無創腦機接口控制機械臂的原理及應用分析

腦機接口技術（brain computer interface，BCI）作為一種新興的人機交互技術，在醫療、康復及輔助技術等領域展現出了巨大潛力。在醫療領域，無創腦機接口技術為患者的康復治療開辟了新的路徑。對于因脊髓損傷、中風、肌萎縮側索硬化等疾病導致運動功能障礙的患者而言，與侵入式腦機接口相比較，無創BCI憑借其安全性和便捷性，更易被接受。該技術通過捕捉大腦信號并將其轉化為控制指令，為此類人群提供了全新的輔助工具，為他們重新獲得生活自理能力和提升生活質量帶來了希望。

　　近年來，隨著高精度傳感器和先進算法的應用，無創腦機接口技術在信號采集、處理及解碼方面取得了顯著進展，特別是系統能夠更準確地識別用戶的意圖，實現更加精細和連續的控制。使用這種系統的受試者只需佩戴一頂可測量腦電波的帽子，并想象移動手臂，就可以讓與系統相連的機器臂隨意念而動，為運動功能障礙患者提供可行的技術方案。

　　一、無創腦機接口基本原理

　　無創腦機接口是一種通過非侵入式方法采集大腦信號并將其轉化為控制指令的技術。其核心原理為信號采集、信號處理、特征提取、指令轉換和設備執行五個步驟。

　　（一）信號采集。腦電圖（Electroencephalogram，EEG）：通過在頭皮上放置電極，記錄大腦皮層神經元的電活動。神經元之間的信息傳遞依賴于電信號，這些信號在頭皮表面形成微弱的電壓變化。EEG信號具有較高的時間分辨率，適合實時控制，且相較于其他信號采集方式如功能性近紅外光譜（FNIRS）、磁腦圖（MEG），腦電圖信號采集方式成本更低，便攜性強且易于使用。

　　EEG信號頻率范圍通常為0.5~100赫茲：（1）δ波（0.5~4）：與深度睡眠相關。（2）θ波（4~8）：與放松狀態相關。（3）α波（8~13）：與閉眼放松狀態相關。（4）β波（13~30）：與注意力想象和運動想象相關。（5）γ波（30~100）：與高級認知功能相關。

　　（二）信號處理：從噪聲中提取“大腦密碼”。采集到的腦電信號通常包含大量噪聲，因此需要進行預處理以提取有效信息。信號處理可分為濾波、降噪、分段三個步驟。

　　濾波過程分為低通濾波、高通濾波以及帶通濾波。低通濾波用于去除高頻噪聲（如肌電干擾），高通濾波用于去除低頻漂移（如眼電干擾），帶通濾波用于保留特定頻段的信號（如8~30赫茲的運動相關信號）。該階段通俗來講可類比于用篩子過濾咖啡渣，保留咖啡液中的精華部分。

　　降噪則分為獨立成分分析（ICA）與主成分分析（PCA）。前者將混合信號分解為多個獨立成分，去除與腦電無關的噪聲（如眼電、心電），后者通過降維提取主要特征，去除冗余信息。

　　腦電信號是連續的，而人們的主要意圖往往體現在特定的時間段內。分段則通過捕捉時間窗，將連續的腦電信號劃分為短時段以便后續分析。該階段可類比在分析一段音樂時截取副歌部分來分析作曲家的情感與表達。

　　（三）特征提取。特征提取是從預處理后的腦電信號中提取有用信息的關鍵步驟。

　　特征提取主要聚焦于時域特征、頻域特征以及時空特征。時域特征包含信號的峰值、方差以及峰值。頻域特征則需通過傅里葉變換將時域信號轉換為頻域信號，提取不同頻段的能量以及小波變換提供時頻域的多分辨率分析，適合非平穩信號。時空特征指空間濾波（增強不同任務下的腦電差異）與拓撲圖（分析腦電信號的空間分布）。

　　（四）指令轉換。指令轉換是無創腦機接口系統的核心決策層，負責將預處理后的腦電信號映射為機械臂可執行指令。我們將該階段定義為從信號到動作的“翻譯器”。將腦電信號篩選處理后得到的數據轉換為機械臂可以理解的指令。特征提取后，主要通過傳統機器學習算法或深度學習模型將特征轉化為控制指令。傳統機器學習算法（例如支持向量機SVM）依賴人工特征工程，在小樣本場景下表現穩定；深度學習模型（如卷積神經網絡CNN、長短期記憶網絡LSTM）則通過自動提取時空特征，實現更高精度的連續控制。針對個體差異，系統引入遷移學習與在線學習機制，動態適配用戶腦電特征變化，將“想象左手運動”的腦電模式轉化為機械臂向左移動的指令。此外，混合增強現實（AR）技術提供實時視覺反饋，用戶通過虛擬界面觀察機械臂預測動作并調整策略，形成“腦—機—環”閉環優化，可顯著提升控制準確性。

　　（五）設備執行。控制指令被發送到機械臂，驅動其執行相應動作。

　　該環節側重于了解機械臂結構與控制策略。機械臂的精準操控依賴多自由度結構、柔性驅動技術及智能控制策略。如6軸或7軸仿生設計模擬人類手臂運動，氣動人工肌肉等柔性驅動技術降低碰撞風險。控制策略上，位置控制適用于結構化環境定位，阻抗控制實現人機柔順交互，力反饋控制則保障精細操作。安全冗余設計整合力或觸覺傳感器與視覺伺服系統，實時檢測環境接觸力并規劃避障路徑。例如，基于YOLO算法的視覺系統可動態識別障礙物，確保操作安全性。

　　二、技術優勢與挑戰

　　（一）技術優勢。（1）非侵入性：不需手術植入電極，安全性高，易被使用者接受。（2）便攜性：EEG設備輕便，適合日常使用。（3）實時性：現代信號處理算法能夠實現實時控制。

　　（二）技術挑戰。(1)信號質量：無創腦電信號容易受到噪聲干擾，影響控制精度。(2)個體差異：不同使用者的腦電信號差異較大，需要個性化訓練。(3)響應速度：目前系統響應速度較慢，難以滿足復雜任務的需求。

　　三、社會應用

　　無創BCI與機械臂的結合正重塑醫療、工業與教育領域。醫療方面，機械臂輔助重復訓練可刺激中風患者運動皮層重塑，漸凍癥患者通過“意念拼寫”實現無障礙交流，帕金森患者可通過腦控機械臂完成藥物取用，減少護理依賴；工業場景中，消防員可遠程操控機械臂處理爆炸物，工人“意念微調”完成微米級裝配；教育領域則推動特殊學生平等參與STEM實驗。

　　四、結論

　　無創腦機接口控制機械臂技術為殘疾人提供了全新的輔助工具，幫助他們恢復部分生活自理能力，提升生活質量。盡管目前仍面臨一些技術挑戰，如系統信號干擾、個體差異及延遲問題等，未來需融合多模態數據提升解碼魯棒性，優化邊緣計算架構降低延遲，并開發柔性電子皮膚增強觸覺反饋。隨著科技的進步，通過算法革新、硬件迭代與政策引導，技術有望在十年內從實驗室走向千家萬戶，實現“科技賦權，平等共生”的愿景。

文章來源：《重慶科技報》 http://www.007hgw.com/w/qt/35273.html