無(wú)創(chuàng)腦機(jī)接口控制機(jī)械臂的原理及應(yīng)用分析

腦機(jī)接口技術(shù)（brain computer interface，BCI）作為一種新興的人機(jī)交互技術(shù)，在醫(yī)療、康復(fù)及輔助技術(shù)等領(lǐng)域展現(xiàn)出了巨大潛力。在醫(yī)療領(lǐng)域，無(wú)創(chuàng)腦機(jī)接口技術(shù)為患者的康復(fù)治療開(kāi)辟了新的路徑。對(duì)于因脊髓損傷、中風(fēng)、肌萎縮側(cè)索硬化等疾病導(dǎo)致運(yùn)動(dòng)功能障礙的患者而言，與侵入式腦機(jī)接口相比較，無(wú)創(chuàng)BCI憑借其安全性和便捷性，更易被接受。該技術(shù)通過(guò)捕捉大腦信號(hào)并將其轉(zhuǎn)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(zhì)量帶來(lái)了希望。

　　近年來(lái)，隨著高精度傳感器和先進(jìn)算法的應(yīng)用，無(wú)創(chuàng)腦機(jī)接口技術(shù)在信號(hào)采集、處理及解碼方面取得了顯著進(jìn)展，特別是系統(tǒng)能夠更準(zhǔn)確地識(shí)別用戶的意圖，實(shí)現(xiàn)更加精細(xì)和連續(xù)的控制。使用這種系統(tǒng)的受試者只需佩戴一頂可測(cè)量腦電波的帽子，并想象移動(dòng)手臂，就可以讓與系統(tǒng)相連的機(jī)器臂隨意念而動(dòng)，為運(yùn)動(dòng)功能障礙患者提供可行的技術(shù)方案。

　　一、無(wú)創(chuàng)腦機(jī)接口基本原理

　　無(wú)創(chuàng)腦機(jī)接口是一種通過(guò)非侵入式方法采集大腦信號(hào)并將其轉(zhuǎn)化為控制指令的技術(shù)。其核心原理為信號(hào)采集、信號(hào)處理、特征提取、指令轉(zhuǎn)換和設(shè)備執(zhí)行五個(gè)步驟。

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

　　EEG信號(hào)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(guān)。（2）θ波（4~8）：與放松狀態(tài)相關(guān)。（3）α波（8~13）：與閉眼放松狀態(tài)相關(guān)。（4）β波（13~30）：與注意力想象和運(yùn)動(dòng)想象相關(guān)。（5）γ波（30~100）：與高級(jí)認(rèn)知功能相關(guān)。

　?。ǘ┬盘?hào)處理：從噪聲中提取“大腦密碼”。采集到的腦電信號(hào)通常包含大量噪聲，因此需要進(jìn)行預(yù)處理以提取有效信息。信號(hào)處理可分為濾波、降噪、分段三個(gè)步驟。

　　濾波過(guò)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(hào)（如8~30赫茲的運(yùn)動(dòng)相關(guān)信號(hào)）。該階段通俗來(lái)講可類比于用篩子過(guò)濾咖啡渣，保留咖啡液中的精華部分。

　　降噪則分為獨(dú)立成分分析（ICA）與主成分分析（PCA）。前者將混合信號(hào)分解為多個(gè)獨(dú)立成分，去除與腦電無(wú)關(guān)的噪聲（如眼電、心電），后者通過(guò)降維提取主要特征，去除冗余信息。

　　腦電信號(hào)是連續(xù)的，而人們的主要意圖往往體現(xiàn)在特定的時(shí)間段內(nèi)。分段則通過(guò)捕捉時(shí)間窗，將連續(xù)的腦電信號(hào)劃分為短時(shí)段以便后續(xù)分析。該階段可類比在分析一段音樂(lè)時(shí)截取副歌部分來(lái)分析作曲家的情感與表達(dá)。

　?。ㄈ┨卣魈崛?。特征提取是從預(yù)處理后的腦電信號(hào)中提取有用信息的關(guān)鍵步驟。

　　特征提取主要聚焦于時(shí)域特征、頻域特征以及時(shí)空特征。時(shí)域特征包含信號(hào)的峰值、方差以及峰值。頻域特征則需通過(guò)傅里葉變換將時(shí)域信號(hào)轉(zhuǎn)換為頻域信號(hào)，提取不同頻段的能量以及小波變換提供時(shí)頻域的多分辨率分析，適合非平穩(wěn)信號(hào)。時(shí)空特征指空間濾波（增強(qiáng)不同任務(wù)下的腦電差異）與拓?fù)鋱D（分析腦電信號(hào)的空間分布）。

　?。ㄋ模┲噶钷D(zhuǎn)換。指令轉(zhuǎn)換是無(wú)創(chuàng)腦機(jī)接口系統(tǒng)的核心決策層，負(fù)責(zé)將預(yù)處理后的腦電信號(hào)映射為機(jī)械臂可執(zhí)行指令。我們將該階段定義為從信號(hào)到動(dòng)作的“翻譯器”。將腦電信號(hào)篩選處理后得到的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為機(jī)械臂可以理解的指令。特征提取后，主要通過(guò)傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)算法或深度學(xué)習(xí)模型將特征轉(zhuǎn)化為控制指令。傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)算法（例如支持向量機(jī)SVM）依賴人工特征工程，在小樣本場(chǎng)景下表現(xiàn)穩(wěn)定；深度學(xué)習(xí)模型（如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)CNN、長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)LSTM）則通過(guò)自動(dòng)提取時(shí)空特征，實(shí)現(xiàn)更高精度的連續(xù)控制。針對(duì)個(gè)體差異，系統(tǒng)引入遷移學(xué)習(xí)與在線學(xué)習(xí)機(jī)制，動(dòng)態(tài)適配用戶腦電特征變化，將“想象左手運(yùn)動(dòng)”的腦電模式轉(zhuǎn)化為機(jī)械臂向左移動(dòng)的指令。此外，混合增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)（AR）技術(shù)提供實(shí)時(shí)視覺(jué)反饋，用戶通過(guò)虛擬界面觀察機(jī)械臂預(yù)測(cè)動(dòng)作并調(diào)整策略，形成“腦—機(jī)—環(huán)”閉環(huán)優(yōu)化，可顯著提升控制準(zhǔn)確性。

　?。ㄎ澹┰O(shè)備執(zhí)行?？刂浦噶畋话l(fā)送到機(jī)械臂，驅(qū)動(dòng)其執(zhí)行相應(yīng)動(dòng)作。

　　該環(huán)節(jié)側(cè)重于了解機(jī)械臂結(jié)構(gòu)與控制策略。機(jī)械臂的精準(zhǔn)操控依賴多自由度結(jié)構(gòu)、柔性驅(qū)動(dòng)技術(shù)及智能控制策略。如6軸或7軸仿生設(shè)計(jì)模擬人類手臂運(yùn)動(dòng)，氣動(dòng)人工肌肉等柔性驅(qū)動(dòng)技術(shù)降低碰撞風(fēng)險(xiǎn)?？刂撇呗陨?，位置控制適用于結(jié)構(gòu)化環(huán)境定位，阻抗控制實(shí)現(xiàn)人機(jī)柔順交互，力反饋控制則保障精細(xì)操作。安全冗余設(shè)計(jì)整合力或觸覺(jué)傳感器與視覺(jué)伺服系統(tǒng)，實(shí)時(shí)檢測(cè)環(huán)境接觸力并規(guī)劃避障路徑。例如，基于YOLO算法的視覺(jué)系統(tǒng)可動(dòng)態(tài)識(shí)別障礙物，確保操作安全性。

　　二、技術(shù)優(yōu)勢(shì)與挑戰(zhàn)

　?。ㄒ唬┘夹g(shù)優(yōu)勢(shì)。（1）非侵入性：不需手術(shù)植入電極，安全性高，易被使用者接受。（2）便攜性：EEG設(shè)備輕便，適合日常使用。（3）實(shí)時(shí)性：現(xiàn)代信號(hào)處理算法能夠?qū)崿F(xiàn)實(shí)時(shí)控制。

　?。ǘ┘夹g(shù)挑戰(zhàn)。(1)信號(hào)質(zhì)量：無(wú)創(chuàng)腦電信號(hào)容易受到噪聲干擾，影響控制精度。(2)個(gè)體差異：不同使用者的腦電信號(hào)差異較大，需要個(gè)性化訓(xùn)練。(3)響應(yīng)速度：目前系統(tǒng)響應(yīng)速度較慢，難以滿足復(fù)雜任務(wù)的需求。

　　三、社會(huì)應(yīng)用

　　無(wú)創(chuàng)BCI與機(jī)械臂的結(jié)合正重塑醫(yī)療、工業(yè)與教育領(lǐng)域。醫(yī)療方面，機(jī)械臂輔助重復(fù)訓(xùn)練可刺激中風(fēng)患者運(yùn)動(dòng)皮層重塑，漸凍癥患者通過(guò)“意念拼寫(xiě)”實(shí)現(xiàn)無(wú)障礙交流，帕金森患者可通過(guò)腦控機(jī)械臂完成藥物取用，減少護(hù)理依賴；工業(yè)場(chǎng)景中，消防員可遠(yuǎn)程操控機(jī)械臂處理爆炸物，工人“意念微調(diào)”完成微米級(jí)裝配；教育領(lǐng)域則推動(dòng)特殊學(xué)生平等參與STEM實(shí)驗(yàn)。

　　四、結(jié)論

　　無(wú)創(chuàng)腦機(jī)接口控制機(jī)械臂技術(shù)為殘疾人提供了全新的輔助工具，幫助他們恢復(fù)部分生活自理能力，提升生活質(zhì)量。盡管目前仍面臨一些技術(shù)挑戰(zhàn)，如系統(tǒng)信號(hào)干擾、個(gè)體差異及延遲問(wèn)題等，未來(lái)需融合多模態(tài)數(shù)據(jù)提升解碼魯棒性，優(yōu)化邊緣計(jì)算架構(gòu)降低延遲，并開(kāi)發(fā)柔性電子皮膚增強(qiáng)觸覺(jué)反饋。隨著科技的進(jìn)步，通過(guò)算法革新、硬件迭代與政策引導(dǎo)，技術(shù)有望在十年內(nèi)從實(shí)驗(yàn)室走向千家萬(wàn)戶，實(shí)現(xiàn)“科技賦權(quán)，平等共生”的愿景。

文章來(lái)源：《重慶科技報(bào)》 http://m.00559.cn/w/qt/35273.html