脑机接口是一种将大脑活动信号转换为控制指令,从而对外部设备的操控的新型人机交互技术。本文考虑到构建视觉独立的脑机接口范式在一些特定场景下的必要性,选取触觉通道作为研究对象,再结合运动想象任务,设计混合范式及相应的机器人控制系统。首先,本文基于已有的触觉P300范式设计了机器人手臂控制系统,被试通过关注手臂上的振动刺激选择机器人的相应动作,最终完成抓取任务。在线控制实验中,5名被试平均用时182.7秒,花费12.9个命令。相比其他控制范式,触觉范式能够在不占用视觉通道的前提下实现对多自由度被控对象的控制,但也存在控制效率较低的问题。随后本文设计了基于触觉P300任务与运动想象任务的混合脑机接口范式,在训练实验中由于被试在三分类的运动想象任务上的表现不佳,因此对实验的结果输出策略进行了一定调整,将想象“左手运动”与“右手运动”统一划为“想象”状态,从而获得了较好的训练准确率。在随后的在线测试实验中,被试均达到了70%以上的准确率。在混合范式的基础上,又利用该混合范式设计了机器人手臂控制系统,通过完成相同的抓取任务,比较了其与单模态的触觉P300范式在实际控制上的差异,在完成任务的时间和产生的命令数上都减少了50%左右。混合范式的设计在一定程度上弥补了触觉范式的一些不足,实现了更好的控制效果,且为多模态脑机接口范式的研究提供了新的思路。最后,针对运动想象任务训练过程中被试出现的疲劳和状态下滑等问题,探究了医学上常用的经颅电刺激方法是否会对脑电信号产生影响,从而改善疲劳状态。结果显示,对大部分被试来说,利用正常状态与疲劳状态的脑电信号训练得到的分类器,能够有效地区分刺激后状态与疲劳状态的脑电信号。该结果对之后的研究具有一定的启发意义。