【大赛】世界机器人大赛创新成果精彩来袭

脑机接口主动康复训练系统

这是一款人工智能创新医疗器械，产品由脑电帽、控制盒、外骨骼三部分组成，可帮助脑卒中患者使用脑电波信号控制肢体运动，实现患侧肢体的主动康复训练，从而显著提升患者的运动功能康复水平。

基于SSVEP的脑控机械臂抓取系统

本系统通过脑机接口技术解析用户的意图信息，并利用基于深度学习的目标检测技术获取目标的6D位姿，最后控制机械臂完成抓取动作。本系统旨在帮助由于疾病、治疗或者遭遇意外的原因，导致了不同程度的语言沟通障碍和肢体活动能力的丧失。本系统能够通过捕获用户脑电信号，帮助目标人群在不需要护理的情况下，完成基本的生活需求。

ND8脑电采集系统

ND8 脑电采集系统搭载智能算法，可实时解析脑电信号，输出睡眠数据、情绪指数等多维指标，为心理与睡眠研究提供客观数据支撑。其支持多种电极形式，支持户外远程采集与数据秒传，适配脑控无人机等场景，还能通过范式设计自动标记时间戳，有效提升实验效率。

面向四足控制的混合现实增强脑-机接口系统

本项目创新性地将混合现实（Mixed Reality）技术与脑机接口（Brain Computer Interface）系统深度融合，开发出具有突破性的智能人机交互控制系统。通过MR头显直接投射高对比度视觉刺激信号，从根本上解决了传统SSVEP-BCI系统易受环境光干扰的关键技术难题，使信号识别准确率显著提升。系统采用创新的分层异步控制架构，通过增强现实（AR）技术实现近场精细控制，显著提升了系统的实时性和操作精度。这项突破性研究为新一代智能人机交互系统的发展奠定了重要技术基础，在医疗康复、特种作业以及工业检测等领域展现出广阔的应用前景。

四足机器人混合智能平台

四足机器人混合智能平台融合多模人机交互技术,首先开发异步稳态视觉诱发电位技术,实现大脑与计算机的直接沟通，进而集成图像识别技术，实现自动身份验证与手势交互，提升人机交互自然化、智能化体验，最终将两套系统集成到四足机器人上，实现脑机接口与动作识别相结合的混合智能交互功能。

智能睡眠监测脑机产品

本平台采用非侵入式脑电采集技术与多通道生理信号融合算法，实现对用户整夜睡眠结构、睡眠质量和脑功能状态的高精度监测。通过脑机接口技术，可对恢复性睡眠、核心睡眠等睡眠阶段进行精准识别，提供睡眠节律分析、异常检测和睡眠质量报告。平台支持长期数据跟踪、个体差异建模与睡眠伏化建议，适用于临床睡眠障碍筛查、亚健康人群睡眠管理、以及科研与家庭用户的个性化睡眠监控需求。

recoveriX神经康复系统

全球首个商业化的高精度、见效快且显著的脑机接口闭环神经康复系统。它用于训练因中风或其他神经系统疾病导致的上肢或下肢运动障碍，通过尖端的脑机接口神经技术和神经反馈，以增强恢复和改善运动功能。

无创精准闭环调控治疗系统

无创精准闭环调控治疗系统将非侵入性脑刺激与脑电图实时在线结合，刺激采集同步，依据患者个体特征实时优化刺激方案，结合外骨骼设备进行康复训练以连接自上而下的主动性大脑和肢体之间的神经通路，实现个性化精准医疗，辅助患者进一步康复。广泛应用于康复、重症、精神心理等科室。

新型软梳脑电电极

针对传统脑电干电极佩戴舒适性差、阻抗大，以及湿电极操作流程繁琐等问题，开发一种新型软梳脑电电极，其设计灵感来源于软齿鬃毛梳，具有佩戴便捷（无需打导电膏）、舒适友好（柔软无感）、性能优异（接触阻抗、噪声水平等指标与湿电极相当）等优点。

脑-肢协同智能康复与自理系统

    脑-肢协同智能康复与自理系统针对脑卒中后遗症、神经损伤等功能障碍群体，融合脑机接口技术和脑-肢协同康复理念，提出多目标SSVEP诱发新范式和异步识别新算法，获取动态场景下的多指令意图，实现对轮椅、机械臂及康复手多功能集成平台的协同控制，辅助用户完成喝水、吃药及接听电话等连续协作任务，具有多场景适用、康复协作并重等特点。

脑机接口主动式神经康复系统

通过高精度脑电信号解析算法实时解码患者运动意念，驱动模块化外骨骼执行机构实施多维度生物力学刺激，形成"意识-动作-反馈"的神经可塑性诱导环路。系统采用人体工程学设计的上肢康复机器人，实现多关节复合运动训练；集成多模态生理信号监测模块，可同步监测皮层电生理信号与运动功能参数；配备全景可视化交互界面，通过运动任务范式引导患者进行专注性神经调控训练。为脑卒中、脑创伤及肿瘤术后等中枢神经损伤患者提供主动神经康复解决方案。

便携式脑电采集设备

本项目为全自主研发的非侵入式脑机头环，具备实时多维状态识别能力，可精准评估专注度、平和度、压力水平及疲劳状态，适用于专注训练、冥想放松、疲劳驾驶预警等场景。设备集成8导联干电极，采用低功耗蓝牙传输和本地AI模型，实现高精度、轻便化监测。

双向自然视觉脑机接口

本项目提出一种具备自然视觉编码、解码功能的双向脑机接口系统。通过自编码器获得脑电生理信号的高维表征，与人工智能模型进行预训练对齐。配合在线系统，本项目可以实现：1）通过脑电信号分辨自然视觉场景中的物体类别；2）结合生成式模型重建原始自然场景；3）借助自然场景图像预测脑电活动，建立数字孪生脑。