80、混合眼控与手机控制轮椅原型的设计与开发

混合眼控与手机控制轮椅原型的设计与开发

1. 引言

瘫痪是人体部分生理功能的全部或部分丧失，常表现为运动或感觉功能丧失，或两者皆有。常见病因包括中风、多发性硬化症、脊髓损伤、脑瘫等。随着人口老龄化，对轮椅的需求不断增加。据统计，约 1.86%的世界人口需要功能性轮椅。传统轮椅多为手动控制，这对完全瘫痪患者不利，而许多完全瘫痪患者仍保留眼球运动能力，因此催生了眼控轮椅的发展。

目前存在多种眼控轮椅系统，如 EOG 控制、凝视估计控制和基于视频的控制系统，但多数只有单一控制系统，少数辅助控制系统采用手动齿轮转向（操纵杆），使用起来需要一定能量和技巧。为提高轮椅的通用性和易用性，本文提出一种双控眼动跟踪系统，以眼动凝视为主要控制系统，手机界面为辅助控制系统。

2. 相关研究回顾

多年来，除手动控制外，研究人员采用了多种生理信号用于轮椅控制，如 EOG 信号、EMG 信号和 EEG 信号。EOG 信号和基于视频的控制系统在眼控轮椅应用中得到了广泛研究。

• EOG 控制 ：通过检测角膜和视网膜之间的电位差来确定眼球位置，但需在面部/额头直接附着电极，给用户带来身体负担，且信号噪声大，对认知要求高。
• 视频控制 ：一些基于视频的眼控研究，如 Mani 等人的工作，通过处理头戴式相机捕获的眼睛图像来激活三维运动方向，但未全面报告系统性能评估；Patel 等人的设计围绕 Raspberry pi 构建，利用 Open CV 库处理面部图像以定位眼睛，但未评估系统的准确性和响应延迟。
• 机器学习应用