在众多人机接口信号中,研究者对电阻抗断层扫描(Electrical Impedance Tomography,EIT)生物信号的研究相对较少,它在病理研究,病变检测方便已经被广泛应用,但在对人体关节动力学估计方面,目前研究中还没有将其作为人机接口与作为机器人的控制参数使用,从最近数年的发展情况来看,其具有一定的研究价值,因此本文将使用EIT信号特征对人体关节动力学进行估计,最后作为人机接口信号设计一套面向人机交互任务的机械臂控制系统。本文使用基于生物信号特征的EIT信号对人手臂连续抓握力进行实时估计,作为机械臂的控制参数使用。以UR5机械臂为实验平台,设计了抓握力实时估计实验,位置/阻抗混合控制人机交互实验,人机协作锯切实验验证了EIT信号作为人机交互接口的可行性及控制算法的有效性。最终完成了一套面向人机交互任务的机械臂控制系统,系统包含EIT传感前端、EIT信号采集设备、EIT图像重构上位机、机械臂实时控制上位机、机械臂本体、六维力/力矩传感器等。抓握力实时估计实验共选择了5名被试,拟合平均决定系数值为0.83±0.04,平均RRMSE为0.31±0.10;位置/阻抗混合控制实验选择了3名被试,每名被试5个实验试次,研究了位置误差峰值与误差恢复到峰值的10%之间的持续时间。在被试抓取力较大时,所有试次的平均持续时间为798.24 ms,,在被试抓取力较大时,所有试次的平均持续时间为2144.89 ms。使用EIT生物信号对实时抓取力估计的RRMSE为0.211;人机协作锯切实验选择了3名被试,每名被试3个试次,研究了被试锯切周期,向下锯切力的大小以及对推拉状态的识别率。所有试次的平均最快锯切周期为放松状态1.220S,收紧状态1.400S;向下锯切力放松状态12.692N,收紧状态15.504N;向下锯切速度放松状态0.407 cm/min,收紧状态0.803 cm/min;本文结论证明了:(1)基于EIT生物信号作为人机接口对人体关节动力学估计的可行性。(2)EIT新型人机接口用于机械臂实时控制的可行性及其性能。(3)机械臂控制系统的完整性及其性能。