机械工程学报

作者：张德雨, 刘思宇, 张健, 闫天翼, 吴景龙, 明致远

单位：1. 北京理工大学机电学院 北京 100081;2. 北京理工大学生命学院 北京 100081

关键词：脑机接口,动态视觉范式,实时反馈,脑控机械臂；

基金：MOST2030大脑项目(2022ZD0208500)、国家自然科学基金(U20A2019161727807,82071912,12104049,82202291)、中央高校基本科研业务费专项(2021CX11011)、中国博士后科学基金会(2020TQ0040,2022M710388)和BIT研究与创新促进项目(2022YCXZ026)资助项目。

提出了一种应用于脑控机械臂的动态脑控视觉范式以及实时反馈的脑控指令校验方法，并基于该范式及方法实现了一套脑控机械臂系统。相比于当前广泛采用的固定视觉刺激，使用者通过注视不同位置控制机械臂末端运动过程的控制实现方法，提出的视觉范式基于动态刺激标签输出面向控制对象的脑控指令。该指令结合机械臂的自主空间运动，实现了基于脑-机协同下的快速抓取。同时，针对面向运动过程脑机接口中脑特征识别准确率低，系统鲁棒性不足的问题，提出了一种实时反馈校验方法，基于该方法对系统使用者的意图进行校验，可有效提升脑控机械臂对人类意图识别的准确率。实验结果表明，研究提出的动态刺激及实时反馈校验方法，其脑控抓取的平均成功率为85%(基于运动过程的控制方法的成功率为47.9%)，单次抓取任务下的平均时间消耗为22.46 s (基于运动过程的控制方法为64.76 s)。在未来，提出的脑控机械臂框架可以以节点模块的形式整合入机器人操作系统，并应用于人-机体系协同下的脑机接口闭环控制。

来源：2023年第21期

《机械工程学报》期刊编辑部

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