人机接口(Human-machine interface,HMI)是一类帮助人们实现和机器之间“对话”的设备,或将人们的意图和想法转换成对机器设备的控制指令,或向人们提供机器设备的有关信息及提示请求等。对于一些特殊病人群体,比如高位截瘫患者、肌萎缩侧所综合征(“渐冻症”)患者和闭锁综合征患者等,由于这些病人往往存在着发音困难、肢体行动不便、大脑部分功能受损等问题,常见的人机接口如语音、体感、鼠标、键盘以及触摸屏等都不再适用。因此,面向这些残疾人开发新型人机接口辅助他们日常生活以及康复治疗具有重要的研究意义与实用价值。除了上述需要肢体动作显著参与的传统人机接口外,另一类人机接口则尝试利用人体轻微神经肌肉活动所自发生成的生理信号来实现人与外界的交流与控制。利用人体产生的各种信号模态如头皮脑电(Electroencephalogram,EEG)、眼电(Electrooculogram,EOG)以及残余肢体动作产生的肌电(Electromyograph,EMG)来构建人机接口,不仅能够帮助患者一定程度上实现与外界的交流和完成一些控制任务,辅助患者提高生活自理能力,减轻家属和护理人员的负担,还可以通过对患者使用效果的观察和分析,帮助医生对患者的身体状态和康复效果进行评估。因此,本文主要研究使用上述人体产生的多种信号模态来设计新型人机接口系统,拟解决当前助残领域人机接口系统中存在的一些关键问题,帮助患者与外部进行更有效交流和控制。本文首先针对目前基于EOG信号的人机接口准确率不高、指令数目较少、容易受无意识眼动干扰等问题,提出了一种基于眨眼的新型人机接口,并应用于辅助脊椎损伤(Spinal cord injury,SCI)病人控制轮椅。在传统的EOG波形分析算法基础上,引入眨眼动作与图形交互界面按钮闪烁在时间上的关联性,提升指令输出的准确率,大幅增加指令数量,可以实现包括轮椅前进、后退、左/右多角度转向、加减速以及停止等多自由度控制。同时,通过检验连续多次眨眼与多轮按钮闪烁之间的同步性,有效降低无意识眼动的干扰,提升系统稳定性。实验结果显示本系统能够帮助SCI患者快速准确地生成足够多的轮椅控制命令,且使用方法简单、训练时间短、操作负荷低,具有较好的实用前景。其次,本文关注助残领域的一个主要挑战:多设备集成系统控制。当前大多数面向残疾人的人机接口都用于控制单一设备。而多设备集成系统控制任务往往要求更高的控制自由度、控制精度(如距离精度和方向精度),由此带来操作负荷高的问题。我们将常用的助残设备轮椅和机械臂整合为一个多设备集成系统,可以用于辅助SCI患者完成“移动喝水任务”:驾驶轮椅从室内任意位置出发,绕开障碍物抵达桌面附近,操作机械臂抓取桌面上目标水杯送至嘴边,并用吸管完成喝水动作。为实现对该集成系统的有效控制,我们设计了一种结合了多种眼动EOG信号、机器视觉以及机械臂智能路径规划等技术的新型混合智能人机接口。实验结果显示,相比于之前的单一轮椅控制系统,该混合智能人机接口可以提供更高的控制精度,帮助SCI患者实现对多设备集成系统的控制,同时机器视觉以及机械臂路径规划等智能技术也有利于减轻使用者的操作负荷。接下来,本文针对脑机接口(Brain-computer interface,BCI)中运动想象范式(Motor imagery,MI)由于大脑状态变化或者电极帽松动等不确定因素导致模型准确率下降的问题,提出了一种基于EEG/EOG的混合脑机接口,利用EOG信号提升基于EEG的脑机接口系统的自适应能力和稳定性。我们将该混合脑机接口应用于控制轮椅-机械臂集成系统:使用者通过运动想象控制轮椅的左右连续转向,其它离散指令如前进、后退、停止以及机械臂指令等则由眼动生成。在控制任务中,使用者可以通过眼动自主调整运动想象模型中的部分参数,提升系统的自适应性。实验结果显示该混合脑机接口可以让使用者在较长时间内自主维持脑电控制的稳定性,验证了混合脑机接口系统被用来完成难度较大的多设备集成系统控制任务的可行性。此外,本文还首次面向具有残余手指轻微运动能力的闭锁综合征患者研制了一种基于手指轻微移动的人机接口。通过专门研制的柔性氯化银电极指套,将患者轻微手指动作转化为外部电路的开关信号,从而实现对手指轻微动作的可靠检测。同时,电极指套之间的弹性细带会保证空闲态时手指始终保持并拢,消除了身体抖动带来的干扰。我们还为患者提供了一个视觉和/或听觉功能提示模块,患者可以在某个提示间隔期间挪动手指触发相应的功能,包括控制电视、呼叫、问答、需求表达、字符输入等。我们对该名患者进行了为期一年的实验和跟踪调查,结果显示本系统帮助患者恢复了一定手指运动能力,提升了患者的康复积极性和生活自理能力,并且在临床诊断评估方面也具有一定实用前景。