# SAH-BRI-Grasp 系统

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> 来源: `system/overview.zh.md`

## SAH-BRI-Grasp 系统概览

Status: `current system orientation; performance remains unverified`

`SAH-BRI-Grasp` 是 `SAH-BRI` 框架当前面向机器人抓取的系统实例，研究场景感知混合 SSVEP-MI BRI 如何支持视觉引导的共享控制抓取。

## 核心研究问题

场景感知混合 BCI 能否把低层机器人运动交给共享自治，从而降低非侵入式 EEG 的控制负担，同时让用户通过高层目标选择、确认、介入和停止命令保持在环？

当前只有系统设计和实验计划，没有已验证的整体性能结果。

## 研究转变

```text
从：脑控机械臂命令
到：脑意图引导的机器人抓取
```

项目不要求 EEG 控制每个机器人关节或连续 6-DoF 运动，而是把低带宽人类意图与高维机器人执行分配给不同层。

Claim status: `inferred`; integrated performance remains `needs confirmation`.

## 系统流程

```text
RGB 或 RGB-D 场景
  -> YOLO 风格目标检测
  -> 候选追踪与冻结
  -> 物体绑定的 SSVEP 刺激
  -> SSVEP 目标选择
  -> MI 或 SSVEP 确认、介入、暂停或停止
  -> 置信度与安全仲裁
  -> 抓取姿态和可达性检查
  -> 机械臂接近与抓取
  -> 视觉或末端验证
  -> 成功、恢复或安全中止
```

## 职责分配

| 层 | 职责 | 当前状态 |
| --- | --- | --- |
| SSVEP | 离散场景物体选择与确认 | `inferred`，动态物体目标需要 Exp1 |
| 运动想象 | 模式控制、介入、暂停、停止或确认 | `inferred`，no-control 安全需要 Exp2 |
| 视觉 | 检测物体并生成可选择候选 | 检测依据存在，项目绑定需要 Exp1/Exp3 |
| 抓取与标定 | 把选定物体转成可执行抓取姿态 | 项目实现和标定为 `needs confirmation` |
| 共享自治 | 融合用户意图与机器人可行性 | `inferred`，baseline 比较需要 Exp3 |
| 机器人 | 低层规划、运动、抓取和恢复 | 硬件与中间件绑定为 `needs confirmation` |

## 动态命令空间

传统 BCI 机器人接口经常提供固定命令：

```text
left | right | forward | backward | grasp | release
```

SAH-BRI-Grasp 提议让物理场景生成命令空间：

```text
检测物体
  -> 稳定候选 ID
  -> SSVEP 刺激分配
  -> 解码语义目标
  -> 机器人抓取计划
```

把检测结果解释为 BCI 命令仍是项目综合主张，尚未被本地实验验证。

## 决策与安全闭环

任何单一解码输出都不应直接触发无限制物理执行。决策层必须考虑：

* SSVEP 与 MI 置信度；
* no-control 与拒绝状态；
* 候选稳定性和目标丢失；
* 抓取可行性与可达性；
* 标定有效性；
* 碰撞与工作空间限制；
* 暂停、取消、停止和急停路径。

详细规则参见 [状态机](/zh/framework/state-machine)、[安全设计](/zh/framework/safety-design) 和 [运行时接口](/zh/framework/runtime-interfaces)。

## 实验链

| 实验 | 问题 | 主张门槛 |
| --- | --- | --- |
| [Exp1 SSVEP-YOLO](/zh/experiments/exp01-ssvep-yolo-target-selection) | 场景物体能否成为稳定的 SSVEP 目标 | 动态场景目标选择 |
| [Exp2 MI 模式控制](/zh/experiments/exp02-mi-mode-control) | MI 能否在避免危险误触发的条件下介入 | 模式和 no-control 安全 |
| [Exp3 闭环抓取](/zh/experiments/exp03-closed-loop-grasping) | 完整共享自治闭环能否完成物理抓取 | 系统任务与抓取性能 |
| [Exp4 通道消融](/zh/experiments/exp04-channel-ablation) | 减少通道时需要保留哪些 EEG 通道 | 低通道可行性 |

Exp1-Exp4 目前都处于数据前协议阶段。

## 当前证据边界

本地语料支持以下组件级依据：

* 非侵入式 EEG 作为受限意图通道；
* SSVEP 目标选择；
* MI 解码和模式级机器人控制；
* 实时目标检测；
* 抓取合成和手眼标定；
* 混合 BRI 与共享自治。

仓库尚未验证项目特定的任务成功率、工作负担下降、MI 在线误触发率、动态物体 SSVEP、低通道在线性能或硬件标定精度。

写作前使用 [主张地图](/zh/research-map/claim-map)、[证据矩阵](/zh/evidence/evidence-matrix) 和 [开放问题](/zh/research-map/open-questions)。

## 当前与未来范围

当前系统仍是 `SAH-BRI-Grasp`。灵巧手可以作为可替换末端执行器评估，不自动改变主题。

只有任务意图、技能选择、接触适应或灵巧操作成为主要实验变量时，才考虑 provisional `SAH-BRI-Manip`。

参见 [灵巧臂手扩展](/zh/research-map/dexterous-arm-hand-extension)。

## 继续阅读

1. 查看 [研究地图](/zh/research-map)，连接系统与主张。
2. 查看 [开放问题](/zh/research-map/open-questions)，了解尚未解决的缺口。
3. 查看 [实验路线图](/zh/experiments/roadmap)，按顺序验证系统。