人机交互和协作是智能机器人研究领域的核心问题之一,“脑机接口”(人脑.计算机接口)技术立足于直接获取并识别人脑活动信息,而成为人机交互及协作的重要发展方向。然而,脑机接口目前所能够获得的脑电信息种类数量还较为有限,脑电信号的生成和提取需要较长时间,且信号解码存在误差,这极大限制了脑机接口在人机交互中的应用,学界针对基于脑机接口的机器人应用研究还处于探索阶段。在脑机接口信号指令序列存在不确定性的技术条件限制下,如何更好地完成机器人的脑控协作任务,是脑控机器人技术领域亟待研究解决的基础共性问题。本文以四足机器人为对象平台,以基于无创式脑机接口的运动导航为具体研究目标,深入探讨脑机间交互与任务协作的相关问题。本文研究一方面立足于提出脑控机器人运动导航的系统化方法,以及面向实现复杂任务的脑控机器人系统控制结构,为未来脑控机器人的应用研究奠定基础；另一方面,本文也针对脑电信号解码正确率对脑控导航性能的影响进行分析,为脑电信号解码算法提供优化依据。本文提出了基于脑机接口的人机协作导航策略。针对无创式脑机接口的技术水平限制,提出通过具有不同人机协作级别和任务类型的多模式控制来实现对有限数量脑电信号的扩展；提出通过基于前馈决策和人机周期化并行协作的方法,来克服脑电信号生成及处理的时间延迟问题；提出通过用户意图分类机制和解码容错机制,来消减脑电信号误解码对系统的影响。基于上述方法,提出了以运动控制的高效、灵活和轻松为目标的二维环境中人机协作导航控制策略,以及以安全可靠、合理响应、效率保持等为目标的三维地形中人机协作导航控制策略。这些源于充分借助机器人智能的人机协作方法和策略,为脑控机器人领域的研究和发展提供了新思路。本文提出了脑控机器人的系统设计方法。面向脑控机器人未来执行复杂任务的应用发展趋势,借鉴高等动物的行为控制特征,提出了脑控四足机器人的行为控制体系结构,将包含脑机交互在内的不同任务目标和层次的控制行为纳入了统一的体系,给出了通用的四足稳态步态生成方法,为未来面向复杂任务的脑控机器人控制系统研制和方法研究提供了基础平台,相关成果能够推广应用于未来的脑控机器人。基于脑机接口的直接脑控机器人,是智能机器人、仿生运动、控制等学科交叉融合形成的新兴研究热点。本文的研究具有基础性和前瞻性,并具潜在应用价值。