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龍圖騰網恭喜中科南京人工智能創新研究院申請的專利基于頻域學習的步態康復具身機器人時序數據建模優化方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN119811586B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-05-30發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202510302109.9，技術領域涉及：G16H20/30；該發明授權基于頻域學習的步態康復具身機器人時序數據建模優化方法是由吳瀚鵬;張希;蘇雙設計研發完成，并于2025-03-14向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于頻域學習的步態康復具身機器人時序數據建模優化方法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于頻域學習的步態康復具身機器人時序數據建模優化方法，包括：獲取多模態傳感器數據并進行預處理，計算步態參數并生成患者狀態向量；應用多尺度卷積和頻域處理得到增強特征；進行分塊處理和位置編碼得到編碼增強特征，通過噪聲抑制處理得到殘差融合特征；應用自注意力機制和頻域對齊融合處理得到最終融合特征；進行頻域分解和多尺度記憶過濾得到時空融合特征；評估康復進度并生成步態矯正向量和矯正時序曲線，輸出平滑安全控制序列。本發明減少高頻噪聲的影響，從而提高模型的魯棒性和準確性；實現了對關鍵步態特征的穩定表征，增強了模型在處理復雜時序數據時的精度和一致性；提高了步態康復機器人的控制性能和模擬精度。

本發明授權基于頻域學習的步態康復具身機器人時序數據建模優化方法在權利要求書中公布了：1.基于頻域學習的步態康復具身機器人時序數據建模優化方法，其特征在于，包括以下步驟：獲取多模態傳感器數據，進行預處理，得到對齊同步數據；基于對齊同步數據計算步態參數并與標準步態模式比較，生成患者狀態向量；將對齊同步數據拼接為多模態輸入張量，并將其和患者狀態向量應用多尺度卷積和頻域處理得到增強特征；對增強特征進行分塊處理和位置編碼得到編碼增強特征，通過噪聲抑制處理得到殘差融合特征；對殘差融合特征應用自注意力機制得到歸一化注意力特征，對歸一化注意力特征進行頻域對齊融合處理得到最終融合特征；將最終融合特征進行頻域分解和多尺度記憶過濾，結合患者狀態向量捕捉步態變化和康復趨勢，得到時空融合特征；基于時空融合特征和患者狀態向量評估康復進度并生成步態矯正向量和矯正時序曲線，輸出平滑安全控制序列；計算步態參數，并生成患者狀態向量的步驟包括：基于對齊同步數據計算包括步頻、步長、站立相位比例在內的基本步態參數，得到初始步態特征向量；將初始步態特征向量與標準步態模式進行比較，計算步態偏差指數；根據預存儲的患者病史和評估結果，生成患者康復階段標識符；將初始步態特征向量、步態偏差指數和患者康復階段標識符合并為患者狀態向量。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人中科南京人工智能創新研究院，其通訊地址為：211135 江蘇省南京市江寧區創研路266號麒麟人工智能產業園3號樓3樓；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。