本发明的基于肌电的智能小车手部穿戴控制系统及应用，通过将采集到的原始EMG信号作为深度学习模型的输入，实现端到端的学习策略，得到一个特征通道‑空间注意力多尺度网络模型。能够实现对手部运动时的前臂EMG信号的准确采集、正确分类，有效的识别不同的手部运动，从而实现对手部运动意图解码的功能，进而控制智能小车的运动。本发明可快速、准确对多种手势进行分类。本发明直接建立在原始EMG信号和相应手部运动类别之间的对应关系上，通过建立深度学习模型实现对手部运动意图有效的解码。手部运动的有效辨识，实现了对智能小车下一步运动的精准控制。