在华东理工大学徐汇校区的草坪上，佩戴智能头环的学生正通过脑电信号指挥一只四足机器狗完成踏步、转弯和避障动作。这种看似科幻的场景，实则是脑机接口技术突破性进展的真实写照——金晶教授团队研发的混合现实增强脑-机接口系统，正在重新定义人机交互的边界。
传统脑机接口系统长期受制于环境光干扰与硬件笨重的双重困扰。当操作环境从实验室转向真实场景时，PC显示器作为视觉刺激源的局限性暴露无遗：日光照射导致信号识别率骤降，固定设备难以适应移动需求。新系统通过混合现实技术将视觉刺激直接投射至用户视野，使信号识别准确率提升至95%以上，在2000-10000勒克斯照度范围内保持稳定性能。这种虚实融合的视觉呈现方式，不仅屏蔽了环境光干扰，更创造性地将操作界面与物理空间合二为一。
系统架构的创新性体现在分层异步控制策略的设计上。针对四足机器人不同任务场景，研究团队将操作维度划分为近场精细控制与远场全局导航。近场模式下，增强现实技术实时叠加机器关节角度、地面摩擦系数等18项关键参数，使操作响应延迟控制在150毫秒以内；远场任务则通过混合现实构建三维环境地图，结合路径规划算法实现自主避障。这种双模态控制机制，使得用户在指挥机器人穿越复杂地形时，认知负荷降低40%以上。
模块化设计赋予系统强大的场景适应能力。核心处理单元采用FPGA可编程架构，可根据任务需求动态加载视觉处理、运动规划等算法模块。在医疗康复测试中，系统成功帮助脊髓损伤患者通过意念控制机器人完成取物训练，运动功能评估指数提升23%；灾害救援模拟显示，操作员在强振动环境下仍能准确控制机器人开启生命探测仪，搜救效率较传统遥控方式提升3倍。
这项技术的突破性不仅在于硬件创新，更体现在交互范式的变革。通过建立脑电信号与机器人运动参数的动态映射模型，系统能够解析8种复合运动意图，包括对角步态切换和地形适应调节。当操作者注视虚拟控制面板时，眼动追踪与脑电信号的融合分析技术，使指令识别置信度达到0.92以上。这种多模态交互机制，为未来开发具备环境感知能力的智能机器人奠定了技术基础。
在工业检测领域，该系统已实现四足机器人对直径0.5毫米裂缝的精准定位，检测效率较人工提升15倍。研究团队正在探索将系统与5G边缘计算结合，计划在2026年前实现千米级远程控制。随着神经解码精度的持续优化，这种融合混合现实的脑机接口技术，正在打开人机协同作业的新维度。