基于sEMG的下肢外骨骼机器人意图识别与人机交互的任务书.docx

基于sEMG的下肢外骨骼机器人意图识别与人机交互的任务书
一、任务背景
随着社会的发展，科技的不断进步，机器人技术在生产、军事、医疗等领域都得到了广泛应用，能够为人类提供便捷、高效的服务。而在医疗领域，下肢外骨骼机器人已经成为重要的康复辅助装备，为残疾人士提供了一定的帮助。但是，由于这些机器人需要与人体相结合，因此如何实现人机交互和意图识别已经成为了下肢外骨骼机器人研究的热点问题。
肌电信号（sEMG）是人体肌肉活动产生的电信号，可以通过肌肉电位检测器获取。sEMG信号可以被用来作为人体肌肉活动的信息源，因此这种技术已经被应用于机器人人机交互和意图识别的研究当中。本文的目的就是基于sEMG信号，开发一种下肢外骨骼机器人意图识别和人机交互的技术，以提高下肢外骨骼机器人的性能和实用性。
二、任务目标
本文的目标是开发一种基于sEMG信号的下肢外骨骼机器人意图识别和人机交互技术。具体来说，任务要完成以下目标：
1.建立sEMG信号获取和处理系统，实现对下肢肌肉活动的测量和信号分析。该系统应当能够获取四肢的sEMG信号，并对信号进行降噪处理和滤波处理，以得到稳定且可靠的sEMG信号。
2.开发下肢外骨骼机器人的意图识别算法，实现对用户下肢肌肉活动的识别。该算法应该能够通过sEMG信号，判断用户当前的膝关节和踝关节的运动状态，辅助下肢外骨骼机器人正确的运动。
3.建立下肢外骨骼机器人的控制系统，实现人机交互和运动控制。该系统应当能够在用户和机器人之间建立一个良好的交互界面，实现用户在外骨骼机器人作用下的正常行走。
4.进行实验验证，评估该技术的性能和实用性。在完成技术开发之后，应当进行实验验证，对算法和系统进行评估和优化，确保该技术能够满足下肢外骨骼机器人的实际应用需求。
三、任务步骤
1.设计sEMG信号获取和处理系统。确定下肢肌肉的测量位置和sEMG信号的获取方法，设计信号处理算法和滤波器，实现对sEMG信号的主成分提取和降噪处理。
2.开发下肢外骨骼机器人意图识别算法。利用机器学习等方法，对sEMG信号进行特征提取和模式识别，确定用户下肢肌肉活动的意图和状态，并输出给下肢外骨骼机器人控制系统。
3.建立下肢外骨骼机器人的控制系统。设计人机交互界面和运动控制算法，进行控制系统的硬件实现，并进行系统集成和测试。
4.进行实验验证和性能评估。利用实验室自主研发的下肢外骨骼机器人平台，对所开发的技术进行实验验证和性能评估，对技术进行优化和改进。
四、任务要求
1.具备机械、电子、计算机等相关专业的基础知识和能力，了解sEMG信号获取和处理、机器人技术、模式识别等领域的研究进展。
2.具备良好的编程技能和系统设计能力，熟练掌握C/C++、Python等编程语言，并能够独立进行系统开发和实验设计。
3.具备团队合作精神和较强的沟通能力，能够积极参与团队讨论和合作，共同完成任务。
4.具备较强的主动学习和解决问题的能力，对新技术和知识保持敏锐的洞察力，能够自主研究并解决新问题。
五、任务意义
本文的研究成果能够实现下肢外骨骼机器人的智能化控制和人机交互，为下肢残疾人士提供更好的康复帮助和日常生活支持，同时也为机器人技术在医疗领域的应用开辟了更为广阔的发展空间。