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外骨骼机器人运动预测算法设计与实现开题报告

 2024-06-26 09:29:04  

1. 本选题研究的目的及意义

随着机器人技术的飞速发展和人口老龄化问题的加剧,外骨骼机器人作为一种能够增强人体能力的可穿戴设备,在医疗康复、工业辅助、军事等领域展现出巨大的应用潜力。

为了提高外骨骼机器人的智能化水平和人机交互体验,准确预测用户的运动意图至关重要。


本课题旨在研究外骨骼机器人运动预测算法,突破传统控制方法的局限性,实现对外骨骼机器人使用者运动意图的准确预测,为外骨骼机器人的智能化发展提供理论基础和技术支持。

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2. 本选题国内外研究状况综述

外骨骼机器人运动预测是近年来机器人和康复工程领域的研究热点之一。

1. 国内研究现状

国内学者在外骨骼机器人运动预测方面取得了一定的成果,例如清华大学、哈尔滨工业大学、浙江大学等高校在基于表面肌电信号的运动意图识别、人体运动模型构建、运动预测算法设计等方面开展了相关研究。

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3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

1. 主要内容

1.基于表面肌电信号的运动意图识别:研究不同类型表面肌电传感器的工作原理和特点,选择合适的传感器采集人体运动时的肌电信号。

研究表面肌电信号的预处理方法,包括滤波、去噪、特征提取等,为后续运动意图识别奠定基础。

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4. 研究的方法与步骤

本研究将采用理论分析、算法设计、仿真实验和实物验证相结合的方法,逐步开展以下研究工作:
1.文献调研阶段:深入调研外骨骼机器人、运动预测、人机交互等相关领域的国内外研究现状,了解最新研究进展和发展趋势,为本研究提供理论基础。

收集整理相关文献资料,包括期刊、会议论文、技术报告、专利等,构建完善的知识体系。

2.算法设计与仿真阶段:基于表面肌电信号和人体运动学/动力学模型,设计外骨骼机器人运动预测算法。

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5. 研究的创新点

本研究致力于探索和实现外骨骼机器人运动预测算法的创新,预期在以下方面取得突破:
1.基于多源信息融合的运动预测方法:融合表面肌电信号、关节角度、加速度等多源信息,构建更加全面、准确的人体运动意图模型,提高运动预测的精度和鲁棒性。

2.基于深度学习的运动预测算法:探索深度学习等人工智能技术在外骨骼机器人运动预测中的应用,利用深度神经网络强大的特征提取和模式识别能力,进一步提高运动预测的准确性和效率。

3.面向复杂环境的自适应运动预测算法:针对不同应用场景和环境变化,设计自适应运动预测算法,实时调整算法参数和模型结构,提高算法的泛化能力和鲁棒性,增强外骨骼机器人的环境适应性。

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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

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7. 参考文献(20个中文5个英文)

[1]徐文涛,张宪民,刘振宇,等.外骨骼机器人技术研究现状与发展趋势[j].机械工程学报,2021,57(19):1-21.

[2]陈柏,刘宏,徐晓军,等.外骨骼机器人技术发展及应用[j].机器人,2020,42(6):763-782.

[3]王强,陈恳.面向康复的外骨骼机器人人机交互意图识别[j].哈尔滨工业大学学报,2022,54(4):1-15.

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