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龍圖騰網(wǎng)恭喜河北工業(yè)大學(xué)申請(qǐng)的專利一種移乘背抱護(hù)理機(jī)器人舒適性運(yùn)動(dòng)控制方法獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN115870983B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-04-29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(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202211664437.6，技術(shù)領(lǐng)域涉及：B25J9/16；該發(fā)明授權(quán)一種移乘背抱護(hù)理機(jī)器人舒適性運(yùn)動(dòng)控制方法是由劉騰;代吉;李洋;孫誠(chéng);張建軍;郭士杰設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2022-12-23向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本一種移乘背抱護(hù)理機(jī)器人舒適性運(yùn)動(dòng)控制方法在說明書摘要公布了：本發(fā)明為一種移乘背抱護(hù)理機(jī)器人舒適性運(yùn)動(dòng)控制方法，首先通過背抱實(shí)驗(yàn)獲得機(jī)器人的運(yùn)動(dòng)軌跡，采集背抱運(yùn)動(dòng)各階段的腋下壓力和足底壓力，計(jì)算各階段腋下壓力的豎直分力與足底壓力的比值，并將所有階段的比值求平均，得到期望的舒適性力學(xué)特征；然后，基于馬爾科夫決策對(duì)人機(jī)交互過程進(jìn)行建模，構(gòu)建機(jī)器人的狀態(tài)空間、動(dòng)作空間以及獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)；最后，使用DDPG算法對(duì)Actor當(dāng)前策略網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練，訓(xùn)練后的Actor當(dāng)前策略網(wǎng)絡(luò)即為最優(yōu)控制策略模型，使機(jī)器人獲得的累積獎(jiǎng)勵(lì)最大化，并將最優(yōu)控制策略模型用于指導(dǎo)機(jī)器人的背抱運(yùn)動(dòng)。該方法以被護(hù)理人的舒適性為控制目標(biāo)，機(jī)器人可在完成背抱任務(wù)的同時(shí)實(shí)時(shí)維持被護(hù)理人舒適狀態(tài)。

本發(fā)明授權(quán)一種移乘背抱護(hù)理機(jī)器人舒適性運(yùn)動(dòng)控制方法在權(quán)利要求書中公布了：1.一種移乘背抱護(hù)理機(jī)器人舒適性運(yùn)動(dòng)控制方法，移乘背抱護(hù)理機(jī)器人包含一號(hào)電動(dòng)缸、二號(hào)電動(dòng)缸、三號(hào)電動(dòng)缸以及胸靠，通過三個(gè)電動(dòng)缸控制胸靠位姿，以完成背抱運(yùn)動(dòng)；其特征在于，該方法包括以下步驟：步驟1：通過背抱實(shí)驗(yàn)獲得機(jī)器人的運(yùn)動(dòng)軌跡，采集背抱運(yùn)動(dòng)各階段的腋下壓力和足底壓力，計(jì)算各階段腋下壓力的豎直分力與足底壓力的比值，并將所有階段的比值求平均，得到期望的舒適性力學(xué)特征K0；步驟2：基于馬爾科夫決策對(duì)人機(jī)交互過程進(jìn)行建模，構(gòu)建移乘背抱護(hù)理機(jī)器人的狀態(tài)空間、動(dòng)作空間以及獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)；移乘背抱護(hù)理機(jī)器人的狀態(tài)空間記為S＝{X,Y,θc,F1,F2,K,V1,V2,V3}，X為胸靠橫坐標(biāo)，Y為胸靠縱坐標(biāo)，θc為胸靠角度，{X,Y,θc}表示胸靠位姿；F1＝F腋sinθc為腋下壓力的豎直分力，F(xiàn)腋為腋下壓力，F(xiàn)2為足底壓力，K＝F1F2為舒適性力學(xué)特征，{F1,F2,K}表示人機(jī)交互力；機(jī)器人動(dòng)作空間記為A＝{V1,V2,V3}，V1、V2和V3分別為一號(hào)電動(dòng)缸、二號(hào)電動(dòng)缸和三號(hào)電動(dòng)缸的速度；獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)記為λ1、λ2和λ3為獎(jiǎng)勵(lì)權(quán)重，Xt、Yt和Kt為t時(shí)刻胸靠的橫、縱坐標(biāo)值和舒適性力學(xué)特征，分別為t時(shí)刻胸靠橫、縱坐標(biāo)的期望值；步驟3：使用DDPG算法對(duì)Actor當(dāng)前策略網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練，訓(xùn)練后的Actor當(dāng)前策略網(wǎng)絡(luò)即為最優(yōu)控制策略模型，使機(jī)器人獲得的累積獎(jiǎng)勵(lì)最大化；步驟4：將訓(xùn)練后的最優(yōu)控制策略模型遷移到控制系統(tǒng)中，將機(jī)器人的胸靠位姿置于運(yùn)動(dòng)軌跡的初始點(diǎn)，獲取機(jī)器人當(dāng)前時(shí)刻的狀態(tài)，并輸入到最優(yōu)控制策略模型中，最優(yōu)控制策略模型輸出當(dāng)前時(shí)刻的動(dòng)作，根據(jù)動(dòng)作控制三個(gè)電動(dòng)缸的速度，機(jī)器人轉(zhuǎn)移到下一時(shí)刻的狀態(tài)；將下一時(shí)刻的狀態(tài)輸入到最優(yōu)控制策略模型中，重復(fù)此步驟，直至完成背抱運(yùn)動(dòng)。

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