1. 本选题研究的目的及意义
#本选题研究的目的及意义随着机器人技术的不断发展，机械臂作为机器人的重要执行机构，在工业、医疗、服务等领域得到越来越广泛的应用。
为了提高机械臂的灵活性、智能性和人机交互能力，基于人体运动意图识别来控制机械臂运动成为了当前研究的热点。
人体运动信息可以通过多种方式获取，例如肌电信号、脑电信号、视觉信息等，其中基于视觉信息的识别方法由于其非接触、易于实现等优点而备受关注。
2. 本选题国内外研究状况综述
#本选题国内外研究状况综述人体运动分析与识别是计算机视觉和模式识别领域的研究热点，近年来受到国内外学者的广泛关注，并在人机交互、机器人控制、运动分析等领域取得了一系列重要成果。
##国内研究现状国内学者在基于视觉的人体运动分析方面做了大量研究工作，特别是在人体姿态估计、动作识别等方面取得了显著进展。
例如，清华大学、北京大学等高校在基于深度学习的人体姿态估计方法上进行了深入研究，提出了多种高效准确的姿态估计算法。
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及写作提纲##主要内容本研究的主要内容包括以下几个方面:1.腿部运动数据采集与处理:研究腿部运动的特点和规律，确定合适的运动数据采集方案。
利用视觉传感器（如深度相机、RGB相机）采集人体腿部运动数据。
对采集到的原始数据进行预处理，包括去噪、滤波、特征提取等，为后续的运动识别和控制做好准备。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用实验研究与理论分析相结合的方法，逐步进行。
首先，进行文献调研，了解国内外在人体运动分析、机械臂控制、人机交互等方面的研究现状，为本研究提供理论基础和技术参考。
其次，设计并搭建实验平台，包括选择合适的机械臂、传感器、控制系统等硬件设备，并开发相应的软件系统，用于数据采集、处理、分析和控制。
5. 研究的创新点
本研究的创新点在于探索一种基于腿部运动的机械臂运动控制新方法，将人体下肢运动信息应用于机械臂控制，为实现更加直观、自然的机械臂控制提供新的思路。
具体体现在以下几个方面：
1.基于腿部运动的控制策略:不同于传统的基于上肢或手势的控制方式，本研究利用腿部运动信息控制机械臂，为用户提供了一种更加灵活、便捷的操作方式，尤其适用于不方便使用上肢的情况。
2.多模态信息融合:为了提高运动意图识别的准确性和鲁棒性，本研究将探索融合多种传感器信息，例如深度信息、RGB信息等，以获取更加全面的人体运动信息。
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] 王培森, 刘振宇, 陈柏, 等. 基于表面肌电信号的人体下肢运动意图识别[J]. 机械工程学报, 2020, 56(14): 121-130.
[2] 张鹏, 孙立宁, 荣学文, 等. 基于生物信号的康复机器人人机交互控制技术[J]. 机器人, 2019, 41(2): 117-127.
[3] 李涛, 陈恳, 刘宏. 人体运动意图识别方法研究综述[J]. 控制理论与应用, 2018, 35(9): 1201-1212.
以上是毕业论文开题报告，课题毕业论文、任务书、外文翻译、程序设计、图纸设计等资料可联系客服协助查找。
