本計畫將開發利用腦波控制之自走式看護系統，利用閃光訊號刺激受測者產生出穩態視覺誘發電位來辨識受測者所希望做的動作。首先，會利用相關的數學演算法來進行分析、驗證與辨識受測者之腦電訊號。當所需要的訊號都已經能正確的辨識與傳送後，就可以結合馬達控制理論與馬達控制電路，來完成自走車定位追蹤與機器爪的抓取動作。本計畫預計執行三年，現正進行第一年，將再繼續後兩年之計畫以完整實現計畫整體目標。此整合計畫共分為三個研究子題: 子計畫一負責腦波訊號擷取、訊號分析，與資料辨識；子計畫二負責自走車與機器爪馬達之驅動電路設計與訊號分析演算法之硬體實現；子計畫三則負責機構設計與製作與機器爪控制演算法之推導。本計畫目的在於開發一台能夠由病患自主控制的多功能看護系統，由於許多四肢不便的患者結需要有人長期的照顧，甚至連一些基本的生活需求都要靠人幫忙才能完成，這不僅是家人與病患的心理負擔，也是巨大的社會成本。所以本計畫提出利用腦電波來控制的自走式看護系統，來幫助四肢不便但是意識清楚的病患能夠靠著自己的意識與外界溝通、傳達訊息、自主行動、以及自我照顧等目的，建立病人與外界溝通的橋樑，提昇病人的生活品質。而由於許多看護動作並不是這麼容易實現，像是幫病人翻身或是幫病人餵食等，因此本計畫主要在於完成抓取物品的動作。之後可以在此基礎上發展更具實用與商業價值的看護系統，進而達到無人居家看護系統的最終目標。 This proposal aim is to develop a brain signal guiding autonomous nursing system. The subjects use Steady-State Visual Evoke Potential (SSVEP) based Brain Computer Interface (BCI) system to control the autonomous nursing system. At first, some algorithms will be used to analyze and classify EEG signal. Then, the motor control algorithm and motor control circuit will combine EEG signal with autonomous nursing system when the EEG signal be classified and transmitted accurately. Finally, the grabbing motion will be implemented on the proposed brain signal guiding autonomous nursing system. This is a three-year proposal which consists of three subtopics: (a) the responsibility of subtopics I are extracting EEG signals, EEG signal analyses, and pattern recognition of EEG signals; (b) the responsibility of subproject II are the algorithm implemented on FPGA and motor drive circuit design of autonomous vehicle and machine claw; (c) the responsibility of subproject III are design and modeling of autonomous nursing syste 研究期間：10008 ~ 10107
