表面肌电信号（SEMG）的检测分析对临床诊断、康夏医学、运动医学等具有重要意义．但由于表面肌电信号比较微弱，信号提取比较困难，本文利用虚拟仪器技术构建肌电信号检测平台并用LabVIEW进行信号处理，采集到了清晰的肌电信号，得出了其绝大部分谱集中在10-300Hz内．采用功率谱K值法进行动作识别，得到单自由度动作的识别成功率达90％以上．该系统经过扩展可以适应各种生理数据的采集和处理，是未来生理仪器开发的方向．

当今世界制造业智能化发展趋势下,产品制造过程愈加重视机器人的使用和柔性化生产,轻量灵活的协作机器人与人进行协同作业能有效提高工作效率,实现人与机器的优势互补。但人机协作的开放环境中,动态障碍物如人的运动轨迹具有时变性和不确定性,为了使人与机器人的协作过程更安全、流畅,机器人需要感知人类同伴正在进行的动作,预测人体下一步的运动轨迹,并相应地进行自己的运动规划。具体来说,机器人具备早期预测的能力很重要。为了保证人机共享时空下操作人员的安全,使人与机器更高效地协作,介绍了近年来国内外学者针对人机协作安全策略中人体运动预测方法的研究状况,并对其发展趋势和下一步的研究方向进行探讨。