摘要
随着机器人技术的飞速发展，机器人已逐渐渗透到人类生活的各个领域，并在工业制造、医疗康复、服务等领域发挥着越来越重要的作用。
然而，传统机器人系统主要依赖预先编程的指令执行任务，缺乏对环境变化和自身状态的感知和适应能力，这限制了机器人在复杂多变环境中的应用。
为了提升机器人的智能化水平，使其更好地服务于人类，迫切需要发展新的机器人控制技术。
近年来，脑机接口（Brain-ComputerInterface，BCI）技术作为一种新兴的人机交互方式，为实现机器人智能控制提供了新的思路。
BCI系统通过采集和分析脑电信号，识别用户的运动意图或感知状态，并将这些信息转换为控制指令，实现对外部设备的控制。
其中，错误相关电位（Error-RelatedPotential，ErrP）作为一种反映认知错误的脑电信号，具有无需训练、实时性好、易于识别等优点，在机器人运动反馈系统中具有巨大的应用潜力。
本文围绕基于错误相关电位的机器人运动反馈系统展开研究，首先介绍了错误相关电位的概念、生成机制、测量与分析方法，以及机器人运动反馈系统的基本组成和工作原理。
然后，重点综述了国内外在基于错误相关电位的机器人运动反馈系统方面的研究进展，包括运动信息采集、错误相关电位检测、反馈信号生成、运动控制策略等关键技术，并对不同方法的优缺点进行了比较分析。
最后，总结了该领域面临的挑战，并展望了未来的发展方向。
关键词：错误相关电位；脑机接口；机器人运动反馈；运动控制；智能控制
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