"基于稳态视觉诱发电位的机械臂控制系统在增强现实场景下的应用"

本研究的主要目的是开发一种增强现实场景下基于稳态视觉诱发电位的机械臂控制系统，以帮助失能和半失能人群改善生活质量。随着我国失能和半失能人口越来越多，特别是老年人数量的增加，如何提供有效的康复医疗服务成为了一个重要的社会问题。虽然机器人技术在康复医疗领域得到了广泛应用，但是重度失能患者无法通过传统的人机交互方式来控制康复机器人，因此需要扩展人机交互能力。脑机接口技术被提出，通过实时解析患者大脑信息，控制机械臂完成动作，已成为当前BCI技术的研究热点。 本研究主要分为两大类：植入式BCI和非植入式BCI。植入式BCI需要手术将微电极植入大脑神经皮层，虽然信噪比高，但具有一定风险，很多受试对象无法接受。而非植入式BCI，如脑电图(EEG)具有高时间分辨率，对受试对象无创伤。因此本研究选用了非植入式BCI技术进行研究。 在本研究中，我们提出了一种增强现实场景下基于稳态视觉诱发电位的机械臂控制系统。首先介绍了基于脑机接口技术的相关背景和研究现状，然后详细描述了所设计的机械臂控制系统的技术方案和实现方法。在系统设计中，我们使用稳态视觉诱发电位作为控制信号，通过对脑电信号进行实时解析，实现对机械臂的控制。同时，为了增强用户体验和提高控制精度，我们将增强现实技术与机械臂控制系统相结合，使操作者可以直观地观察机械臂的动作并进行实时调整。 通过在实验室中构建实验平台，我们对该系统进行了验证实验。实验结果表明，所设计的机械臂控制系统能够有效地识别稳态视觉诱发电位，并实现对机械臂的精准控制。同时，受试者在使用该系统时的操作体验良好，表现出较高的满意度和接受度。 总的来看，本研究提出了一种新颖的增强现实场景下基于稳态视觉诱发电位的机械臂控制系统，在为失能和半失能人群提供康复医疗服务方面具有潜在的应用前景。同时，该系统的设计思路和实现方法也为其他类似领域的研究提供了有益的参考和借鉴。在未来的研究工作中，我们将进一步优化系统性能，提高控制精度和稳定性，并探索更广泛的应用场景，以更好地满足用户的康复需求。