原地踏步、直行、轉彎……在華東理工大學校園的大草坪上，一隻約40厘米高的機器狗，正在根據研讨生劉力菲的指令走來走去。這名戴著智能頭環“遛機器狗”的女生，是華東理工大學教授金晶領銜的腦機接口及操控團隊的一員。昨日，這個團隊進行了“面向四足操控的混合現實增強腦—機接口系統”最新研發效果測試。

  研讨人員介紹，傳統的腦機接口（BCI）系統，基於穩態視覺誘發電位，但進入現實場景后，面臨諸多挑戰。比方，它依賴個人電腦PC顯示器作為視覺影响源，简单受環境光的干擾，便攜性也差，這大大约束了它的實際應用范圍和功能表現。

  針對這一瓶頸，金晶團隊提出一種基於虛實交融操控的结构思維，通過分層異步操控战略，來增強腦機接口系統，使其具有抗干擾、高功能、輕量化、便攜式等杰出優勢。

  為战胜光干擾，研讨團隊引进混合現實技術（MR），將視覺影响直接嵌入用戶的現實視野中。通過MR設備，有用战胜了環境光干擾的影響，同時顯著提高了信號的識別准確率。該系統的便攜性和場景適應性也极大的提高，為復雜環境下的機器人操控供给了愈加牢靠和靈活的解決计划。

  記者了解到，該系統將任務分為近場和遠場兩類，並分別通過增強現實（AR）和混合現實（MR）技術進行處理。

  對於近場任務，系統首要依賴增強現實（AR）技術。因為近場任務一般触及四足機器人的精細操作和部分環境交互，對操控的實時性和精度要求較高。通過AR技術，系統能夠在用戶的視野中實時疊加機器人的運動狀態、周圍環境信息以及操作引導提示，從而提高操控的響應速度與操作精度。

  對於遠場任務，系統則通過混合現實（MR）接口進行办理。因為遠場任務一般触及大局路徑規劃、目標導航以及大范圍環境感知等，對系統的穩定性和大局視野要求較高。通過MR技術，系統能夠為用戶供给大局環境信息與任務規劃支撑，不僅提高了操控的穩定性，還顯著降低了用戶的認知負擔。

  如此一來，這種分層異步的操控战略，能夠有用平衡實時性與大局性需求，為用戶供给高效、直觀的操作體驗。新系統還集成了先進的信號處理算法和機器學習模型，為用戶帶來更精准和流暢的操控感。

  例如，傳統的BCI系統常常要復雜的硬件設備和固定的操作環境，而新系統通過集成MR設備和無線通讯模塊，實現了高度便攜化。用戶隻要佩带輕便的MR頭顯和腦電採集設備，就能在任何環境裡對四足機器人進行實時操控。除了助殘，這對於災害救援、户外勘探等場景特別重要。

  同時，通過模塊化設計和靈活的算法装备，新系統還具備強大的場景適應才能，能够敏捷適應不同場景需求。以醫療康復領域為例，系統能够用於幫助行動障礙患者進行康復訓練﹔而在工業巡檢領域，系統能够用於操控四足機器人在復雜環境中執行設備檢測、毛病排查等任務。

  由此，新系統有望顯著提高四足機器人的應用潛力。例如，在災害救援中，救援人員能够通過腦電信號操控四足機器人進入危險區域執行搜救任務。新系統還將推動混合現實技術在智能交互領域的應用，通過MR技術與腦機接口的結合，為智能家居、智能駕駛等領域發展供给重要參考。

  “這項研讨為機器人操控供给了一種全新的交互范式，它通過混合現實技術與腦機接口的深度集成，能夠實現對機器狗的高效、穩定操控，並且適應多種復雜場景。”金晶說。

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