Design & implementation of a powered wheelchair control system using EOG signals

Abstract

The goal of the project is to design and implement a powered wheelchair control system using electrooculographic signals. The system aims to help people with reduced mobility to control the mentioned wheelchair using eye movements, enabling them to take advantage of the mobility and autonomy advantages that this kind of system could provide to them. One of the crucial component of this system is implementation of the data acquisition and pre-processing as well as the signal feature extraction, signal classification and control system based on that classification. A Support Vector Machines (SVM) based Machine Learning technique was used for classification. These methods were developed and implemented during this proposed work with the aim to enable eye movement based wheelchair control.

El objetivo del proyecto es diseñar e implementar un sistema de control de silla de ruedas motorizado utilizando señales electrooculográficas. El sistema tiene como objetivo ayudar a las personas con movilidad reducida a controlar la silla de ruedas utilizando los movimientos oculares, permitiéndoles aprovechar las ventajas de movilidad y autonomía que este tipo de sistema podría proporcionarles. Uno de los componentes cruciales de este sistema es la implementación de la adquisición de datos y el preprocesamiento, así como la extracción de características de la señal, la clasificación de la señal y el sistema de control basado en esa clasificación. Se utilizó una técnica de aprendizaje automático basada en máquinas de vectores de soporte (SVM) para la clasificación. Estos métodos fueron desarrollados e implementados durante este trabajo propuesto con el objetivo de permitir el control de la silla de ruedas basado en el movimiento ocular.

L'objectiu del projecte és dissenyar i implementar un sistema de control de cadires de rodes mitjançant senyals electrooculogràfiques. El sistema pretén ajudar les persones amb mobilitat reduïda a controlar la cadira de rodes mitjançant moviments oculars, permetent-los aprofitar els avantatges de mobilitat i autonomia que aquest tipus de sistema els pot proporcionar. Un dels components crucials d'aquest sistema és la implementació de l'adquisició i el pre-processament de dades, així com el sistema d'extracció, classificació del senyal i el control de senyal basat en aquesta classificació. Per a la classificació, es va utilitzar una tècnica d'aprenentatge automàtic basada en màquines de suport vectorial (SVM). Aquests mètodes es van desenvolupar i implementar durant aquest treball proposat per permetre el control de la cadira de rodes basat en el moviment dels ulls.