摘要
非侵入式脑机接口(Brain-computer interface, BCI)技术作为一种新兴的人机交互方式，在机器人控制领域展现了广阔的应用前景。首先概述其发展背景与重要性，并深入探讨脑电信号的生理基础，阐明脑电图(Electroencephalography, EEG)以其无创性和便捷性成为BCI系统的常用测量手段。随后，分析了典型BCI范式的优劣特点和适用场景——包括主动式如运动想象、反应式如稳态视觉诱发电位(Steady-state visual evoked potential, SSVEP)、事件相关电位P300，以及结合多种范式优势的混合范式，展示了这些范式如何实现复杂且高效的机器人控制任务。此外，系统地介绍了EEG信号采集、预处理及模式识别的关键步骤，强调了深度学习在提高解码精度方面的作用，同时也指出了其面临的挑战，如数据量需求大和模型解释性差。最后，总结了BCI技术的发展趋势和研究挑战，提出了推动非侵入式BCI技术在实际机器人控制应用中进一步发展的方向。综上所述，不仅对非侵入式BCI技术在机器人控制领域应用进行了探讨，还强调了该技术在未来可能带来的变革性影响，为后续研究提供参考和启发。
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责任编辑：赵子祎
责任校对：恽海艳
审 核：张 彤
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