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一种基于立体视觉的肩离断型上假肢控制系统的研究的开题报告

一、选题背景与意义

关节劣化、四肢截肢、外伤等原因会导致肢体残缺，影响着人类的身体和心理健康。随着数字技术和工程技术的发展，上肢假肢的研究与开发越来越受到重视。现有的假肢系统受限于传统的表面电极肌电信号，难以模拟真实的自然肢体运动，并且普遍存在准确性、可靠性等问题。同时，现有的控制策略主要依赖于单一的生理信号，类似于手指灵敏度、心跳等，而且难以适应不同的个体和使用环境。

为了解决这些问题，本项目将研究一种基于立体视觉的肩离断型上假肢控制系统，该系统将使用深度相机和肌电信号来获取用户的运动信息和生理信号。基於深度相机实时获取用户三维姿态信息，利用机器学习技术，通过对假肢的动作姿态和运动信息的定量分析，提取有效特征，进而实现对上肢的实时控制。与传统方法相比，该系统具有更高的准确性和可靠性，同时也更加自然和便捷，更加容易被肢体残缺者所接受和使用。

二、研究目标和内容

1.研究立体视觉在上肢假肢控制中的应用

2.基于深度相机获取用户三维姿态信息和运动信息

3.使用机器学习技术提取有效特征

4.实现肩离断型上假肢的实时控制

三、研究方法和技术路线

本项目将采用以下方法和技术：

1.设计合适的肩离断型上假肢，并获取用户的肢体信息和生理信号数据

2.建立基于卷积神经网络（CNN）的运动模拟模型，尝试训练数据以减少模型训练时间

3.使用深度相机进行运动姿态的实时姿态估计，提取有效特征，并实现假肢的实时控制

4.通过实验验证系统的稳定性和灵敏度，并进行模型参数调整

四、预期成果与应用前景

本项目将设计一种利用深度相机和机器学习技术实现肩离断型上假肢的实时控制系统，提高了传统方法的准确性和可靠性，并具有更加自然和便捷的优点。该方案的成功应用将极大地改善肢体残缺者的身体和心理健康状况，并有望为假肢控制技术的研究和开发提供新的思路和方向。