑电信号是一种高度噪声的生物电信号，需要进行预处理以提取有用的特征。预处理步骤包括滤波、去噪和特征提取等。

3. 特征提取：从预处理后的脑电信号中提取特征，以用于后续的意图识别和注意力水平评估。常用的特征提取方法包括时域特征、频域特征和时频特征等。

4. 意图识别：利用机器学习算法对提取的特征进行训练和分类，以识别驾驶员的意图。常见的机器学习算法包括支持向量机（SVM）、人工神经网络（ANN）和随机森林（Random Forest）等。

5. 注意力水平评估：通过分析脑电信号的频谱特征，可以评估驾驶员的注意力水平。例如，较高的注意力水平可能表示驾驶员专注于道路状况，而较低的注意力水平可能表示驾驶员疲劳或分散注意力。

6. 驾驶辅助：根据意图识别和注意力水平评估的结果，系统可以提供相应的驾驶辅助措施。例如，在驾驶员出现疲劳或分心的情况下，系统可以触发警报