1. 本选题研究的目的及意义

近年来，随着机器人技术的飞速发展和应用领域的不断拓展，外骨骼机器人作为一种能够增强或辅助人体运动能力的可穿戴设备，受到了学术界和工业界的广泛关注。

外骨骼机器人通过传感器感知人体运动意图，利用驱动器提供辅助力，帮助使用者完成行走、站立、搬运等动作，并在康复医疗、军事、工业生产等领域展现出巨大的应用潜力。

本选题的研究意义主要体现在以下几个方面：
(1)推动外骨骼机器人技术的发展：外骨骼机器人的控制算法是决定其性能的关键因素之一。

2. 本选题国内外研究状况综述

#国内外研究现状综述
##国外研究现状外骨骼机器人技术起源于上世纪60年代的美国，经过几十年的发展，已经在军事、医疗、工业等领域取得了显著成果。

在控制算法方面，迭代学习控制算法作为一种高效的轨迹跟踪控制方法，受到了广泛关注。

国外学者在将迭代学习控制算法应用于外骨骼控制方面做出了大量研究，并取得了丰硕的成果。

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

#本选题研究的主要内容
本研究将围绕迭代学习控制算法在外骨骼控制中的应用展开，主要内容包括以下几个方面：
1.外骨骼机器人系统建模:针对特定应用场景，设计外骨骼机器人的机械结构，并根据人体运动学和动力学原理，建立人机耦合系统动力学模型。

2.迭代学习控制算法设计:研究传统迭代学习控制算法原理，并针对外骨骼控制的特殊需求，设计改进的迭代学习控制算法，提高控制算法的跟踪精度、鲁棒性和自适应性。

3.步态轨迹规划:针对不同的应用场景，规划合理的外骨骼机器人步态轨迹，为迭代学习控制算法提供期望的轨迹输入。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用理论分析、数值仿真和实验验证相结合的研究方法，具体步骤如下：
1.文献调研：查阅国内外相关文献，了解外骨骼机器人、迭代学习控制算法等方面的研究现状和最新进展，为研究方向的确定和研究方法的选择提供参考。

2.外骨骼机器人系统建模：根据人体下肢结构和运动特点，设计外骨骼机器人的机械结构，并基于人体运动学和动力学原理，建立人机耦合系统动力学模型，为控制算法的设计提供基础。

3.迭代学习控制算法设计：研究传统迭代学习控制算法原理，分析其在外骨骼控制中的优缺点，并针对外骨骼控制的特殊需求，设计改进的迭代学习控制算法，提高控制算法的跟踪精度、鲁棒性和自适应性。

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.针对外骨骼机器人人机耦合系统的复杂性和非线性，提出一种改进的迭代学习控制算法，提高控制算法对外骨骼模型参数变化和外界干扰的鲁棒性，增强算法的实用性。

2.结合人体运动学和动力学特性，设计优化的步态轨迹规划方法，提高外骨骼机器人的运动协调性和步态自然度，增强用户的舒适性和安全性。

3.搭建外骨骼机器人实验平台，开展实际控制实验，验证所提出控制算法的有效性和优越性，为迭代学习控制算法在外骨骼控制中的应用提供实验依据。

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）