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龍圖騰網(wǎng)恭喜廣州里工實(shí)業(yè)有限公司申請(qǐng)的專利人形機(jī)器人自適應(yīng)控制方法、系統(tǒng)、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)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：CN119820582B 。

龍圖騰網(wǎng)通過(guò)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-05-30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：202510300838.0，技術(shù)領(lǐng)域涉及：B25J9/16；該發(fā)明授權(quán)人形機(jī)器人自適應(yīng)控制方法、系統(tǒng)、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)是由李衛(wèi)銃設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2025-03-14向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本人形機(jī)器人自適應(yīng)控制方法、系統(tǒng)、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)在說(shuō)明書摘要公布了：本申請(qǐng)實(shí)施例提供了一種人形機(jī)器人自適應(yīng)控制方法、系統(tǒng)、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，屬于機(jī)器人智能控制技術(shù)領(lǐng)域。該方法采集目標(biāo)對(duì)象的腦電信號(hào)和肌電信號(hào)；根據(jù)所述腦電信號(hào)確定腦電信號(hào)的第一時(shí)頻域特征，以及根據(jù)所述肌電信號(hào)確定肌肉激活狀態(tài)的第二時(shí)頻域特征；采用動(dòng)態(tài)加權(quán)算法融合所述第一時(shí)頻域特征和所述第二時(shí)頻域特征，得到多模態(tài)特征；根據(jù)將所述多模態(tài)特征輸入動(dòng)作意圖識(shí)別模型，得到預(yù)測(cè)動(dòng)作意圖；根據(jù)所述預(yù)測(cè)動(dòng)作意圖和機(jī)器人當(dāng)前狀態(tài)確定機(jī)器人控制指令，以對(duì)所述人形機(jī)器人進(jìn)行控制。本申請(qǐng)能夠提高自適應(yīng)控制人形機(jī)器人的精度。

本發(fā)明授權(quán)人形機(jī)器人自適應(yīng)控制方法、系統(tǒng)、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)在權(quán)利要求書中公布了：1.一種人形機(jī)器人自適應(yīng)控制方法，其特征在于，包括以下步驟：采集目標(biāo)對(duì)象的腦電信號(hào)和肌電信號(hào)；根據(jù)所述腦電信號(hào)確定腦電信號(hào)的第一時(shí)頻域特征，以及根據(jù)所述肌電信號(hào)確定肌肉激活狀態(tài)的第二時(shí)頻域特征；采用動(dòng)態(tài)加權(quán)算法融合所述第一時(shí)頻域特征和所述第二時(shí)頻域特征，得到多模態(tài)特征；根據(jù)將所述多模態(tài)特征輸入動(dòng)作意圖識(shí)別模型，得到預(yù)測(cè)動(dòng)作意圖；根據(jù)所述預(yù)測(cè)動(dòng)作意圖和機(jī)器人當(dāng)前狀態(tài)確定機(jī)器人控制指令，以對(duì)所述人形機(jī)器人進(jìn)行控制；其中，所述采用動(dòng)態(tài)加權(quán)算法融合所述第一時(shí)頻域特征和所述第二時(shí)頻域特征，得到多模態(tài)特征，包括以下步驟：根據(jù)所述腦電信號(hào)在目標(biāo)頻段的信號(hào)功率和肌電靜息噪聲功率確定腦電信號(hào)質(zhì)量，以及根據(jù)所述肌電信號(hào)的信號(hào)功率和肌電靜息噪聲功率確定肌電信號(hào)質(zhì)量，其中，所述肌電靜息噪聲功率表征肌電信號(hào)在靜息狀態(tài)下的基線噪聲；根據(jù)所述腦電信號(hào)質(zhì)量和總信號(hào)質(zhì)量的比值確定所述第一時(shí)頻域特征的第一權(quán)重，以及根據(jù)所述肌電信號(hào)質(zhì)量和總信號(hào)質(zhì)量的比值確定所述第二時(shí)頻域特征的第二權(quán)重；根據(jù)所述第一權(quán)重和所述第二權(quán)重融合所述第一時(shí)頻域特征和所述第二時(shí)頻域特征，得到多模態(tài)特征。

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