脑-机接口技术在载人航天任务中的应用研究

2016-07-05果琳丽张志贤张泽旭中国空间技术研究院载人航天总体部哈尔滨工业大学

国际太空 2016年5期

关键词：航天服外骨骼航天员

果琳丽张志贤张泽旭（中国空间技术研究院载人航天总体部哈尔滨工业大学）

果琳丽1张志贤1张泽旭2（1 中国空间技术研究院载人航天总体部 2 哈尔滨工业大学）

1　脑-机接口技术概述

脑-机接口技术概念

脑-机接口（BCI）是以脑电信号或其他相关技术为基础，将大脑活动特征转化为预定义的命令，从而实现与外界交流或者控制其他外部设备的先进技术，是一种不依赖身体肌肉组织系统和控制神经系统的新型智能接口技术。因此，我们可以把BCI定义为一个非肌肉通信系统，它可以使人体的大脑意图和外界环境进行直接的沟通交流，在计算机和大脑之间建立一个新的通信通道。

BCI和普通人机接口的一个主要差别是，BCI只需要检测大脑的响应性或目的性活动信号，而不需要人体语言或身体动作的参与。基于脑电信号（EEG）的BCI并非试图解释大脑自发脑电，而是使大脑产生容易被解释分析的脑电，BCI检测分析出这种特异性脑电后，就可以发出相对应的控制信息。

BCl系统组成

BCI系统和任何通信系统一样，有输入（即来自使用者的大脑信号）、输出（即设备指令）、将前者转化为后者的组件，以及决定运行开始、偏移及定时的操作协议。因此，任何BCI系统都可以说是由四大部分组成：

1）信号采集，即采集大脑信号；

2）信号处理，即提取大脑信号特征并将其转化为设备指令；

3）输出设备，根据设备指令执行动作来实现用户的意图；

4）操作协议，即引导操作流程。

对于部分BCI系统还会加入反馈环节，用户不仅知道自己思维控制得到的结果，对于出现的误操作，用户也可以进行自主调节脑电信号以达到更好的控制目标。反馈可以提高系统的准确性、实时性，但是同时也会影响用户体验，对系统也带来一定的资源负担。

BCl技术的分类

根据传输形式，BCI技术可以分为单向BCI技术和双向BCI技术，单向BCI技术不能同时发送和接收信号，而双向BCI技术允许脑和外部设备间的双向信息交换。

脑皮层电位（ECoG）信号是通过信号采集系统，经过信号采集、放大、滤波、A/D转换等输出的预处理信号，即还原之后较为纯净的脑电信号；然后，ECoG信号处理系统经过特征提取、模式识别、模式分类进行信号处理，将分类结果输出；再经过指令编码，将信号变为控制指令传输给控制机构，控制外界环境及设备；同时，将反馈信息经过多通道反馈系统传输给计算机及人脑，进行人机交互，对控制指令进行进一步调整和确认。

交互环节是BCI系统的重要组成部分，应用于载人航天领域的双向BCI系统是基于人机交互模式的。BCI系统的输出通过视觉、听觉、触觉等方式反馈给使用者，使用者将结果与自己的期望进行比较，调整自身生理状态，对后续输入进行保持或者调解，以使系统输出达到更好的效果。

双向BCl人机交互技术结构图

2　BCl技术在载人航天领域的潜在应用分析

载人航天任务中，航天员的生命安全是最重要的，航天员在环境恶劣的太空执行任务，由于微重力、高辐射等空间环境的影响，会使一些原本简单的任务变得复杂不可控。因此，将双向BCI技术应用于载人航天领域可以确保航天员的安全，增加任务的灵活性和可靠性，提升空间操作的安全性和效率。

控制机器人进行空间站维修作业

空间站等航天器大多数安装有高精度电子元器件，其中有很多微型元器件安装在仪器中。航天器质量越小、体积越小，需要携带的燃料越少，有效载荷比就越高。因此，很多航天器的设备都尽可能节省空间，紧密安装在狭小的空间内。这些电子元器件发生故障时，航天员很难对其进行修复，而且在任务执行中，有些元器件不能拆卸。如果能将BCI技术和微型维修机器人结合，就能够解决这类问题。

微型维修机器人由于体积小，能够进入航天员到达不了的狭小空间，航天员可以通过微型维修机器人的拍摄装置，在计算机上显示出故障发生的位置，通过BCI控制微型维修机器人，将损坏的元器件换下，或者直接进行修复。

航天服内部环境控制

航天员在执行舱外任务时，需要对航天服的内部环境进行监测和调节，维持航天服内部环境的相对稳定。由于外界环境的差异性、工作环境的复杂性，要根据外界的环境变化对航天服内部环境进行控制。可以将BCI技术应用于航天服内部环境控制系统中，通过实时性控制，确保环境控制的及时性。

在舱外作业中，如果航天员感觉到身体不适或遇到紧急事件时，可以通过BCI系统迅速向飞行器和航天服发送信号，无需手动操作，使航天服内部环境控制系统接收到指令信息可以做出快速反应，比如增加航天服内氧气含量，提高航天服内温度等，确保航天员生命安全。

BCl与肌电图结合的人体机械外骨骼

基于BCI与肌电图（EMG）结合的人体机械外骨骼，在载人航天领域有非常好的发展前景。航天员进行星表勘探时，星表探测器不能随着航天员的运动范围任意运动，航天员在进行人工钻取、挖孔、采集星表土壤时，外骨骼装备可以根据脑信号和肌肉信号的控制指令进行相应动作，为航天员节省了体能，并且能够提供超出航天员自身的力量。在外骨骼装备的帮助下，航天员可以在星表更为轻松、省力地行走。基于BCI与EMG的人体外骨骼装备，同时接收ECoG信号和EMG信号，可以更好地为航天事业服务。

人体外骨骼示意图

BCl与EMG结合的人体外骨骼控制系统示意图

人体外骨骼装备帮助脊椎受损的航天员恢复行走

对于长期生活在空间站或者经受长期太空旅行的航天员来说，长期的微重力环境会对航天员的肌肉组织和骨骼组织造成伤害，导致骨质流失和肌肉萎缩等症状。可以使用基于BCI和EMG结合的人体外骨骼装置，帮助航天员进行恢复训练。比如，通过ECoG信号对腿部外骨骼进行控制，协助、强迫进行腿部训练，给腿部肌肉持续受力，进行腿部机能恢复训练。

对于在执行任务中受伤、致残的航天员，基于BCI和EMG结合的人体外骨骼技术，可以最大程度地帮助他们进行正常的生活。对于一名脊椎受损的航天员，通过无线数据通信建立闭环通信回路，可以绕过受损的脊椎部分，进行信息传递和反馈。

BCl与虚拟现实结合的载人车辆导航技术

在载人深空探测任务中，根据探测任务的需要，探测器到达探测目标后，要释放星表探测器对探测目标进行表面作业，例如，月球车、火星车、小行星星表探测器等。这些星表探测器工作时需要进行导航，将BCI与虚拟现实（VR）技术相结合，可以对火星车等进行远程大范围导航。在探测器着陆之前的探测目标绕飞阶段，对目标星进行拍摄和地形重构，将星表的三维图像传输给可视化头盔，航天员根据还原的视景呈现发出ECoG信号，通过BCI系统对ECoG信号进行处理、分析，转化为导航信号分别传输给VR系统和火星车等导航目标。在VR系统的还原场景中，虚拟火星车执行导航指令，航天员可以根据VR系统的图像进行大范围路径规划。同时，火星车接收导航命令进行工作，并将实时导航结果反馈给航天员，判断是否继续下一步导航指令。

BCl与VR结合的导航过程示意图

机械臂操控技术

在执行太空碎片回收、废弃卫星回收、小卫星捕获等航天任务时，需要对航天器的机械臂、机械手进行控制，对目标进行抓取、捕获。可以将BCI技术与航天器机械臂的控制相结合，通过BCI对航天器机械臂进行直接控制。

虽然使用传统的操纵杆和显示屏等接口的机械手或者机器人，可以从航天器内部或者地面手动控制，系统地完成一些任务，也能够降低对舱外活动的需求，但是传统机械手或者机器人的灵活性、适应性不足以代替所有的舱外活动，尤其是执行特殊任务的高精度灵巧机械臂。

理想的航天器机械臂系统是操作者能够通过运动想象，十分精确、即时地控制机械臂的移动，像控制自己的手臂一样。为了能够代替航天员的一些舱外活动，进行科学任务，基于BCI的机械臂系统必须能够在速度、精度、安全性、灵活性上同已经实现的方法处于同一水平上。

“国际空间站”桁架上的加拿大机械臂-2

控制机器人代替航天员出舱作业

载人航天任务中，最重要的就是保证航天员的生命安全。然而，太空环境极其恶劣，航天员在执行舱外任务时，要承受多种宇宙射线和微重力环境的影响，身体健康和生命安全都受到一定程度的威胁。

针对这种情况，可以使用智能机器人代替航天员进行舱外活动，航天员在舱内通过BCI控制智能机器人工作，可以更安全、有效地完成科学任务，而且智能机器人可以到达航天员不能到达的区域和环境工作，还能完成一些航天员无法完成的科学探测任务。

航天员应急系统

载人深空探测已经成为各国航天领域重点研究的领域，美国航空航天局（NASA）的小行星登陆计划和火星登陆计划都在按部就班地进行着。绝大多数的载人深空探测的任务周期都超过1年，航天员长期处于恶劣的太空环境，对身体健康和生命安全都有一定的威胁。因此，在载人探测任务计划中会设计航天员应急系统的环节，保证航天员在航天器紧急故障或突发状况下，能够启动应急系统，保证航天员生命安全。

如果可以采用BCI技术启动应急系统，可以在突发状况下节省宝贵的时间，迅速启动应急系统。而且突发状况时，航天员由于各种原因，很难马上接触到应急装置，用BCI进行启动，会在第一时间为航天员提供帮助。

基于BCl的遥操作技术

随着航天事业的发展，在轨服务技术越来越受到重视，相应遥操作技术也得到大力发展。对于废弃卫星回收、卫星天线等制定器件回收、空间碎片清理、超近距离导航、对接等任务，可以采用基于BCI的遥操作技术，可以保证任务的高效性和可靠性。

例如，对于废弃卫星的高频天线回收，可以通过BCI控制飞行器的机械臂、机械手等对天线进行拆除和回收，再通过视频传输信号进行任务反馈，根据机械臂、机械手的位置测量信息等反馈信息，再发出接下来的指令，通过遥操作完成对废弃卫星高频天线的回收。

3　双向BCl技术应用于载人航天任务中存在的关键问题

信息传输问题

从机器人角度看BCI问题，主要是如何实时、精确、巧妙地实现对机械臂的控制，以及将非植入式BCI应用在机器人控制领域。通常对机器人的灵活控制需要每秒至少20个控制指令，远高于目前基于EEG的非植入式BCI的0.5bit/s的传输率和植入式BCI的6.5bit/s的传输率。为了说明目前BCI技术的现状，以柏林BCI系统为例，在该系统中，6个被试者进行了3个简单的基于运动想象的光标控制训练任务，3个任务的平均数据传输率是0.3bit/s，而要实现对一个机械臂的灵活控制（包括控制方向、速度、抓握力量以及复杂的关节结构），显然需要比这个大得多的信息传输率。

尽管在现在的技术条件下还无法实现对基于BCI技术的机器人实时、灵活的控制，但是可以实现一些现阶段技术条件下可以完成的应用，比如不用手就实现对舱外航天服内部的环境控制等。另外，BCI技术还可以解码高层次的指令，该指令将半自动地被机器人或者其他系统实现，此过程中可能伴随着监控，或者由更高层次的指令适当干预。

精度问题

决定BCI系统精度的因素包括个体的生物学差异、任务的种类、使用的硬件和软件（包括预测机制的类型和错误信号的纠正）、信号质量以及一个特定使用者执行一个思维任务的能力。在基于分类器的BCI系统中，精度必须用信息传输率和指令延时来衡量。若要对BCI系统的精度做出有意义的比较，这两方面是必须参照的。但粗略来看，以柏林BCI为例，它区分两种状况的正确率大约为90%，个体正确率在78.1%～98%。对于很多更高维度的任务来说，系统的精度还会下降。另外，由于使用者的移动或者来自其他任务的干扰而导致信号噪声增加，也会使得精度下降。

保证太空操作的精度并不单纯为了降低操作失败率和提高任务的性能表现，在大部分的应用中，不足的精度还会造成安全问题、设备损坏或者阻碍操作的执行。精度问题是目前BCI技术应用于载人航天领域的一个主要障碍。

反馈问题

快速、多维的反馈以实现类似于机械手臂这样的装置进行精确、平稳的控制，以及避免设备的损坏是至关重要的。因此，机器人系统必须能够察觉到差错和力度的大小，还必须能自动改变这些参数或者实时地将这些信息反馈给使用者，以供其相应地改变自己的输出。Kim等人称，目前的机器人传感器不足以很好地完成这些操作，即使完成了，反馈给使用者的信息质量和信息内容也会受到传感方式的制约。

要在复杂的动态系统中实现精确的常速移动，常用的可视化方法将会引入过长的时延，尽管在基于植入式BCI的动物实验中，实时的视觉反馈已经被成功地应用于基本的机器人控制，但若要达到高实时性的精确控制，还需要进一步深入探索，通过融合其他方法，有效地增加反馈回来的信息量，在一定程度上减少反馈时延。目前，反馈问题仍然是将BCI技术应用于载人航天领域的瓶颈。