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【导语】眼机交互作为前沿的人机交互技术，一直受限于信号准确度、佩戴舒适性及光线干扰等技术难题。近期，北京理工大学与香港科技大学的研究团队取得突破性进展，他们创新性地设计了一款集成LC振荡回路的智能隐形眼镜（EMI lens），实现了高灵敏度与生物相容性的无线眼机交互。该系统不仅能够实时监测眼压，还能通过解析眨眼信号控制无人机等外部设备，为人机交互领域带来全新可能。相关研究成果已在《国家科学评论》上发表，为眼机交互技术的发展和应用开辟了新道路。

眼机交互作为人机交互的重要范式之一，受限于信号准确度不足、佩戴舒适性差以及对光线干扰等技术瓶颈。近日，北京理工大学、香港科技大学研究团队创新性提出通过在隐形眼镜中集成LC振荡回路，构建兼具高灵敏度与有生物相容性的无线眼机交互系统。研究团队巧妙利用敏感电容与感应线圈的协同效应，提高了灵敏度（0.153 MHz/mmHg），并开发出基于五路眨眼模式的控制指令集。该团队通过特征谐振频率的动态解析，成功将有意识眨眼信号编码，并解码在无人机操控信号中，为拓展人机交互能力边界提供了创新方式。相关成果发表于《国家科学评论》（National Science Review）。

背景介绍

眼机交互是指通过直接捕捉并编码眼球转动和眨眼等眼部活动，实现高效的人机交互。

目前，监测眼部运动的设备主要依赖CCD摄像头或金属线圈嵌入式隐形眼镜，前者需要复杂的外接硬件，后者则因刚性组件影响佩戴舒适度和视野。

与眼球转动相比，眨眼具有显著优势：其可见性、稳定性和自然压力特性（眨眼时眼睑对角膜造成约30 mmHg的压力）使其更易被高灵敏度传感器捕获，同时能通过编码眨眼次数、时长、左右眼等参数生成多样化指令。因此，基于眨眼的眼机交互系统展现出巨大的应用潜力。

系统设计

该研究中，研究团队所设计的眼机交互系统采用一种**多层结构的智能隐形眼镜（EMI lens）**作为核心组件。EMI lens以柔性材料为基底，集成了Ti3C2Tx MXene电极层、蜂窝状微结构介电层和感应线圈，构成完整的LC谐振(zhèn)回(huí)路。压(yā)力(lì)变(biàn)化(huà)时(shí)会(huì)改(gǎi)变(biàn)微(wēi)结(jié)构(gòu)介(jiè)电(diàn)层(céng)的(de)间(jiān)距(jù)，进(jìn)而(ér)引(yǐn)起(qǐ)电(diàn)容(róng)值(zhí)的(de)变(biàn)化(huà)。这(zhè)种(zhǒng)变(biàn)化(huà)通(tōng)过(guò)LC谐(xié)振(zhèn)回(huí)路转(zhuǎn)化(huà)为(wèi)可(kě)测(cè)量(liàng)的(de)频(pín)率(lǜ)信(xìn)号(hào)（可(kě)被(bèi)外(wài)界(jiè)的(de)矢(shǐ)量(liàng)网(wǎng)络(luò)分(fēn)析(xī)仪(yí)识(shi)别(bié)），进(jìn)而(ér)实(shí)现(xiàn)对(duì)压力的无线监测。

在不影响视野和保证舒适佩戴度的情况下，EMI lens能够灵敏地感知由眼压变化引起(qǐ)的(de)角(jiǎo)膜(mó)形(xíng)变(biàn)以(yǐ)及(jí)眨(zhǎ)眼(yǎn)引(yǐn)发(fā)的(de)眼(yǎn)睑(jiǎn)压(yā)力(lì)。系(xì)统(tǒng)具(jù)备(bèi)双(shuāng)重(zhòng)功(gōng)能(néng)模(mó)式(shì)：

在(zài)正(zhèng)常(cháng)眼(yǎn)压(yā)范(fàn)围(wéi)（10-21 mmHg）内(nèi)，系(xì)统(tǒng)将(jiāng)信(xìn)号(hào)转(zhuǎn)化(huà)为(wèi)实(shí)时(shí)监(jiān)测(cè)数(shù)据(jù)；

当(dāng)检(jiǎn)测(cè)到(dào)特(tè)定(dìng)压(yā)力(lì)（~30 mmHg）时(shí)，可(kě)将(jiāng)眨(zhǎ)眼(yǎn)信(xìn)号(hào)转(zhuǎn)换(huàn)为(wèi)控(kòng)制(zhì)指(zhǐ)令(lìng)。

无线眼机交互系统的设计

交互应用

连续眼压监测对眼部疾病诊疗与眼部功能拓展都具有重要的意义。通过实时获取眼压数据，医疗专业人员可准确评估眼部健康状况，并及时决定是否需要药物治疗或手术。同时，基于EMI lens的眼机交互系统在无人机控制、智能家居、残障辅助、虚拟现实技术等人机交互领域展现出巨大的应用潜力。

在佩戴测试中，受试者未观察到明显的生理排异或不适症状，验证了EMI lens实际应用的可行性。人类眼睛每分钟进行10-20次的无意识眨眼动作，这是眼机交互中的干扰信号。基于EMI lens的眼机交互系统通过分析眨眼持续时间和压力幅值实现精准识别，能够有效区分有意识与无意识眨眼，在实际测试中准确率表现良好。

研究团队开发了一种基于眨眼的控制指令编解码机制，将不同眨眼行为映射为飞行指令，在实验中验证了通过眨眼控制无人机多维运动的可行性。活体兔子实验进一步证实了系统的可靠性，且实验后动物生理状态正常。这些结果充分验证了基于EMI lens眼机交互系统在医疗监测和人机控制方面的实用价值。

眼机交互应用展示（无人机控制）

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