虚拟现实（Virtual Reality,VR）是动态可交互的三维（3 Dimensional,3D）虚拟世界,让用户获得强烈的临场感。因此,不破坏沉浸感的人机交互方法是VR应用的难点。非手动人机接口（Human-Computer Interface,HCI）是一种不需要人体肢体运动,让计算机设备执行相应操作的交互方法。相较与手柄、光线投射器等传统VR交互工具,非手动HCI优点是自然和无障碍交互。本文主要研究基于非手动信号（脑电图（Electroencephalography,EEG）、眼电图（Electrooculography,EOG）信号）的人机交互方法以及混合混合人机接口（hybrid Human-Computer Interface,h HCI）在VR中的实际应用。首先,本文针对现有脑机交互设备笨重、采集信号种类少,不适合于VR交互的问题,提出面向VR的开放式混合脑机信号采集模块化架构。该架构采用了可重构的系统设计方法,方便与其他VR设备兼容使用、直接实现端到端操作、同时支持开发者扩展功能实现多人协作和比较研究。我们解决了其中的三大难点问题:用户移动状态下的传感器电极设计、复杂环境下的高共模抑制比电路、多种混合脑机信号的通用数据标记方法。基于该架构设计了两款原型系统,并进行增益、共模抑制比、噪声、功耗等完整性能测试和人体信号测试,数据分析结果证明了所提出架构的有效性。其次,基于第一项工作的穿戴式采集设备,针对脊椎损伤患者和正常人的非手动VR交互需要,提出一个基于EOG的新型人机接口,通过引入眨眼动作和用户图形界面中按钮闪烁的关联性实现交互,并基于此方法开发了一个虚拟音乐点播异步系统。该方法将传统的EOG检测算法和类似P300的按钮闪烁刺激方法结合,用户只需要在待选按钮闪烁时同步两次眨眼,即可完成目标选择。通过此方法,大幅增加了指令数量,且提高了EOG指令的准确率。基于此方法在虚拟环境中开发了一个具有多层GUI结构的音乐点播系统。8名健康被试者和5名脊髓损伤患者参加了两项在线实验,结果表明该系统使用简单、性能优异,适合VR交互。再次,针对传统按钮闪烁的刺激范式破坏VR沉浸感等缺点,为了提高VR交互的拟真度,提出一种新的沉浸式P300脑机交互方法。该方法采用环境中待控制的3D物体作为刺激物,将刺激方式和待控制目标融合,提高了VR交互的自然性和直接性。此外,采用自适应检测的贝叶斯线性判别分析（Self Adaptive Bayesian Linear Discriminant Analysis,SA-BLDA）算法,提高目标的识别效果。我们实施了将该方法与传统的二维（2 Dimensional,2D）闪烁刺激范式的对比实验,实验数据表明所提出的新范式可以诱发出比传统2D范式幅度更大的P300波形,且不会破坏VR沉浸感。最后,在前面三项工作的基础上,针对非手动控制轮椅的准确率低、误操作率大、指令响应时间长等难点问题,提出了一种基于EOG和语音的混合人机交互方法,让瘫痪群体更有效的自主控制轮椅。该方法中,用户界面仅需要一个按钮,使用者通过执行与界面按钮闪烁相同步的眨眼动作并同时发出语音指令的方式进行交互。由于只需要一轮眨眼动作来确认指令,指令的具体类型由用户同步发出的语音命令词决定。因此,交互的速度和准确度均有较大提高,系统性能几乎不会因为控制指令数量的增加而受到影响。我们在虚拟的公园场景中进行了该方法与其他方法控制轮椅的对比实验。实验结果表明,相比于单轮EOG的控制系统和前人设计的轮椅控制方法,结合了EOG和语音识别的混合HCI在控制准确率、误报率等方面均有较大提升,系统的异步性能更加优异。