肌电假肢手的运动预测控制开题报告

1. 本选题研究的目的及意义

近年来，随着机器人技术、传感器技术和人工智能技术的快速发展，假肢技术取得了显著的进步。

越来越多的研究者致力于开发功能更强大、控制更灵活、使用更便捷的假肢，以帮助肢体残疾人士恢复日常生活能力，提高生活质量。

肌电假肢手作为一种新型仿生假肢，利用人体表面肌电信号作为控制信号，具有直观、灵活等优点，成为假肢领域的研究热点。

2. 本选题国内外研究状况综述

肌电假肢手的研究是一个多学科交叉的领域，涉及生物医学工程、机械电子工程、控制科学与工程、计算机科学等多个学科。

近年来，国内外学者在肌电信号采集与处理、假肢手设计与制造、控制算法研究等方面取得了一系列重要成果。

1. 国内研究现状

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

本研究的主要内容包括以下几个方面：
1.肌电信号采集与处理：研究高效、稳定的表面肌电信号采集方法，并对采集到的肌电信号进行预处理，包括滤波、降噪、特征提取等，为后续的运动意图识别奠定基础。

2.假肢手运动模型：对假肢手的机械结构、运动学和动力学进行分析，建立准确的数学模型，用于预测假肢手的运动轨迹和控制输入。

3.基于肌电的运动意图识别：研究基于机器学习或深度学习的运动意图识别算法，将预处理后的肌电信号映射到相应的运动意图类别，例如抓取、捏持、伸展等。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用理论分析、仿真建模、实验验证相结合的研究方法，逐步推进研究工作。

1.文献调研阶段：查阅国内外相关文献，了解肌电假肢手、运动预测控制、肌电信号处理、模式识别等领域的研究现状、发展趋势和关键技术，为研究方案的设计和实施提供理论基础。

2.系统建模阶段：对肌电假肢手系统进行分析，建立系统的数学模型，包括肌电信号模型、假肢手运动模型、控制器模型等，为控制算法的设计和仿真提供基础平台。

5. 研究的创新点

本研究的创新点主要体现在以下几个方面：
1.将运动预测控制理论应用于肌电假肢手控制，提出一种基于运动预测的肌电假肢手控制策略，以提高假肢手的控制精度、响应速度和鲁棒性。

2.结合机器学习或深度学习方法，研究基于肌电信号的运动意图识别方法，实现对多种手部动作的准确识别和预测，提高假肢手的智能化程度。

3.建立精确的假肢手运动模型，结合模型预测控制算法，优化控制输入，实现对假肢手的精确、稳定控制，提高假肢手的运动控制性能。

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] 高峰,王宁,张浩,等.基于深度学习的上肢假肢肌电控制综述[j].自动化学报,2021,47(03):563-579.

[2] 董浩,王启宁,周靖,等.基于表面肌电信号的仿人灵巧手运动意图识别[j].机械工程学报,2021,57(14):42-52.

[3] 刘宏,李瑞欣,方勇纯,等.多自由度肌电假肢手的研究进展[j].机器人,2020,42(05):630-646.