由汉阳大学 电气生体工学部 生物医学工学专业学生组成的“玉米实习生们”团队开发了利用肌电（EMG）信号的实时无人机控制系统，在第5届 MATLAB AI 竞赛中荣获了第2名。这些人在一个月内不分昼夜地研究提高了技术完成度，被评价为提出了能够克服灾难现场局限性的替代方案。
 

队名“玉米实习生们”源自他们所属的计算智能及脑科学研究室（CoNE Lab，Computational Intelligence & Neural Engineering Lab）的英文名称。崔熙珍（生物医学工学专业 4）同学解释称：“研究室名称‘CoNE’与玉米（Corn）的发音相近，平时开玩笑地这么叫，后来就成了队名。”团队由同一研究室作为本科研究生开展活动的生物医学工学专业4年级三人集结意愿组建而成。

研究从对社会问题的关注开始。崔同学表示：“准备大赛的时候大型山火火灾是重要议题，因此正在寻找能在灾难情况下提供实质帮助的主题。发挥学科特色，将去年项目课程中处理过的肌电（EMG）信号接入了无人机控制。”

在此过程中，专业课程“生体系统设计项目”成为坚实的垫脚石。崔同学补充道：“得益于从电路焊接到信号测量都亲自经历过的课程，稳定地利用了EMG相关的技术。”

他们开发的系统是通过佩戴在一侧手臂上的 EMG 传感器感知肌肉的电活动来操控无人机的方式。通过读取随动作产生的肌肉收缩与舒张差异的电信号，实现了对无人机前·后、左·右、上升及下降6方向的实时控制。

核心在于用于准确分类作为非定型数据的 EMG 信号模式的深度学习模型。崔同学就技术结构解释道：“将3个通道的信号转换为时间-频率图后，经由各通道的 CNN 段（Convolutional Neural Network）提取特征并将其结合，设计了使其通过 LSTM 段（Long Short-Term Memory）的模型。”

此外，通过“App Designer”实时测量信号并确认数据收集及分类，并利用“Simulink”复现并控制无人机的实际运动。崔同学表示：“仅凭一只手臂的动作就能直观地控制高度与方向，是我们技术的强项。”

开发过程并非一帆风顺。最大的问题是实时控制的稳定性与准确度。崔同学回忆当时的困难道：“AI 分类结果不可能在每个瞬间都100%完美，因此一旦输入错误值，无人机就经常会剧烈摇晃。”

为了解决这一问题，团队添加了独创性的逻辑。崔同学表示：“包括静止的中立状态在内，总共分类8种动作，但只有当‘停止’动作被明确识别时才执行下一命令，从而提高了控制的精密度。在中立状态下保持前一条指令。”此外，为了解决 App Designer 与 Simulink 之间的实时时间同步问题，经历了将工作环境整合到 Simulink 内部的修改过程。

崔同学在准备大赛过程中领悟到了作为 AI 开发者的重要能力。他强调道：“技术能力固然重要，但我感到定义问题情境的能力最重要。因为只有准确设定目的意识，才能按照与之相符的解决过程进行。”

实时无人机控制技术的扩展可能性也无穷无尽。崔同学表示：“利用生体信号的控制可以应用于康复或产业领域等多种地方。虽然已经有很多研究在进行中，但要走到现场商业化还有很多山要越过。期待技术能像此次研究一样朝着在现实生活中更容易、更准确地使用的方向发展。”

崔同学以本次获奖为踏板，正在做着更大的梦。他表示：“计划明年进入研究生院深入研究脑波接口（BCI）。想成为不仅停留在单纯研究、而是对患者生活作出实际贡献的系统的工程师。”

最后，对于正在考虑参赛的汉阳人后辈，他留下鼓励的言语道：“这也是我在多次落选之后获得的第一个奖。即使没能获奖，挑战过程中学到的能力也很多，所以如果有志同道合的同伴，就不要犹豫，先去闯一下吧。”