无创脑机接口控制机械臂的原理及应用分析

脑机接口技术（brain computer interface，BCI）作为一种新兴的人机交互技术，在医疗、康复及辅助技术等领域展现出了巨大潜力。在医疗领域，无创脑机接口技术为患者的康复治疗开辟了新的路径。对于因脊髓损伤、中风、肌萎缩侧索硬化等疾病导致运动功能障碍的患者而言，与侵入式脑机接口相比较，无创BCI凭借其安全性和便捷性，更易被接受。该技术通过捕捉大脑信号并将其转化为控制指令，为此类人群提供了全新的辅助工具，为他们重新获得生活自理能力和提升生活质量带来了希望。

　　近年来，随着高精度传感器和先进算法的应用，无创脑机接口技术在信号采集、处理及解码方面取得了显著进展，特别是系统能够更准确地识别用户的意图，实现更加精细和连续的控制。使用这种系统的受试者只需佩戴一顶可测量脑电波的帽子，并想象移动手臂，就可以让与系统相连的机器臂随意念而动，为运动功能障碍患者提供可行的技术方案。

　　一、无创脑机接口基本原理

　　无创脑机接口是一种通过非侵入式方法采集大脑信号并将其转化为控制指令的技术。其核心原理为信号采集、信号处理、特征提取、指令转换和设备执行五个步骤。

　　（一）信号采集。脑电图（Electroencephalogram，EEG）：通过在头皮上放置电极，记录大脑皮层神经元的电活动。神经元之间的信息传递依赖于电信号，这些信号在头皮表面形成微弱的电压变化。EEG信号具有较高的时间分辨率，适合实时控制，且相较于其他信号采集方式如功能性近红外光谱（FNIRS）、磁脑图（MEG），脑电图信号采集方式成本更低，便携性强且易于使用。

　　EEG信号频率范围通常为0.5~100赫兹：（1）δ波（0.5~4）：与深度睡眠相关。（2）θ波（4~8）：与放松状态相关。（3）α波（8~13）：与闭眼放松状态相关。（4）β波（13~30）：与注意力想象和运动想象相关。（5）γ波（30~100）：与高级认知功能相关。

　　（二）信号处理：从噪声中提取“大脑密码”。采集到的脑电信号通常包含大量噪声，因此需要进行预处理以提取有效信息。信号处理可分为滤波、降噪、分段三个步骤。

　　滤波过程分为低通滤波、高通滤波以及带通滤波。低通滤波用于去除高频噪声（如肌电干扰），高通滤波用于去除低频漂移（如眼电干扰），带通滤波用于保留特定频段的信号（如8~30赫兹的运动相关信号）。该阶段通俗来讲可类比于用筛子过滤咖啡渣，保留咖啡液中的精华部分。

　　降噪则分为独立成分分析（ICA）与主成分分析（PCA）。前者将混合信号分解为多个独立成分，去除与脑电无关的噪声（如眼电、心电），后者通过降维提取主要特征，去除冗余信息。

　　脑电信号是连续的，而人们的主要意图往往体现在特定的时间段内。分段则通过捕捉时间窗，将连续的脑电信号划分为短时段以便后续分析。该阶段可类比在分析一段音乐时截取副歌部分来分析作曲家的情感与表达。

　　（三）特征提取。特征提取是从预处理后的脑电信号中提取有用信息的关键步骤。

　　特征提取主要聚焦于时域特征、频域特征以及时空特征。时域特征包含信号的峰值、方差以及峰值。频域特征则需通过傅里叶变换将时域信号转换为频域信号，提取不同频段的能量以及小波变换提供时频域的多分辨率分析，适合非平稳信号。时空特征指空间滤波（增强不同任务下的脑电差异）与拓扑图（分析脑电信号的空间分布）。

　　（四）指令转换。指令转换是无创脑机接口系统的核心决策层，负责将预处理后的脑电信号映射为机械臂可执行指令。我们将该阶段定义为从信号到动作的“翻译器”。将脑电信号筛选处理后得到的数据转换为机械臂可以理解的指令。特征提取后，主要通过传统机器学习算法或深度学习模型将特征转化为控制指令。传统机器学习算法（例如支持向量机SVM）依赖人工特征工程，在小样本场景下表现稳定；深度学习模型（如卷积神经网络CNN、长短期记忆网络LSTM）则通过自动提取时空特征，实现更高精度的连续控制。针对个体差异，系统引入迁移学习与在线学习机制，动态适配用户脑电特征变化，将“想象左手运动”的脑电模式转化为机械臂向左移动的指令。此外，混合增强现实（AR）技术提供实时视觉反馈，用户通过虚拟界面观察机械臂预测动作并调整策略，形成“脑—机—环”闭环优化，可显著提升控制准确性。

　　（五）设备执行。控制指令被发送到机械臂，驱动其执行相应动作。

　　该环节侧重于了解机械臂结构与控制策略。机械臂的精准操控依赖多自由度结构、柔性驱动技术及智能控制策略。如6轴或7轴仿生设计模拟人类手臂运动，气动人工肌肉等柔性驱动技术降低碰撞风险。控制策略上，位置控制适用于结构化环境定位，阻抗控制实现人机柔顺交互，力反馈控制则保障精细操作。安全冗余设计整合力或触觉传感器与视觉伺服系统，实时检测环境接触力并规划避障路径。例如，基于YOLO算法的视觉系统可动态识别障碍物，确保操作安全性。

　　二、技术优势与挑战

　　（一）技术优势。（1）非侵入性：不需手术植入电极，安全性高，易被使用者接受。（2）便携性：EEG设备轻便，适合日常使用。（3）实时性：现代信号处理算法能够实现实时控制。

　　（二）技术挑战。(1)信号质量：无创脑电信号容易受到噪声干扰，影响控制精度。(2)个体差异：不同使用者的脑电信号差异较大，需要个性化训练。(3)响应速度：目前系统响应速度较慢，难以满足复杂任务的需求。

　　三、社会应用

　　无创BCI与机械臂的结合正重塑医疗、工业与教育领域。医疗方面，机械臂辅助重复训练可刺激中风患者运动皮层重塑，渐冻症患者通过“意念拼写”实现无障碍交流，帕金森患者可通过脑控机械臂完成药物取用，减少护理依赖；工业场景中，消防员可远程操控机械臂处理爆炸物，工人“意念微调”完成微米级装配；教育领域则推动特殊学生平等参与STEM实验。

　　四、结论

　　无创脑机接口控制机械臂技术为残疾人提供了全新的辅助工具，帮助他们恢复部分生活自理能力，提升生活质量。尽管目前仍面临一些技术挑战，如系统信号干扰、个体差异及延迟问题等，未来需融合多模态数据提升解码鲁棒性，优化边缘计算架构降低延迟，并开发柔性电子皮肤增强触觉反馈。随着科技的进步，通过算法革新、硬件迭代与政策引导，技术有望在十年内从实验室走向千家万户，实现“科技赋权，平等共生”的愿景。

文章来源：《重庆科技报》 https://www.zzqklm.com/w/qt/35273.html