基于上肢连续运动估计的机器臂实时控制系统设计开题报告

1. 本选题研究的目的及意义

随着机器人技术的不断发展，机器臂作为机器人的重要执行机构，其应用领域日益广泛，涵盖了工业制造、医疗康复、服务机器人等众多领域。

传统机器臂控制系统大多依赖于预先编程或遥操作的方式，存在着灵活性不足、人机交互体验差等问题。

为了提高机器臂的智能化水平和人机协作能力，近年来基于人体运动感知的机器臂控制技术成为了研究热点，其核心思想是通过传感器实时获取人体运动信息，并将其转换为机器臂的控制指令，从而实现对机器臂的自然、直观的控制。

2. 本选题国内外研究状况综述

近年来，随着传感器技术、人工智能以及机器人技术的飞速发展，基于人体运动感知的机器臂控制技术得到了国内外学者的广泛关注和研究，并取得了一系列重要成果。

1. 国内研究现状

国内学者在基于人体运动感知的机器臂控制技术方面开展了大量的研究工作，并在以下几个方面取得了一定的进展：1.基于视觉的机器臂控制：一些高校和研究机构利用视觉传感器获取人体运动信息，并将其应用于机器臂控制。

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

1. 主要内容

本课题研究主要内容包括以下几个方面:1.上肢连续运动估计：-研究人体上肢运动学，建立上肢运动模型，为后续运动估计提供理论基础。

-研究基于视觉或多传感器融合的人体上肢运动捕捉技术，例如基于深度相机的骨骼跟踪、基于惯性测量单元(imu)的姿态估计等，实现对上肢关键部位(如手腕、肘部等)的三维位置和姿态信息的实时、准确获取。

4. 研究的方法与步骤

本课题研究将采用理论分析、实验研究和仿真验证相结合的方法，逐步推进研究工作。

1.理论分析阶段：-查阅国内外相关文献，了解上肢连续运动估计、机器臂控制、人机交互等领域的最新研究进展，为本课题研究提供理论基础。

-研究人体上肢运动学、机器臂动力学、控制理论等相关理论知识，为系统设计和算法开发提供理论指导。

5. 研究的创新点

本课题研究的创新点主要体现在以下几个方面：1.融合多种传感器信息，提高上肢连续运动估计的精度和鲁棒性：传统方法多采用单一传感器进行运动估计，易受环境因素影响，鲁棒性较差。

本研究将探索基于视觉和惯性传感器融合的运动估计方法，利用多源信息互补的优势，提高运动估计的精度和鲁棒性，增强系统对复杂环境的适应能力。

2.基于运动意图识别，实现机器臂的智能化控制：传统机器臂控制系统多依赖于预先编程或遥操作的方式，灵活性不足。

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.李涛,王硕,陶波,等.基于表面肌电信号的人体上肢运动意图识别[j].机械工程学报,2019,55(11):131-140.

2.张鹏,徐春芳,陈柏,等.基于深度学习的上肢康复机器人运动意图识别[j].机器人,2021,43(02):245-253.

3.王志坚,王耀南,谭浩,等.基于肌电信号的人体上肢运动意图识别研究综述[j].控制理论与应用,2020,37(06):1201-1213.