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龍圖騰網(wǎng)恭喜東南大學(xué)申請的專利基于博弈論和sEMG的上肢康復(fù)機(jī)器人自適應(yīng)控制方法及系統(tǒng)獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN114869306B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-03-21發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202210665652.1，技術(shù)領(lǐng)域涉及：A61B5/397；該發(fā)明授權(quán)基于博弈論和sEMG的上肢康復(fù)機(jī)器人自適應(yīng)控制方法及系統(tǒng)是由曾洪;陳晴晴;李瀟;段銀鑫;張建喜;宋愛國設(shè)計研發(fā)完成，并于2022-06-14向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本基于博弈論和sEMG的上肢康復(fù)機(jī)器人自適應(yīng)控制方法及系統(tǒng)在說明書摘要公布了：本發(fā)明公開了基于博弈論和sEMG的上肢康復(fù)機(jī)器人自適應(yīng)控制方法及系統(tǒng)，首先設(shè)計被試操作過程中，控制機(jī)器人在訓(xùn)練時間內(nèi)進(jìn)行的運(yùn)動軌跡；基于sEMG的反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)肌力估計模型，通過構(gòu)建三層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立表面肌電信號和末端力之間的非線性動態(tài)關(guān)系；利用博弈論原理對人機(jī)交互系統(tǒng)進(jìn)行分析，推導(dǎo)出機(jī)器人的角色，采用納什平衡來更新兩者之間的控制率，確定機(jī)器人和被試者的自適應(yīng)權(quán)重因子，最終使得機(jī)器人根據(jù)被試者在操作過程中的運(yùn)動意圖，按照博弈論原理得到的權(quán)重系數(shù)自適應(yīng)調(diào)整自身的訓(xùn)練模式，實(shí)現(xiàn)康復(fù)機(jī)器人的訓(xùn)練模式能夠自適應(yīng)人體上肢運(yùn)動意圖。本方法充分考慮被試者的訓(xùn)練進(jìn)程變化實(shí)時提供相應(yīng)的訓(xùn)練任務(wù)，提高了康復(fù)機(jī)器人的訓(xùn)練效率。

本發(fā)明授權(quán)基于博弈論和sEMG的上肢康復(fù)機(jī)器人自適應(yīng)控制方法及系統(tǒng)在權(quán)利要求書中公布了：1.基于博弈論和sEMG的上肢康復(fù)機(jī)器人自適應(yīng)控制方法，其特征在于，包括如下步驟：S1，設(shè)計軌跡跟隨任務(wù)：所述軌跡跟隨任務(wù)為被試操作過程中，控制機(jī)器人在訓(xùn)練時間內(nèi)進(jìn)行運(yùn)動，所述任務(wù)至少包括被試者運(yùn)動的參考軌跡和訓(xùn)練時間；S2，被試者運(yùn)動意圖的識別：設(shè)計基于sEMG的反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的肌力估計模型，通過構(gòu)建三層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來建立表面肌電信號和末端力之間的非線性動態(tài)關(guān)系；所述基于sEMG的反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的肌力估計模型分為三層，分別為輸入層、隱藏層和輸出層；其中，輸入數(shù)據(jù)是濾波歸一化后平滑的表面肌電信號；輸出是估計力F；S3，訓(xùn)練模式的自適應(yīng)切換：利用博弈論原理對人機(jī)交互系統(tǒng)進(jìn)行分析，推導(dǎo)出機(jī)器人的角色，采用納什平衡來更新兩者之間的控制率，確定機(jī)器人和被試者的自適應(yīng)權(quán)重因子，Q+Qh≡C其中，Q為機(jī)器人的權(quán)重因子；Qh為被試者的權(quán)重因子；C為常量；當(dāng)機(jī)器人的權(quán)重因子Q為正時，機(jī)器人提供輔助力；當(dāng)機(jī)器人的權(quán)重因子Q為負(fù)值時，機(jī)器人提供阻抗力；S4，自適應(yīng)控制策略：在訓(xùn)練過程中，機(jī)器人根據(jù)被試者在操作過程中的運(yùn)動意圖，按照博弈論原理得到的權(quán)重系數(shù)自適應(yīng)調(diào)整自身的訓(xùn)練模式。

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