唐贤伦（左）演示脑控智能家居场景。记者 张世林 摄

　　本报讯　（记者 谢佳洁）在智能化的家中，你不需动嘴、动手，只通过大脑想象，电动窗帘、加湿器等设备便开始工作；坐在轮椅上，你不需手动或语音控制，只需眼珠向右、向左、向上、向下转动，轮椅便自动右转、左转、前进、后退……

　　“心想事成”的科幻场景，在重庆邮电大学自动化学院教授、复杂系统与仿生控制重庆市重点实验室主任唐贤伦及其团队的研究下变成现实。

　　“当你做右手运动想象，即选中要控制的加湿器，加湿器就开始工作了。”近日，在重庆邮电大学，唐贤伦教授向体验者讲解脑控智能家居的奇妙之处，引得体验者惊叹不已。

　　让想象成为现实，这得益于唐贤伦团队研究的基于生物电信号的交互意图解码与机器人控制系统。常用的生物电信号包括脑电信号、表面肌电信号和眼动信号等。唐贤伦实验室长期开展脑电、肌电和眼电等生物电信号的高可靠性特征提取和主动交互意图识别研究，在此基础上设计了多款智能助老助残机器人和智能家居人机交互与控制系统，有力促进了助老助残智能服务机器人在医疗健康领域的实际应用。

　　“例如这款康复手套，便可促进脑卒中患者的手功能康复。”唐贤伦拿起另一款成品说道，大部分脑卒中患者在进入慢性期后仍存在手功能障碍，甚至存在手功能永久性缺失。基于脑机接口的手功能康复系统利用主动运动想象训练和动作观察辅助训练，能有效促进脑卒中患者的手功能康复。

　　据了解，脑机接口系统主要由信号采集、信号预处理、特征提取、模式分类以及外部设备控制系统构成，可以根据大脑的意图与外部设备进行交流，是一种绕过神经肌肉的全新的人机交互方式。

　　运用该系统，受试者可通过想象不同肢体的运动来激活大脑皮层相应的区域。这种活动和实际运动肢体所引发的皮层活动相似。当进行实际运动或想象运动时，大脑运动皮层的μ波和β波会出现变化。当不同肢体运动时，大脑皮层的活动位置及频率不同，通过EEG信号分析与解码，可控制各类设备。

　　不只是康复医疗领域，脑机接口系统在脑疾病诊断、疲劳检测、情绪识别、智能工厂、生活娱乐等领域都有巨大的应用前景。

　　“这款眼镜式眼动仪，可采集和分析眼动信息。我们使用眼动动作识别算法识别出使用者的交互意图，转换为控制信号对外部设备进行控制。利用眼动技术，无论是利用视线进行信息交互，还是实现视线操控智能设备，都具有广泛的研究和应用价值。”唐贤伦说。

　　和其他生物电信号人机交互系统相比，唐贤伦团队的技术有抗干扰能力强、解码速度快、准确率高等优势。

　　目前，唐贤伦团队的技术已与国内多家科技公司合作并进行了成果转化。