脑机接口是能够让大脑与外部设备进行沟通的一座桥梁。在脑机接口的研究领域中,脑控机械臂一直是热点和难点。本文提出了两种共享控制策略,将基于运动想象的脑机接口控制和基于机器视觉的自主引导有机融合,实现了脑控多自由度机械臂完成物体抓取这一目标。在基于运动想象的脑机接口子系统中,采用共空间模式算法对脑电信号进行特征提取,分别基于线性判别分析和逻辑回归进行分类,从而实现了两种能产生两类别输出的在线脑机接口系统。进一步地,以多自由度机械臂的运动控制为目标,实现了两种对应于以上两个接口的平面运动控制策略。然后还设计开发了相应的用户界面,对这两种运动控制策略都进行了实验验证。在机械臂的视觉与抓取子系统中,基于全卷积神经网络实现了对多目标物体的识别与分割,接着采用最近点迭代算法对目标物体的位姿进行估计,最终设计实现了分别针对单目标物体和多目标物体的自主感知与抓取系统。基于以上两个子系统,本文提出了一种串行的共享控制策略。抓取物体时,受试者和机械臂依次拥有对该系统的控制权。受试者先通过脑机接口将机械臂末端移动至目标物体附近,接着机械臂即可以借助机器视觉的引导完成对目标物体的自主抓取。实验结果表明,受试者能够使用该策略成功操控多自由度机械臂完成对单目标物体的抓取。进一步地,本文还提出了一种并行的共享控制策略,受试者和机械臂在整个任务过程中都同时拥有对该系统的控制权。自主机械臂能够为整个抓取过程提供辅助,即轨迹纠正和抓取辅助。与此同时,受试者也能在整个抓取过程中保持对机械臂运动的监督和干预,以尽可能提高其自身的参与度。与单纯的脑机接口控制相比,受试者在该共享控制系统中能够更快更好地完成多目标物体抓取的任务。本文主要通过引入共享控制策略,实现了脑控灵巧机械臂完成物体抓取这一目标。在未来,这种人机协作的理念有望能将脑机接口技术真正应用到日常生活中。