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助力型下肢外骨骼机器人多信号融合感知系统研究的开题报告
一、选题背景
近年来，随着老龄化问题日渐突出，下肢残疾人口数量也呈现出逐年增长的趋势。为了满足这一人群的日常生活需求，下肢外骨骼机器人逐渐成为一种重要的辅助工具。
然而，当前下肢外骨骼机器人的普及率仍然较低，存在诸多瓶颈和难题。其中，如何提高下肢外骨骼机器人对行走者的感知和理解能力，使其更加自然和顺畅地协同行走，是目前的重要研究方向之一。
二、研究内容
本课题旨在开发一种助力型下肢外骨骼机器人多信号融合感知系统。该系统将接收来自多种传感器的信息，对行走者的各个方面进行全面感知和识别，从而更好地实现机器人与人的协同行走。
具体来说，本研究将从以下三个方面开展工作：
1.研究并选择适合下肢外骨骼机器人的传感器，包括生物电位传感器、惯性测量单元传感器、压力传感器等，用于获取下肢外骨骼机器人与使用者的生理和运动状态信息。
2.建立行走者的运动模型，并通过机器学习算法和模式识别技术对行走者的动作进行分类和识别。
3.根据从传感器获取的数据和识别结果，对下肢外骨骼机器人的控制和助力进行优化，以实现与用户更加自然和协同的行走。
三、研究意义
通过研发助力型下肢外骨骼机器人多信号融合感知系统，可以在一定程度上解决当前下肢外骨骼机器人在协同行走方面存在的问题，帮助行走者更加自由和舒适。同时，本研究所涉及的传感器选择和机器学习算法等技术可以为相关领域的深入研究提供支持和启示。
最后，本研究的成果有望推动我国下肢外骨骼机器人的研发和普及，带动医疗器械产业发展，同时也将为我国老年人和残疾人提供更好的康复设备和生活辅助工具。