摘要

非侵入式腦機接口(Brain-computer interface, BCI)技術作為一種新興的人機交互方式，在機器人控制領域展現(xiàn)了廣闊的應用前景。首先概述其發(fā)展背景與重要性，并深入探討腦電信號的生理基礎，闡明腦電圖(Electroencephalography, EEG)以其無創(chuàng)性和便捷性成為BCI系統(tǒng)的常用測量手段。隨后，分析了典型BCI范式的優(yōu)劣特點和適用場景——包括主動式如運動想象、反應式如穩(wěn)態(tài)視覺誘發(fā)電位(Steady-state visual evoked potential, SSVEP)、事件相關電位P300，以及結合多種范式優(yōu)勢的混合范式，展示了這些范式如何實現(xiàn)復雜且高效的機器人控制任務。此外，系統(tǒng)地介紹了EEG信號采集、預處理及模式識別的關鍵步驟，強調了深度學習在提高解碼精度方面的作用，同時也指出了其面臨的挑戰(zhàn)，如數(shù)據(jù)量需求大和模型解釋性差。最后，總結了BCI技術的發(fā)展趨勢和研究挑戰(zhàn)，提出了推動非侵入式BCI技術在實際機器人控制應用中進一步發(fā)展的方向。綜上所述，不僅對非侵入式BCI技術在機器人控制領域應用進行了探討，還強調了該技術在未來可能帶來的變革性影響，為后續(xù)研究提供參考和啟發(fā)。

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責任編輯：趙子祎

責任校對：惲海艷

審　　核：張　彤

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