大脑，小脑，脑干的作用及功能是什么

大脑、小脑和脑干是人类中枢神经系统的主要组成部分，各自具有不同的作用和功能，无法一概而论。

大脑是人类思维、意识和智力活动的主要中心。它负责感知、分析和整合来自感官器官的信息，控制运动，以及调节和协调其他脑区的活动。大脑皮层可以分为四个主要叶状结构，即额叶、顶叶、颞叶和枕叶，每个叶状结构都与不同的认知功能相关。

1、额叶：负责高级认知功能，如决策、计划、思考、情感和社交行为。

2、顶叶：与感觉信息的处理和空间认知相关，包括视觉和听觉信息的处理。

3、颞叶：涉及记忆、语言理解、听觉处理和情绪调节等功能。

4、枕叶：主要与视觉信息的处理和视觉记忆相关。

此外，大脑还包括基底核和边缘系统，这些结构在动作控制、情绪调节和奖赏机制中发挥重要作用。大脑还与学习、记忆、意识、语言和创造力等高级认知过程紧密相关。

小脑位于颅后凹，主要负责协调和调节运动。它接收来自大脑的运动指令和感觉信息，并对肌肉的收缩和放松进行精确的协调，以保持平衡、姿势和精细运动的协调性。小脑对于运动学习、协调运动和运动记忆也起着重要的作用。如果小脑功能受损，可能导致运动不协调、姿势不稳、震颤和运动失调等症状。

脑干连接大脑和脊髓，是大脑和周围神经系统之间的重要通道。脑干包括中脑、脑桥和延髓，承担着多种生命维持功能。

1、中脑：在视觉和听觉信息的处理中起重要作用，并控制睡眠和觉醒状态。

2、脑桥：是传递运动指令和感觉信息的重要通路，同时也调节呼吸、心率和血压等自主神经系统的功能。脑桥还承载着运动和感觉神经纤维的交叉，使大脑左侧的运动控制右侧身体部分，反之亦然。

3、延髓：作为脑干最底部的结构，延髓控制着基本的生理功能，如呼吸、消化、咳嗽和吞咽。此外，延髓还是许多重要的脑神经核团的所在地，这些核团控制面部表情、眼球运动、听觉和舌部运动等。

总结起来，大脑是认知和意识的中心，负责高级思维和智力功能。小脑协调和调节运动，保持平衡和姿势的协调性。脑干连接大脑和脊髓，控制基本的生理功能，并承担自主神经系统的调节。这些不同部分的协同工作确保了人体的正常功能和生存。

运动想象系统的原理以及常见的特征提取算法和分类算法

Rose小哥今天给大家介绍一些运动想象系统的原理以及运动想象系统中常见的特征提取算法和分类算法。

第一部分：运动想象系统的原理及组成[1]

图1详解：想象左手右手运动的ERD现象。当想象左手运动时，大脑皮层右侧(C4电极附近) 出现ERD 现象，相关区域能量减小；当想象右手运动时，大脑皮层左侧（C3电极附近）出现ERD 现象，相关区域能量减小[2]。

运动想象系统的生理基础是：当人在想象躯体不同部位的运动时，会相应的激活大脑的不同功能区域，从而产生具有不同特性的脑电信号。而所谓的不同特性指的是事件相关去同步化（Event-related desynchronization，ERD）和事件相关同步化（Event-relatedsynchronization，ERS）现象。

当人在想象运动时，大脑皮层相关的区域会出现特定频率振幅减小，能量下降的情况，这就是ERD；而当人在想象运动结束或者进入大脑静息状态时，大脑皮层相关区域则会出现振幅增加，能量增加的情况，这就是ERS。而ERD 和ERS只会在EEG的特定频率范围内出现，比如8-12Hz的Mu波以及18-26Hz 的Beta 波。

图1 展示了想象左手和右手运动时，大脑头皮上检测出的ERD现象。当想象左手运动时，大脑右侧皮层的运动区域出现ERD 现象，相关区域的Mu 波和Beta 波振幅减小，能量降低。相反的，当想象右手运动时，大脑左侧皮层的运动感觉区域出现ERD现象，相关区域Mu波和Beta波振幅减小，能量降低。当想象不同部位运动时，EEG信号所包含的特性出现差异，而运动想象系统就是根据这些差异，有效地区分想象运动所产生的EEG信号，从而获知被试的运动意图。

运动想象系统是指对想象运动产生的EEG信号进行解码，从而获知被试的运动意图，将相应的控制命令传给外接设备，达到人机交互的目的。

这是比较早期的EEG信号处理方法，主要通过提取EEG的波形特征，比如振幅、方差、波峰等，对EEG信号进行分析；

运动想象EEG信号的ERD和ERS现象只出现在特定频率范围，比如8-12Hz 的Mu波和18-26Hz 的Beta 波。因此，通过功率谱等谱分析方法，也可以有效地从EEG提取中特征。其中比较出名的方法有自回归功率谱分析、双谱分析法等；

这是近年运动想象领域比较通用的特征提取方法，主要通过设计空域滤波器对EEG 的多通道空间分布进行处理，提取可分的特征。包括：共空域模式法（Common spatialpattern，CSP），以及基于CSP改进的方法。

1.时空滤波的共空谱模式（Common spatio-spectralpattern, CSSP）；

2.共稀疏谱空模式（Common sparse spectral spatial pattern，CSSSP）；

3.正则化公用空间模式（Regularized Common Spatial Pattern, RCSP)等。

(4)鉴于脑电信号的非线性特性和运动想象时的节律特性，提出了小波模糊熵的特征提取方法，利用小波变换将EEG信号进行小波分解，得到对应运动想象EEG信号的alpha和beta节律，然后采用模糊熵方法提取特征。

LDA分类器(LinearDiscriminant Analysis，LDA)是一种简单高效的线性分类器，将数据往低维度方向投影，使得投影后的数据具有类内方差最小，类间方差最大的特性。也即是投影后同一类别的数据尽可能接近，不同类别的数据尽可能分开。最后在最可分的数据上通过简单的阈值设置进行分类。LDA 是运动想象系统中最常用的分类器，在历届的脑机接口竞赛中都被许多参赛者使用。近年来，结合运动想象的特点，许多基于LDA 的改进方法也被提出来，比如自适应LDA、贝叶斯LDA等，并且都取得了很好的分类性能。

支持向量机分类器(SVM)是机器学习里典型的分类器，通过构建一个最优的分割超平面，从而将两类数据尽可能的区分开。SVM 在运动想象系统中也被广泛的使用，除此之外，SVM 在P300、稳态视觉诱发电位（Steady state visuallyevoked potentials，SSVEP）脑机接口系统中也广泛使用。

贝叶斯分类器是利用贝叶斯公式计算出样本属于各个类别的后验概率，然后最大后验概率所对应的类别则为该样本的类别。贝叶斯分类器也广泛的使用于运动想象系统，对特征进行分类。

人工神经网络是利用大脑神经元结构和信息传递机理，在此基础上建立大规模的具有自适应能力的网络系统，并且通过拓扑结构连接，按照大型规模的并行方式排列而成。人工神经网络适合非线性分析问题，并且具有较强的学习和归纳能力，自适应性强。人工神经网络的模式有很多种，目前常用的人工神经网络有：感知器、多层感知器、BP神经网络、RBF神经网络等。

聚类分析是一种具有探索性质的模式分类方法，在分类时不依赖于任何关于分类的先验知识，而是采用相似度量的方法，对具有相同或相似特征的样本进行分类。聚类分析在分类时需要确定一种聚类准则来评价聚类方法的好坏，常用的聚类准则有误差平方和、类间距离和、离散度等。聚类方法有很多种，常见的方法有：层次聚类、动态聚类法和决策树聚类法等。由于聚类为线性分类器，它在脑电信号分类中的缺点是对脑电信号的特征要求很高，难以处理复杂的分类问题，容易造成分辨率低。

[1] 基于协方差特征的EEG解码及其在运动想象脑机接口系统的应用研究

[2] Neurophysiological predictor ofSMR-based BCI performance

[3] 基于运动想象的脑-机接口的算法研究

[4]运动想象脑电信号特征提取与分类研究

工业机器人的组成部分

时间：2023-10-25 14:40:49

和传感系统四部分组成，如下图所示。

各组成部分之间的相互作用关系如下图

执行机构是机器人赖以完成工作任务的实体，通常由一系列连杆、关节或其他形式的运动副所组成。从功能的角度可分为手部、腕部、臂部、腰部和基座。

工业机器人的 手部也叫做末端执行器 ，是装在机器人手腕上直接抓握工件或执行作业的部件。手部对于机器人来说是评价完成作业好坏、作业柔性好坏的关键部件之一。

腕部旋转是指腕部绕小臂轴线的转动，又叫做臂转。有些机器人限制其腕部转动角度小于360度，另一些机器人则仅仅受到控制电缆缠绕圈数的限制，腕部可以转几圈。

臂部是机器人执行机构中重要的部件，它的作用是支撑腕部和手部，并将被抓取的工件运送到给定的位置上。机器人的臂部主要包括臂杆以及与其运动有关的构件，包括传动机构、驱动装置、导向定位装置、支承连接和位置

手臂的各种运动通常由驱动机构和各种传动机构来实现。因此，它不仅仅承受被抓取工件的重量，而且承受末端执行器、手腕和手臂自身的重量。 手臂的结构、工作范围、灵活性、抓重大小(臂力)和定位精度都直接影响机器人的工作性能 ，所以臂部的结构形式必须根据机器人的运动形式、抓取重量、动作自由度、运动精度等因素来确定。

一般机器人手臂有3个自由度，即手臂的伸缩、左右回转和升降运动。手臂回转和升降运动是通过基座的立柱实现的，立柱的横向移动即为手臂的横移。手臂的各种运动通常由驱动机构和各种传动机构来实现。

腰部是连接臂部和基座的部件，通常是回转部件。它的回转，再加上臂部的运动，就能使腕部做空间运动。 腰部是执行机构的关键部件，它的制作误差、运动精度和平稳性对机器人的定位精度有决定性的影响 。

基座是整个机器人的支撑部分，有固定式和移动式两类。移动式基座用来扩大机器人的活动范围，有的是专门的行走装置，有的是轨道、滚轮机构。基座必须有足够的刚度和稳定性。

工业机器人的驱动系统是向执行系统各部件提供动力的装置，包括和传动机构两部分，它们通常与执行机构连成一体。驱动器通常有电动、液压、气动装置以及把它们结合起来应用的综合系统。常用的传动机构有谐波传动、螺旋传动、链传动、带传动以及各种齿轮传动等机构。

控制系统的任务是根据机器人的作业指令程序以及从支配机器人的执行机构完成固定的运动和功能。若工业机器人不具备反馈特征，则为开环控制系统；若具备信息反馈特征，则为闭环控制系统。

工业机器人的控制系统主要由主控计算机和关节伺服

上位主控计算机主要根据作业要求完成，并发出指令控制各伺服驱动装置，使各杆件协调工作，同时还要完成环境状态、周边设备之间的信息传递和协调工作。关节伺服控制器用于实现驱动单元的伺服控制、轨迹插补计算，以及系统状态监测。不同的工业机器人控制系统是不同的，图中所示为ABB工业机器人的控制系统实物。

工业机器人通常具有示教再现和位置控制两种方式。示教再现控制就是操作人员通过示教装置把作业程序内容编制成程序，输入到记忆装置中，在外部给出启动命令后，机器人从记忆装置中读出信息并送到控制装置，发出控制信号，由驱动机构控制手的运动，在一定精度范围内按照记忆装置中的内容完成给定的动作。

事实上， 工业机器人与一般自动化机械的最大区别就是它具有“示教再现”功能 ，因而表现出通用、灵活的“柔性”特点。

工业机器人的位置控制方式有点位控制和连续路径控制两种。其中，点位控制这种方式只关心机器人末端执行器的起点和终点位置，而不关心这两点之间的运动轨迹，这种控制方式可完成无障碍条件下的点焊、上下料、搬运等操作。连续路径控制方式不仅要求机器人以一定的精度达到目标点，而且对移动轨迹也有一定的精度要求，如机器人喷漆、弧焊等操作。事实上这种控制方式是以点位控制方式为基础，在每两点之间用满足精度要求的位置轨迹插补

传感系统是机器人的重要组成部分，按其采集信息的位置，一般可分为内部和外部两类传感器。内部传感器是完成机器人所必需的传感器，如位置、速度传感器等，用于采集机器人内部信息，是构成机器人不可缺少的基本元件。外部传感器检测机器人所处环境、外部物体状态或机器人与外部物体的关系。常用的外部传感器有力觉传感器、触觉传感器、接近觉传感器、视觉传感器等。一些特殊领域应用的机器人还可能需要具有温度、湿度、压力、滑动量、化学性质等感觉能力方面的传感器。

传统的工业机器人仅采用内部传感器，用于对机器人运动、位置及姿态进行精确控制。使用外部传感器，使得机器人对外部环境具有一定程度的适应能力 ，从而表现出一定程度的

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