目前,脑机接口在康复医疗、生物医学、娱乐等领域具有很好的发展前景,脑控移动机器人系统就是一个重要的研究领域。基于脑机接口的移动机器人研究具有重要的科学意义和应用价值。本文主要研究如何通过脑机接口技术结合环境感知技术,实现大脑意图对移动机器人的控制。由于脑机接口的限制,它难以对移动机器人实现精准的控制,因此本文采用模型预测控制技术和外界传感器来实现正确追踪人的意图和保障移动机器人在运动过程中的安全。模型预测控制技术的引入很好的改善了脑控移动机器人系统的控制性能,同时环境感知技术则保证了脑控移动机器人的安全。本文的主要工作包括:脑控移动机器人控制系统的建立;预测控制在移动机器人系统的实现;基于激光雷达的障碍物检测;脑控移动机器人控制系统的仿真分析以及真实实验验证。主要的研究成果有:1.建立了基于稳态视觉刺激诱发脑机接口的脑控移动机器人系统,并通过实验验证了系统的可行性和有效性。2.建立了基于模型预测的脑控移动机器人的控制系统,并实验验证了该方法提高了整体系统性能。3.针对在脑机接口条件下存在对人的意图解析有一定概率的错误,可能会导致移动机器人处于危险的情况。采用二维激光雷达传感器检测周围环境的障碍物信息,并对传感器数据进行滤波和阈值聚类处理,实现了对障碍物的检测,并通过实验证明了该方法的有效性。4.搭建了脑控移动机器人平台,设计实验对脑控移动机器人系统的性能进行了测试和评价。