详细介绍
NeuralFlight 是一个面向研究与教学的开源无人机控制框架，通过计算机视觉（基于 Mediapipe）与运动意象（motor imagery）脑电（EEG）分类相结合，实现无需昂贵硬件即可体验的无人机控制方案。项目使用 PyTorch 进行模型训练，提供仿真器、可运行的 demo 与示例笔记本，方便研究者快速复现与扩展算法。
主要特性
- 多模态控制模式：支持拳头手势跟随、头部姿态控制与基于 EEG 的运动意象控制。
- 现代 ML 栈：基于 PyTorch、EEGNet（带残差连接）实现实时推理，并提供预训练模型与训练脚本。
- 仿真与无硬件 demo：内置物理仿真与可视化界面，用户可在无真实无人机的情况下进行开发与测试。
使用场景
- BCI（脑机接口）研究与原型验证。
- 可访问性方案，为行动障碍用户提供替代的无人机/设备控制方式。
- 教学与课程实例，用于传授信号处理、深度学习与机器人控制。
技术特点
- EEG 预处理与数据集集成（使用 PhysioNet Motor Movement/Imagery 数据集）。
- 轻量级神经网络（约 10K 参数）与残差结构，训练与推理效率较高。
- 使用 Mediapipe 进行实时手/脸关键点检测，结合时间平滑与阈值策略提高稳定性。