2003年的春寒料峭，非典的阴影如同无形的枷锁，束缚着城市的脉搏。哈工大校园的梧桐树刚刚抽芽，便被消毒水的味道笼罩。实验室里，“钢流”项目组的成员们戴着口罩，眼神却比以往任何时候都更锐利。戈壁测试暴露的四大顽疾——动态抗干扰、复杂姿态协同、人机注意力分配、卫生适应性——如同横亘在“意念钢铁共舞”面前的四座冰山，亟待破壁。
陈默将巨大的白板拖到实验室中央，上面密密麻麻贴着戈壁测试的现场照片、传感器数据曲线、吴超等人的详细反馈记录，以及用红笔圈出的四个核心问题。空气凝重，李思远、周斌、赵铁柱以及几位新加入的机械、控制、生医专家围坐一圈，眼神紧锁着那些刺目的红圈。
“问题明确了，现在，拆解、破局！”陈默的声音穿透口罩，带着不容置疑的决断。
动态抗干扰：剥丝抽茧，双管齐下！
信号层面（周斌主导）： “运动伪迹是bcI动态环境的死敌！”周斌指着一段剧烈晃动时脑电信号被肌电完全淹没的波形图，“光靠滤波是扬汤止沸。我们需要一个‘运动状态分类器’！” 他的思路是：利用“铁臂”和受试者身上的ImU（惯性测量单元）数据，实时判断身体是静止、行走、跑动、攀爬还是剧烈扭动。不同运动状态对应不同的伪迹特征库和滤波参数模板，实现动态切换的自适应滤波。
算法层面（陈默主导）： “识别算法必须更鲁棒，更‘聪明’。”陈默在白板上写下“注意力机制 + 时空特征融合”。“引入注意力机制，让模型学会在复杂信号中‘聚焦’真正有价值的脑电特征片段。同时，融合脑电信号的时间序列特征和bcI电极阵列的空间分布特征（空间滤波后），提升特征的表征能力。深度学习模型架构需要调整，加入残差连接和更强的正则化，对抗过拟合。” 他看向周斌：“斌子，运动状态分类器的输出，作为辅助特征输入到bcI识别模型，双模态融合！
复杂姿态协同：“铁臂”的智慧进化！
“铁臂”的感官升级（赵铁柱\/机械组）： “光靠ImU不够！”负责“铁臂”机械本体的张工（新加入的资深机械专家）指着攀爬和匍匐姿态图。“需要增加分布式接触力传感器（集成在护臂关键支撑点），实时感知‘铁臂’与肢体、‘铁臂’与外部环境（如地面、掩体）的接触力和力矩。这是实现‘顺应性控制’、避免‘卡顿’和‘硬邦邦’发力的关键！”
控制中枢的“态势感知”（李思远主导）： 李思远在白板上画出一个复杂的反馈环：“bcI意图 + 身体姿态（ImU） + 接触力信息 + 关节位置\/力矩反馈 → 协同控制中枢 → 关节期望轨迹\/力矩输出。核心是构建一个基于多传感器融合的实时‘人-机-环境’状态模型。控制算法要根据这个模型，动态调整助力的大小、方向、柔顺性，实现‘无感’却又恰到好处的辅助。尤其在复杂姿态下，助力要像‘有经验的战友搭把手’，而不是‘愣头青硬拽’！” 他看向陈默：“默哥，这需要极强的非线性系统建模和实时优化能力，是你博士论文的绝佳实践场。”
动作库预存： 针对常见的战术动作（据枪、匍匐、翻越），预编程优化后的“铁臂”协同轨迹模式库。当bcI识别到相关意图且环境匹配时，可快速调用，减少实时计算量，提高响应速度。
人机注意力分配：简化交互，引导聚焦！
指令集精简： 在动态环境下，要求战士同时进行复杂战术动作和精确意念控制是反人性的。团队决定进一步简化动态环境下的可用意念指令集：暂时保留最核心的“启动\/停止助力”、“模式切换”（如预设的“攀爬辅助模式”、“匍匐辅助模式”）和“紧急制动”。将更多精细控制交给“铁臂”的智能协同中枢自动完成。
交互方式优化： 减少对骨传导耳机的依赖（战场环境噪音大）。强化加固平板上的视觉提示：使用更醒目、更简洁的图标（如绿色箭头代表助力中，红色三角代表警告）和极简文字（“疲劳：中”）。探索触觉反馈（如“铁臂”不同部位的轻微震动模式）作为辅助提示通道的可能性。
训练强化“肌肉记忆”： 设计专门的动态环境适应性训练科目，让战士在模拟实战压力下，将核心意念指令的触发和使用培养成近乎本能的反应，减少认知负荷。
卫生适应性：战疫背景下的硬要求！
头带革命（生医组）： “干电极是基础，但接触面仍需优化。”生医组的王博士提出方案：“可拆卸、易消毒的硅胶\/医用级亲肤接触衬垫。核心电极区域采用纳米银\/铜离子抗菌涂层。整体结构设计便于浸泡消毒液或紫外线照射。”
“非接触”愿景： 启动预研非接触式脑电采集技术（如高精度近红外光谱、毫米波雷达探测脑皮层活动），作为远期目标。当前阶段，严格规范消毒流程（每次使用后必消毒，配备专用消毒包），并考虑为关键人员配备个人专用头带衬垫
就在“钢流”攻坚如火如荼之际，陈默不得不暂时抽身，投身另一个同样硝烟弥漫的“战场”——他的博士论文开题答辩。
哈工大一间庄重的会议室里，空气仿佛凝固。长桌一端坐着以林剑舟院士为首的答辩委员会，成员包括动力与能源学院的院长、控制领域的资深教授、以及特意邀请的两位来自航天某院和船舶某所的重量级专家评委。他们代表着学界和工程界的最高标准。
陈默站在讲台前，屏幕上展示着开题报告的标题：《强干扰、非稳态条件下基于生物电信号的人机协同控制理论与鲁棒性优化方法》。
他的汇报条理清晰，逻辑严密：
1. 研究背景与意义： 从国家单兵装备智能化战略需求切入，直指“钢流”系统在实战化应用中的核心瓶颈——动态干扰下的可靠性与协同性，点明其理论研究的迫切性与重大价值。
2. 科学问题提炼： 精准提炼出三个核心科学问题：
强干扰（运动伪迹、电磁噪声、环境突变）下生物电信号（EEG）特征的有效提取与鲁棒识别机制。
非稳态（人体复杂运动、人机交互动态耦合）条件下，基于有限生物电指令的人机协同动力学建模与实时优化控制策略。
面向战场可靠性的多约束（安全性、实时性、能效性）人机协同系统鲁棒性综合优化理论与验证方法。
3. 研究内容与技术路线：
理论建模： 建立融合生物电信号动力学、人体运动学\/动力学、外骨骼机电系统动力学的统一耦合非线性模型。重点攻克模型中的不确定性量化与干扰表征。
鲁棒特征提取与识别： 提出基于多模态传感（ImU, 接触力）辅助的动态注意力机制时空特征融合网络（dAtSF-Net），解决动态干扰下的意图识别难题。
自适应协同控制： 设计基于分层滑模自适应控制 + 模型预测优化（mpc） 框架的协同控制器。上层根据意图和态势生成期望轨迹\/阻抗，下层实现关节的鲁棒跟踪与柔顺控制。嵌入在线学习机制以适应个体差异和环境变化。
鲁棒性优化： 提出基于多目标进化算法的协同控制系统参数鲁棒性区间优化方法，并建立硬件在环（hIL）与半实物仿真（hILS） 相结合的鲁棒性验证平台。
4. 创新点：
提出“多模态传感辅助的动态注意力时空特征融合”生物电识别新机制。
建立“人-机-环境”强耦合非稳态系统的统一建模框架。
首创“分层滑模自适应+mpc在线优化”的人机协同控制策略。
构建面向战场可靠性的多约束鲁棒性综合优化与验证体系。
5. 预期成果与计划： 理论体系、核心算法、仿真与实验验证平台、高水平论文、专利、“钢流”系统性能提升。
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