1. 本选题研究的目的及意义
随着机器人技术的快速发展和应用领域的不断拓展，外骨骼机器人作为一种可穿戴式机器人，近年来在医疗康复、军事、工业以及日常生活辅助等领域展现出巨大的应用潜力。
外骨骼机器人通过为人体提供辅助力和支撑力，可以增强用户的运动能力，帮助残疾人恢复行走能力，减轻体力劳动者的负担。
运动意图识别是实现外骨骼机器人智能化和自然交互的关键技术之一。
2. 本选题国内外研究状况综述
外骨骼机器人运动意图识别作为人机交互和智能控制的关键技术，近年来受到国内外学者的广泛关注，并取得了一系列重要研究成果。
1. 国内研究现状
国内学者在基于表面肌电信号（sEMG）的外骨骼机器人运动意图识别方面取得了一定进展。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
1. 主要内容
本研究将围绕结合二维力信息的外骨骼机器人运动意图识别方法展开深入研究，主要内容包括以下几个方面：
1.二维力信息的获取与预处理:研究从力传感器获取的二维力信息，并进行噪声滤波、数据平滑等预处理，以提高信号质量，为后续的特征提取和识别奠定基础。
2.特征提取方法研究:分析二维力信息在时间域和频率域的特征，提取能够有效表征用户运动意图的特征参数，如力的大小、方向、变化率等。
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，逐步展开研究工作。
1.理论分析阶段:深入研究二维力信息与人体运动意图之间的关系，建立基于二维力信息的外骨骼机器人运动意图识别模型，并设计相应的控制策略。
2.实验研究阶段:搭建实验平台，招募志愿者进行实验，采集不同运动模式下的二维力信息，并利用机器学习等方法对所提出的运动意图识别模型进行训练和评估，优化模型参数，提高识别准确率和鲁棒性。
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.提出了一种基于二维力信息的外骨骼机器人运动意图识别方法。
相较于传统的基于生物信号的识别方法，该方法具有信号稳定、易于获取、成本低廉等优点。
2.设计了一种基于二维力信息的外骨骼机器人控制系统。
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.李浩然,陈恳,刘宏,等.基于表面肌电信号和关节角度的下肢外骨骼机器人步态识别[J].机器人,2021,43(06):740-750.
2.杨龙,郭希娟,刘志刚,等.基于肌电信号和关节力矩的下肢康复外骨骼人机交互力控制策略[J].机械工程学报,2021,57(16):116-125.
3.张鹏,徐宝,陈柏松,等.基于深度学习的sEMG信号手势识别综述[J].电子与信息学报,2022,44(02):511-524.
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