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脑机接口(Brain Computer Interface, BCI)技术是一种直接利用大脑的思维意识活动与外部世界进行信息交换和操作控制的新型人机交互技术。与传统的中枢神经通道不同，这种交互方式在不需要外周神经、肌肉组织参与的情况下可实现与外部环境的通信。因此，该技术可以帮助患有严重的神经肌肉障碍患者恢复交流和控制的能力。随着研究的不断深入，其适用范围也拓展到健康人群。以提高健康人运动能力、增强或者补充自然的中枢神经系统的相关研究也得到了广泛关注。BCI技术的研究逐渐从最初的实现基本的信息通讯功能向实现复杂的人机协同控制发展，其应用范围也从实现通讯功能的字符拼写器设计到实现更为复杂、实用的脑机协同控制系统发展，比如，机器人、助残轮椅、神经假肢等。BCI技术发展到现阶段，各种原型演示系统接连涌现，应用探索也在不断起步，取得了许多令人印象深刻的研究成果。但仍然存在很多深层次和高难度的问题，如系统的可靠性，控制指令的丰富性，实用性等问题，其解决与否将直接影响脑机接口的研究特别是应用进程。本文以实现移动平台的脑机协同控制为总体目标和主要研究内容，以助残轮椅、汽车等移动平台为具体控制对象，研究上述复杂系统的脑机协同操控方法，主要从提高系统的实用性和丰富控制指令两个方面进行探索：一方面研究面向移动平台控制的异步BCI操控方法，从而实现面向实用、人机友好、更加自然的移动平台控制，提高系统的实用性；另一方面，针对助残轮椅、汽车等复杂系统对控制自由度的需求，研究和设计多自由度BCI操控方法。主要研究内容和结果如下：
多自由度控制是BCI技术领域的一个重要研究方向，是采用BCI技术对复杂系统进行控制亟待解决的问题。其中，基于P300的BCI通过选择在计算机屏幕上的多个备选项中的目标选项，来达到检测用户意图的目的。将不同的目标选项映射为不同的控制指令，就可以实现基本的通信和环境控制功能。使用P300进行字符拼写是P300-BCI进行多目标操作的一个典型应用，可以很好地评估系统的正确率、信息传输率等性能指标。目前基于P300的汉字拼写BCI未得到广泛研究，本文针对汉字目标多的特点，通过汉语拼音编码方式设计基于P300-BCI的Speller，有效地实现了汉字的在线拼写功能。10名被试采用所提出方法实现平均准确率92.6%，平均ITR为39.24bits/min。在拼写正确率为100%的情况下，平均在线输入速度约为1.4字每分钟。从在线实验结果来看，所提出的基于拼音的汉字BCI拼写器能够实现较快的在线拼写速度。另外，我们还验证了采用P300-BCI进行多目标选择操作的有效性和实用性，为本文后续的混合BCI研究打下基础。
针对基于运动想象(MI)的BCI系统可提供的指令数目少的问题，提出一种基于左右手MI任务的多自由度的脑机操控方法，并将其用于真实汽车的控制中。该方法不占用驾驶员的视觉或听觉等感觉通路，在不增加被试执行MI任务难度的情况下增加系统的指令数目。并将市场上购买的某型号轿车与所提出的BCI系统相驳接，通过BCI产生汽车控制指令，实现了汽车的启动、左/右转向，前进、倒车、停车以及熄灭发动机的功能，五名被试在户外环境下成功进行了汽车的倒库和移库控制。有望为锁定障碍的个人提供替代的汽车驾驶方式，以帮助其在未来获得更多的移动性，改善其生活质量，也为正常人驾驶汽车提供了新的思路。
提高BCI范式的可操作性，设计人机友好的交互界面，是BCI系统走向批量应用所需要考虑和解决的问题。本文从实用性角度出发，设计基于P300和MI融合的混合BCI操控方法，并以实现BCI字符拼写器的异步操作为目标，验证所提出方法的有效性和实用性。一方面，验证所提出的混合BCI方法进行多目标操作的性能，另一方面验证其实现异步操作的能力。采用该方法实现了字符拼写器的异步操作，增加了拼写器的实用性。11名被试参与了实验测试，在正确率为100%的情况下，实现有效平均在线拼写速度7.65秒/字符。本章所设计的基于MI与P300融合的多自由度异步控制方法允许使用者自由地进行异步式控制，使用者可以自由决定是否进行控制、控制时间以及何时停止。
轮椅的导航控制是基于EEG信号的BCI研究领域的一个十分典型的应用。本文围绕助残轮椅的导航控制展开，提出了融合MI和P300方法的轮椅异步控制方法，并将其应用于实际的轮椅控制中。所提出的方法丰富了单纯基于MI任务的BCI系统的指令数目，实现对轮椅的：启动、前进/后退、向左/右平移、向左前45度方向/右前45度方向移动、左/右转弯、加速减速、以及停止等12个功能的异步控制。从实验结果来看，利用所提出的方法，被试可以在没有外界干预和帮助的条件下顺利地将轮椅控制到目的地，体现出了良好的性能。
从目前的研究状况来看，MI-BCI方法还无法实现复杂的控制任务，其中一个主要原因是基于MI-BCI的系统受限于其可提供的指令数目，有限的指令无法满足复杂系统对控制自由度的要求。本文针对这一问题继续进行探索研究，从MI任务本身出发，研究不同复杂度的MI任务之间的可分性问题，旨在探索更多具有可分性的大脑活动模式，为多类基于MI的BCI设计提供了新的思路。我们提出基于EMD-CSP的特征提取方法，初步的研究结果表明，四种不同复杂度的MI任务在EEG信号上具有一定的可分性，平均的离线分类正确率为71.56%，该方法的有效性以及在线性能还需要进一步探索。
多自由度控制是BCI技术领域的一个重要研究方向，是采用BCI技术对复杂系统进行控制亟待解决的问题。其中，基于P300的BCI通过选择在计算机屏幕上的多个备选项中的目标选项，来达到检测用户意图的目的。将不同的目标选项映射为不同的控制指令，就可以实现基本的通信和环境控制功能。使用P300进行字符拼写是P300-BCI进行多目标操作的一个典型应用，可以很好地评估系统的正确率、信息传输率等性能指标。目前基于P300的汉字拼写BCI未得到广泛研究，本文针对汉字目标多的特点，通过汉语拼音编码方式设计基于P300-BCI的Speller，有效地实现了汉字的在线拼写功能。10名被试采用所提出方法实现平均准确率92.6%，平均ITR为39.24bits/min。在拼写正确率为100%的情况下，平均在线输入速度约为1.4字每分钟。从在线实验结果来看，所提出的基于拼音的汉字BCI拼写器能够实现较快的在线拼写速度。另外，我们还验证了采用P300-BCI进行多目标选择操作的有效性和实用性，为本文后续的混合BCI研究打下基础。
针对基于运动想象(MI)的BCI系统可提供的指令数目少的问题，提出一种基于左右手MI任务的多自由度的脑机操控方法，并将其用于真实汽车的控制中。该方法不占用驾驶员的视觉或听觉等感觉通路，在不增加被试执行MI任务难度的情况下增加系统的指令数目。并将市场上购买的某型号轿车与所提出的BCI系统相驳接，通过BCI产生汽车控制指令，实现了汽车的启动、左/右转向，前进、倒车、停车以及熄灭发动机的功能，五名被试在户外环境下成功进行了汽车的倒库和移库控制。有望为锁定障碍的个人提供替代的汽车驾驶方式，以帮助其在未来获得更多的移动性，改善其生活质量，也为正常人驾驶汽车提供了新的思路。
提高BCI范式的可操作性，设计人机友好的交互界面，是BCI系统走向批量应用所需要考虑和解决的问题。本文从实用性角度出发，设计基于P300和MI融合的混合BCI操控方法，并以实现BCI字符拼写器的异步操作为目标，验证所提出方法的有效性和实用性。一方面，验证所提出的混合BCI方法进行多目标操作的性能，另一方面验证其实现异步操作的能力。采用该方法实现了字符拼写器的异步操作，增加了拼写器的实用性。11名被试参与了实验测试，在正确率为100%的情况下，实现有效平均在线拼写速度7.65秒/字符。本章所设计的基于MI与P300融合的多自由度异步控制方法允许使用者自由地进行异步式控制，使用者可以自由决定是否进行控制、控制时间以及何时停止。
轮椅的导航控制是基于EEG信号的BCI研究领域的一个十分典型的应用。本文围绕助残轮椅的导航控制展开，提出了融合MI和P300方法的轮椅异步控制方法，并将其应用于实际的轮椅控制中。所提出的方法丰富了单纯基于MI任务的BCI系统的指令数目，实现对轮椅的：启动、前进/后退、向左/右平移、向左前45度方向/右前45度方向移动、左/右转弯、加速减速、以及停止等12个功能的异步控制。从实验结果来看，利用所提出的方法，被试可以在没有外界干预和帮助的条件下顺利地将轮椅控制到目的地，体现出了良好的性能。
从目前的研究状况来看，MI-BCI方法还无法实现复杂的控制任务，其中一个主要原因是基于MI-BCI的系统受限于其可提供的指令数目，有限的指令无法满足复杂系统对控制自由度的要求。本文针对这一问题继续进行探索研究，从MI任务本身出发，研究不同复杂度的MI任务之间的可分性问题，旨在探索更多具有可分性的大脑活动模式，为多类基于MI的BCI设计提供了新的思路。我们提出基于EMD-CSP的特征提取方法，初步的研究结果表明，四种不同复杂度的MI任务在EEG信号上具有一定的可分性，平均的离线分类正确率为71.56%，该方法的有效性以及在线性能还需要进一步探索。