BrainLink + 无人机 = ?
BrainLink 是一个中间桥梁，它本身不能直接控制无人机，但它可以读取你的脑电波信号，然后通过蓝牙将这些信号“翻译”成电脑或手机可以理解的指令，由电脑或手机上的软件（如 Scratch 3.0、Python）根据这些指令，向无人机发出飞行的命令。
（图片来源网络，侵删）
工作流程如下：
你的大脑 → BrainLink (读取脑电波) → 蓝牙 → 电脑/手机 (软件处理指令) → WiF/蓝牙 → 无人机 (执行动作)
控制无人机的两种主要方式
根据你的技术水平和需求,主要有两种控制方式：
图形化编程（适合初学者、儿童、教育场景）
这是最简单、最直观的方式，通常使用 mBlock（基于 Scratch 3.0）软件。
（图片来源网络，侵删）
原理： 在 mBlock 软件中，你通过拖拽积木块来编写程序，程序会不断检查 BrainLink 发送过来的脑电波数据（专注度”、“放松度”等），当某个数值达到你设定的阈值时，就触发一个无人机动作（起飞”、“左转”、“降落”）。
所需设备：
- BrainLink 主机
- 无人机 (支持 Wi-Fi 或蓝牙遥控的，如 Parrot 系列无人机、部分 Tello 无人机、或其他兼容的 DIY 无人机)
- 电脑或平板电脑
- 数据线 (用于给 BrainLink 和无人机充电)
- mBlock 软件 (在电脑或平板上安装)
详细步骤：
-
硬件连接与准备：
（图片来源网络，侵删）- 给 BrainLink 和无人机充满电。
- 打开无人机电源,确保它处于正常待机连接状态（有些无人机需要连接手机 App 先配对好 Wi-Fi）。
- 打开 BrainLink 电源，它会自动进入蓝牙配对模式。
- 在电脑或平板上,打开蓝牙，搜索并连接名为 "BrainLink" 的设备。
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软件准备：
- 下载并安装 mBlock 5 软件。
- 打开 mBlock，在左上角的设备管理器中，选择 "添加设备"，找到并连接你的 "BrainLink"。
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编写控制程序 (示例：用“专注度”控制无人机起飞)：
- 事件模块： 拖出一个
当绿旗被点击的积木。 - 脑电波模块： 从“扩展”中找到 BrainLink 的积木库，拖出一个
当 BrainLink 接收到数据的积木。 - 条件判断模块： 拖出一个
....的积木，在“的六边形槽口中，放入BrainLink 的专注度 > 80这样的积木，这意味着，当你的专注度数值超过80时，就执行下面的操作。 - 无人机控制模块： 从“扩展”中找到你的无人机品牌对应的积木库（"Parrot" 或 "Tello"），拖入
无人机 起飞的积木，放在“的下面。 - 循环模块： 为了持续监测，将整个
....逻辑块，放入一个重复执行的积木中。
程序逻辑就是：
- 点击绿旗开始程序。
- 不断重复执行：
- 读取 BrainLink 的专注度。
- 如果专注度 > 80，就让无人机起飞。
- 事件模块： 拖出一个
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上传并运行：
- 将编写好的程序上传到你的电脑或平板。
- 戴上 BrainLink 的头带，确保电极片与额头接触良好。
- 点击绿旗运行程序。
- 尝试集中注意力（比如盯着一个复杂的图形或做数学题），当你的专注度达到设定值时，无人机就会自动起飞！
其他创意玩法：
- 用“放松度”控制降落： 当你感到放松时，无人机缓缓降落。
- 用“眨眼”控制： 通过检测特定的肌肉信号（EOG）来模拟“眨眼”，实现拍照或紧急悬停。
- 手势 + 脑电波： 用挥手（通过其他传感器检测）来切换控制模式，用脑电波来执行具体动作。
Python 编程（适合有一定编程基础的开发者、进阶玩家）
这种方式提供了更高的自由度和灵活性,可以实现更复杂的逻辑和算法。
原理：
使用 Python 通过 pyserial 或 bleak 等库与 BrainLink 进行蓝牙通信，直接读取原始的脑电数据，你可以自己编写算法来解析这些数据（使用机器学习模型来判断用户的意图），并通过 Python 的无人机 SDK（如 Tello 的 tellopy）来控制无人机。
所需设备：
- 与方式一基本相同,但主机最好是电脑。
- 需要安装 Python 环境。
- 需要安装相关的库：
pyserial(或bleak)、tellopy(或其他无人机 SDK)。
详细步骤（概念性）：
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环境搭建：
- 安装 Python。
- 安装必要的库：
pip install pyserial tellopy(假设使用 Tello 无人机和串口通信)。
-
编写 Python 脚本：
import serial import tellopy import time # --- 1. 连接 BrainLink --- # 注意：这里的 COM 端口需要根据你的系统实际情况修改 # 在 Windows 上是 "COMx"，在 Linux/Mac 上是 "/dev/tty.xxx" brainlink = serial.Serial('COM5', 115200, timeout=1) # --- 2. 连接无人机 --- drone = tellopy.Tello() try: drone.connect() drone.wait_for_connection(60) print("无人机已连接！") except Exception as e: print(f"连接无人机失败: {e}") brainlink.close() exit() # --- 3. 主循环：读取数据并控制 --- while True: try: # 从 BrainLink 读取一行数据 line = brainlink.readline().decode('utf-8').strip() if line: # 假设 BrainLink 发送的数据格式是 "专注度:85,放松度:20" # 这里需要你根据 BrainLink 的实际数据格式进行解析 parts = line.split(',') focus = int(parts[0].split(':')[1]) print(f"当前专注度: {focus}") # --- 4. 根据数据控制无人机 --- if focus > 80: print("专注度高，执行向前飞行！") drone.forward(30) # 向前飞行30cm time.sleep(1) # 飞行1秒 drone.hover() # 悬停 elif focus < 30: print("专注度低，执行向左旋转！") drone.counter_clockwise(90) # 逆时针旋转90度 time.sleep(1) drone.hover() except KeyboardInterrupt: print("程序被用户中断") break except Exception as e: print(f"发生错误: {e}") drone.land() break # --- 5. 清理资源 --- drone.land() drone.quit() brainlink.close()
进阶玩法：
- 信号处理： 对原始脑电波进行滤波、傅里叶变换，提取特定频段的能量（如 Alpha 波、Beta 波）。
- 机器学习： 收集大量“想象左转”、“想象右转”等不同意图下的脑电数据，训练一个简单的分类模型（如 SVM 或 神经网络），让无人机能更智能地识别你的复杂意图。
- 多自由度控制： 同时使用多个脑电指标（如专注度、放松度、眨眼）来控制无人机的多个维度（前后、左右、上下、旋转）。
注意事项与挑战
- 设备兼容性： 并非所有无人机都能被编程控制，请确保你的无人机有开放的 SDK 或 API 支持。
- 信号稳定性： 脑电波信号非常微弱，容易受到干扰，请确保：
- 电极片与皮肤接触良好、干净。
- 远离强电磁干扰源（如 Wi-Fi 路由器、微波炉、手机）。
- 保持身体放松,避免肌肉紧张（如咬牙、皱眉）产生干扰信号。
- 校准是关键： 每个人的脑电波特征都不同，甚至同一个人在不同时间、不同状态下的基
