上肢运动诱发的脑电信号包含了丰富的运动相关信息,比如运动规划或运动想象过程中的左右手方向信息和上肢圆周运动过程中的角速度信息。建立上肢运动的脑电信号解码模型不仅能够促进人体运动控制的神经机理研究,而且可以用于帮助发展脑控机器人和脑控车辆,提高残疾人或者肢体运动受限者的活动范围以及对正常人进行辅助。因此上肢运动的脑电信号解码的研究具有重要的科学意义和应用价值。本文主要研究上肢运动的脑电信号解码模型及其在脑控车辆中的应用。首先提出了上肢运动左右方向的脑电信号解码模型以及上肢进行圆周运动过程中角速度的解码模型,然后将基于解码模型建立的脑机接口应用于动力学仿真车辆系统中,最后通过实验对脑控车辆的性能进行了评价和分析。本论文取得的主要创新成果:1.提出了基于卡尔曼滤波的上肢圆周运动角速度参数脑电信号解码模型,实验表明提出的模型相比于传统的多元线性回归解码模型和状态转移解码模型有更好的解码效果。2.在上肢圆周运动角速度解码模型的基础之上,建立了能够输出连续命令的脑机接口并将其应用于车辆驾驶员的意图预测中,通过实验验证了其有效性。3.提出了上肢运动方向的脑电信号解码模型,并融合α波识别模型实现了对仿真车辆的侧纵向控制和启停控制。这些创新性成果的取得不仅有助于上肢运动脑电信号解码技术的发展,而且对于建立能够输出连续命令的脑机接口具有重要指导意义。