1. 本选题研究的目的及意义
近年来，随着机器人技术的快速发展，机器臂作为一种重要的自动化设备，已经在工业制造、医疗康复、服务机器人等领域得到了广泛应用。
传统的机器臂控制系统通常依赖于预先编程或者遥操作的方式，操作繁琐且难以适应复杂多变的环境。
为了提高机器臂的智能化水平和人机交互能力，基于人体运动意图识别的机器臂控制技术成为了当前研究的热点。
2. 本选题国内外研究状况综述
人体运动意图识别和机器臂控制是当前机器人领域的热点研究方向，国内外学者在相关领域取得了一系列重要研究成果。
1. 国内研究现状
国内在基于表面肌电信号(sEMG)的人体运动意图识别方面取得了一定的进展。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
1. 主要内容
本研究的主要内容包括以下几个方面：
1.上肢连续运动估计:研究基于表面肌电信号(sEMG)的上肢连续运动估计方法。
首先，利用多通道sEMG传感器采集人体上肢肌肉活动时的电信号；然后，对采集到的sEMG信号进行预处理，包括滤波、去噪、特征提取等；最后，利用机器学习算法建立sEMG信号与上肢关节角度之间的映射关系，实现对上肢连续运动的实时估计。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用理论分析、实验研究和仿真验证相结合的方法，具体步骤如下：
1.文献调研与需求分析:对国内外相关研究现状进行深入调研，了解人体运动意图识别、机器臂控制等领域的最新研究成果和发展趋势，分析本课题的研究现状、关键技术和发展方向，明确研究目标和研究内容。
2.理论研究与方案设计:研究人体上肢运动机理、sEMG信号特征、机器学习算法等理论知识，设计基于sEMG信号的上肢连续运动估计方法和基于运动估计的机器臂实时控制方案，包括sEMG信号采集与处理、运动意图识别、机器臂运动学建模、控制策略设计等。
3.系统开发与实现:根据设计方案，开发和实现基于上肢连续运动估计的机器臂实时控制系统，包括硬件平台搭建、软件算法编写、系统集成调试等。
5. 研究的创新点
本研究预期在以下方面取得创新性成果：
1.基于多源信息融合的上肢连续运动估计:结合sEMG信号和惯性传感器数据，研究基于多源信息融合的上肢连续运动估计方法，提高运动估计的精度和鲁棒性。
2.基于深度学习的运动意图识别:采用深度学习算法建立sEMG信号与上肢运动意图之间的映射关系，提高运动意图识别的准确率和效率。
3.自适应机器臂控制策略:研究自适应机器臂控制策略，根据不同的任务需求和环境变化，动态调整机器臂的控制参数，提高机器臂的控制精度和适应性。
6. 计划与进度安排
第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。
第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲
第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文
7. 参考文献（20个中文5个英文）
1. 王天然, 张佳豪, 程俊, 等. 基于表面肌电信号的仿人机械臂连续运动控制[J]. 机械工程学报, 2022, 58(19): 12-20.
2. 李超, 刘宏昭, 张玉茹, 等. 面向人机共融的肌电信号识别与机器人控制[J]. 机器人, 2022, 44(2): 145-161.
3. 刘文涛, 陈恳, 孙立宁. 基于表面肌电的人体运动意图识别方法综述[J]. 自动化学报, 2020, 46(7): 1299-1317.
以上是毕业论文开题报告，课题毕业论文、任务书、外文翻译、程序设计、图纸设计等资料可联系客服协助查找。
