近年来，脑机接口在辅助机器人和康复工程方面的应用日益广泛，现有的为位置控制应用程序设计的脑机接口存在两个基本限制。首先，现有的方案大多采用开环控制，因此无法跟踪位置误差，导致无法采取必要的在线纠正措施。有一些基于脑电图(EEG)的位置控制的工作虽然采取了闭环控制，但现这些脑诱导闭环位置控制方案采用的是固定顺序的连杆选择规则，这往往造成瓶颈，阻碍了有效的控制。其次，现有的脑诱导位置控制器被设计成像传统的一阶系统一样产生位置响应，导致较大的稳态误差。文中通过稳态视觉诱发电位(SSVEP)实现任意的选择连杆以达到有效控制，并生成位置控制系统的二阶响应，逐步减少过射/欠射，以减少稳态误差，从而克服了上述两个限制。文中还提出了利用运动想象（MI）和P300信号来设计混合脑机接口系统，通过在位置误差的零交叉处使用速度反转来逐渐减少误差裕度。
脑机接口是脑科学和类脑智能研究的重要方向,脑机接口技术进入了快速发展阶段,在信号获取和处理,解码算法和系统实现等关键技术领域取得了很多突破性进展
阐述了脑机接口技术的基本概念,分类,相关理论与技术和全球产业情况,梳理了国际相关标准化组织,进一步推动脑机接口标准化工作,支撑类脑智能产业又好又快发展
对指导学科建设和重大科研基金立项具有导向作用;有助于引导广大科技工作者面向经济主战场和重大实际需求开展科研攻关,促进相关从业人员对技术全景加深理解和认知
从性能指标与可用性指标两个方面有效衡量脑机接口系统是否满足五大需求;脑机接口的实现也离不开核心关键技术的支撑,脑状态检测神经调控和对外交互技术等
性能和可用性两方面提出满足五大需求的脑机接口系统关键指标,性能指标包括响应时间,识别正确率,可输出指令数量和菲茨吞吐量,可用性指标包括易用性,长效性,鲁棒性,安全性和互操作性
脑机接口技术的应用场景按照信息流向分为脑状态检测,神经调控和对外交互三类,神经调控则是信息从外部和外设流向大脑,对外交互则是信息的双向流动
黎曼几何算法通常可以用于对称正定（SPD）矩阵的空间上应用 运算,进而提供一个统一的框架来处理不同的脑机接口范式,黎曼框架由于具有扩展性
类脑解码器成为新一代解码方法,得到类脑的解码器可用于脑机接口控制,脑机接口系统在使用过程中,闭环控制的练习可以导致神经元为适应用户的运动系统而发生变化
稳态视觉诱发电位(Steady-state visual evoked potentials,SSVEP)刺激范式朝向更高效,更舒适和更自然发展,应用在高速率脑机接口打字交互系统
MRCP 和运动想象是不依赖于外部刺激的,由人体真实运动意图诱发的主动式脑机接口范式,相较于运动想象,MRCP不依赖于重复的运动想象
