针对太空服务机器人感知系统开展研究工作，重点研究基于脑电、肌电及语音信号的多模式、微型化、智能化的人机交互接口系统。课题成功利用微纳工艺制作新型生物电传感器，直接穿过角质层但不损坏真皮层，快速、可靠地提取脑电、肌电信号，提高信噪比并减小运动伪差，结合语音信号，利用独立分量分析、小波变换、人工神经网络、相关性分析等模式识别手段，识别脑电、肌电信号，提取特征参数，实现模式识别，并转换为太空服务机器人的作业任务和动作指令。

课题通过服务机器人验证模拟航天特因环境下系统的可行性，研究多模式人机交互接口技术的实用化方法，综合运用自动控制和生物信号处理技术，将基于多功能数据采集卡或PC机的脑电、肌电信号分析算法集成到嵌入式数字信号处理器上，将多模式生物信号的采集、放大、处理、太空机器人任务级目标控制信号的生成及传输等功能，集成为穿戴式微型生物信号处理模块，缩小体积，降低功耗，实现基于多模式生物信号人机交互接口电路微型化、模块化。

课题组拟建立了模拟航天特因环境，并完整实现了多模式微型化人机交互接口对太空服务机器人的控制，实现了按键和操作杆的操作。课题研究成果为我国出舱活动机器人未来在载人航天工程中应用，实现人类宇航员与机器人宇航员的和谐共处与协同工作提供理论和数据基础，并为其可行性提供技术依据。

图1 多模式人机交互终端

图2 模拟太空特因环境实验