当然，还有其他基于EEG的系统，包括控制下肢外骨骼和使用意念控制的机械臂的外骨骼设备。但是，这些系统都不能完成多维度的灵活控制。

　　首次实现无创 EGG 设备，在用意念在三维空间控制机械臂抓取物体

　　明尼苏达大学的 Bin He 教授及其团队开发这套 EEG BCI 系统的目的，是希望能实现在三维空间内自然、无阻碍的机器人运动，开奖，比如拿起水杯，在桌子上任意移动，甚至举起杯子喝水。

　　实验中，共有 13 名健康的人类受试者头戴 EEG 帽完成了实验。其中，有 7 名女性，平均年龄为 27.3 岁。这些受试者逐渐学会利用意念，控制机械臂在三维空间中进行活动。最终，他们能够在任意位置完成这些任务。 所有参与实验的人都能保持抓取物体的成功率在 80% 以上，在把物体放回到货架上的成功率超过 70%。

　　试验设置：在15个 session 中，受试者需要对物体依次实现不同级别的控制：仅控制虚拟鼠标，用机械臂抓取四个物体、五个物体、以及随机在货架上抓取目标物体。来源：论文

　　从原理上看，本次研究用于控制机械臂的方法，与此前在大脑中移植电极控制机械臂的方法类似。当人类运动或者想象运动的时候，运动皮层的神经元会被激活，产生微弱的电流。想象做出不同的动作，会激活各种不同的神经元组合。

　　受试者通过脑波控制视频游戏中的虚拟直升飞机。来源：Bin He，明尼苏达大学

　　早在 2011 年，Bin He 教授的团队就已经发表成果，当时他们成功让健康的人类受试者使用非侵入式EEG技术控制虚拟飞行器。现在，他们已经能够控制真实的飞行器在复杂三维空间中飞行。

　　在这项新的研究中，Bin He 教授及其团队使用更先进的信号处理技术和机器学习算法，对可能的运动情况及训练过程进行了分类。

　　明尼苏达大学的研究受试者戴了一顶特殊的无创脑电图描记仪（EEG）帽子，只通过想象在3D空间中移动机械臂。来源：明尼苏达大学科学与工程学院

　　从用意念控制虚拟物体移动到控制物体三维运动，“主要的挑战是与以前（控制四轴飞行器）相比，这次的研究要求受试者执行复杂的任务，”Bin He 教授表示，“所有的工作，包括实验研究和系统设计、训练受试者和信号处理技术”，都需要改良。

　　具体说，“我们解码了运动皮层中 mu-rhythm（约10 Hz振荡）以上的大脑运动意图，” Bin He 告诉新智元：“此前的研究中，通过 fMRI 和 EEG 成像技术发现，想象运动跟实际运动产生的脑电波十分类似。因此，在这次研究中，我们提取事件的同步或去同步信号（synchronization or desynchronization signals），然后训练计算机对人脑的状态（意图）进行分类，并将控制信号发送至机械臂，致使机械臂产生实际的运动。”

　　“这项研究表明，人类能够仅适用无创 EGG 信号控制机械臂在三维空间内运动，” Bin He 教授在接受新智元采访时表示：“这对未来研发无创的大脑控制机器人和无创性大脑控制神经假体研究可能有重大意义。”

　　研究团队的下一个目标是是继续发展这一 BCI 技术，让中风或者瘫痪患者使用无创 EGG 设备，通用意念在三维空间中控制假肢运动。

　　论文：基于无创性脑电图控制机械臂实现抓取任务

摘要

　　脑机接口（BCI）技术旨在提供人类大脑和外部设备之间连接的桥梁。先前使用非侵入性BCI来控制虚拟对象（例如计算机光标和虚拟直升机）和真实世界对象（例如轮椅和四脚架）的研究已经证明了BCI技术的潜力。然而，尚未有研究证明，使用非侵入性BCI可以有效地控制机器人臂以完成抓握任务。这项研究中，我们发现一组包括13 名受试者的实验中，他们都可以自由调节大脑活动，以控制机器人手臂高精度地执行任务，这些任务一般都需要多个自由度的组合，以及两个连续低维度控制。受试者能够通过在仅仅几个训练期间的范围内调节其脑节律来有效地控制机器人臂的活动，并且在多个月内保持控制机器人臂的能力。我们的研究结果表明使用非侵入性BCI技术，对假肢进行人为操作的可行性。

　　相关论文 DOI: 10.1038/srep38565

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　　（责编：HXJ）

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