对于大部分腿部残障人士,轮椅是他们日常出行的必备工具。然而,现有轮椅的控制方式并不适用于重度残疾人群。针对这类特殊人群,本文提出了一种眼动控制轮椅,通过柔性生物传感器采集人体生理电信号,以此判断眼球运动状态,进而实现对轮椅的控制。本文具体的工作如下:首先,根据信号采集对象与功能完成了柔性生物传感器的结构设计,利用有限元分析验证了结构的合理性。选择聚二甲基硅氧烷（PDMS）作为衬底,羟丙基纤维素-聚乙烯醇（HPC-PVA）作为感知层对柔性生物传感器进行了制备,用于采集眼电信号和眼球周围表皮形变产生的应变信号。柔性生物传感器表现出了较快的响应时间（103ms）,较好的结构柔性（杨氏模量:286KPa）、拉伸灵敏度（7.8m V·N-1）、生物兼容性（水蒸气透过率:18gm-2h-1）。其次,设计了一套前端模拟电路用于信号处理,其输入与柔性生物传感器的输出相连。电路由仪表放大器、滤波器、模数转换器组成,滤波器包括陷波器与低通滤波器,分别用于滤除工频干扰（50Hz）和带外噪声（0-10Hz）。处理后的信号具有较高的信噪比,并将以数字形式输入至PC上位机中进行后续分析。然后,在对比了常见的数字滤波算法后选择了卡尔曼滤波算法对眼电信号和应变信号进行处理,以滤除模数转换过程中引入的噪声干扰。提出了一个基于小波变换和支持向量机的组合分类模型,其信号分类精度达到了96.2%。最后,通过改造现有电动轮椅完成了轮椅眼动控制系统的搭建并开发了一个由前端可视化界面和后端数据库组成的上位机系统,负责信号实时展示与实验数据记录。布置了一个双弧弯道并招募了十名志愿者参与轮椅眼动控制系统测试,九名志愿者成功通过了测试,说明本系统在实际场景中具有一定的实用性。本文主要对柔性生物传感器、前端模拟电路、信号分类算法、轮椅运动控制进行了研究,由柔性生物传感器采集的眼电信号和应变信号经过前端模拟电路与信号分类算法处理分析后,对应的眼球运动状态会被识别。PC上位机根据眼球运动状态生成相应的控制指令来驱动电机,以此实现轮椅眼动控制,为重度残疾人群的出行带来了极大便利。