中国青年报客户端讯（徐舟 中青报·中青网记者王烨捷）原地踏步，直行，转弯……日前，在华东理工大学徐汇校区大草坪上，一只大约40厘米高的机器狗，正在根据刘力菲同学的指令走来走去。这位戴着智能头环“遛机器狗”的硕士生是华东理工大学金晶教授领衔的脑机接口及控制团队的一员。她正在进行团队最新研发成果——“面向四足控制的混合现实增强脑-机接口系统”的测试。
团队成员戴着装备控制机器狗。受访团队供图
“这项研究为机器人控制提供了一种全新的交互范式，它通过混合现实技术与脑机接口的深度集成，能够实现对机器狗的高效、稳定的控制，并且能适应多种复杂场景。”该校信息学院、数学学院双聘导师金晶教授介绍，传统的基于稳态视觉诱发电位的BCI系统进入现实场景后，会面临诸多挑战——依赖PC显示器作为视觉刺激源的它，容易受环境光干扰，便携性也差，这就大大限制了它的实际应用范围和性能表现。
针对这一瓶颈，金晶老师团队提出一种基于虚实融合控制的框架思维，通过分层异步控制策略，来增强脑机接口系统，使其具有抗干扰、高性能、轻量化、便携式等突出优势。
机器狗运行轨迹及控制页面展示。受访团队供图。
为克服光干扰，研究团队引入混合现实技术（MR），将视觉刺激直接嵌入到用户的现实视野中，通过MR设备，有效克服了环境光干扰的影响，同时显著提高了信号的识别准确率。
该系统将任务分为近场和远场两类，并分别通过增强现实（AR）和混合现实技术进行处理。
对于近场任务，机器狗系统可以通过AR技术，在用户的视野中实时叠加机器人的运动状态、周围环境信息以及操作引导提示，从而提升控制的响应速度与操作精度；对于远场任务，系统则通过混合现实接口进行管理，远场任务通常涉及全局路径规划、目标导航以及大范围环境感知等，对系统的稳定性和全局视野要求较高。MR技术能够为用户提供全局环境信息与任务规划支持。
机器狗控制系统链路模拟。受访团队供图
此外，新系统还集成了先进的信号处理算法和机器学习模型，为用户提供更加精准和流畅的控制体验。
“强环境光干扰下的高性能表现，轻量化的便携设计，以及广泛的应用场景适应性，这些都标志着脑机接口技术从理论研究走向实际应用的重大突破。”金晶说。
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