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龍圖騰網恭喜國網山西省電力公司太原供電公司;山西省人民醫院;國網山西省電力公司電力科學研究院;中北大學;南京信息職業技術學院申請的專利一種基于人工智能的外骨骼機器人動力輔助控制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：CN119839839B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-06-13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：202510348312.X，技術領域涉及：B25J9/00；該發明授權一種基于人工智能的外骨骼機器人動力輔助控制方法是由藥煒;孫昌雯;張省偉;宋勝濤;寧峰平;李冉;秦劍;王奔;顧振飛;李經緯;張登君;郝永壯;薄霖;張光煒;武曉俊;田赟;吳明鋒設計研發完成，并于2025-03-24向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于人工智能的外骨骼機器人動力輔助控制方法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于人工智能的外骨骼機器人動力輔助控制方法，涉及智能控制技術領域。所述方法包括：確定外骨骼機器人的動力裝置；獲取用于輔助動力裝置動力輸出的多項指標；獲取第一運動場景，根據第一運動場景與多項指標的相關性對多項指標進行指標順序的參數學習，得到輔助學習參數；動力裝置按照輔助學習參數控制動力電機進行動力參數調節。解決了現有技術中外骨骼機器人動力輔助控制不夠智能、精準，難以根據具體運動場景動態調整動力輸出，導致能效低、用戶體驗差的技術問題，通過智能識別肢體運動場景并結合多項動力輸出指標進行參數學習，實現動力裝置的動力參數精準調節，從而達到了提高能效、增強用戶體驗的技術效果。

本發明授權一種基于人工智能的外骨骼機器人動力輔助控制方法在權利要求書中公布了：1.一種基于人工智能的外骨骼機器人動力輔助控制方法，其特征在于，所述方法包括： 確定外骨骼機器人的動力裝置，其中，所述動力裝置包括動力輸入端和動力輸出端； 獲取用于輔助所述動力裝置動力輸出的多項指標，所述多項指標包括動力輸出穩定指標、動力輸出連續指標、動力輸出階躍指標、動力輸出節能指標； 接收傳感模組的傳感數據集，根據所述傳感數據集進行肢體運動場景識別，獲取第一運動場景，根據所述第一運動場景與所述多項指標的相關性對所述多項指標進行指標順序的參數學習，得到輔助學習參數； 所述動力裝置按照所述輔助學習參數控制動力電機進行動力參數調節； 所述傳感模組包括環境傳感模組，所述環境傳感模組包括CMOS傳感器、雷達傳感器、GPS和RTK傳感器，用于對所述外骨骼機器人的穿戴用戶所處環境進行傳感數據采集； 獲取所述環境傳感模組采集到的環境傳感數據集，將所述環境傳感數據集添加至傳感數據集中； 所述傳感模組還包括肢體傳感模組，所述肢體傳感模組包括一階慣性傳感器和二階慣性傳感器； 所述一階慣性傳感器用于對所述外骨骼機器人的穿戴用戶進行上肢慣性運動傳感數據采集，所述二階慣性傳感器用于對所述外骨骼機器人的穿戴用戶進行下肢慣性運動傳感數據采集； 獲取所述肢體傳感模組采集到的肢體傳感數據集，將所述肢體傳感數據集存儲至傳感數據集中，所述環境傳感數據集和所述肢體傳感數據集利用動態時間規整DTW算法進行時序同步對齊存儲； 根據所述傳感數據集進行肢體運動場景識別，獲取第一運動場景，方法包括： 構建運動場景識別模型，所述運動場景識別模型包括運動場景識別基礎層和運動場景識別細化層，所述運動場景識別基礎層基于支持向量機對傳感數據樣本進行基礎場景標簽訓練獲取，所述運動場景識別細化層區使用卷積神經網絡對所述傳感數據樣本和所述基礎場景標簽進行細化場景標簽訓練獲?。?其中，所述基礎場景標簽至少包括平地行走、上下樓梯、坡道行走，所述細化場景標簽包括步態相位和坡度； 調用所述運動場景識別模型對所述傳感數據集進行肢體運動場景識別，獲取第一運動場景； 根據所述第一運動場景與所述多項指標的相關性對所述多項指標進行指標順序的參數學習，方法包括： 識別所述第一運動場景與所述多項指標的相關性，獲取多項相關性系數； 根據所述多項相關性系數構建參數學習層對所述多項指標進行排序，輸出多項隊列指標，按照所述多項隊列指標構建參數學習層，將所述參數學習層連接至所述動力裝置的動力輸出端進行隊列反饋學習，輸出輔助學習參數。

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國網山西省電力公司太原供電公司;山西省人民醫院;國網山西省電力公司電力科學研究院;中北大學;南京信息職業技術學院，其通訊地址為：030001 山西省太原市杏花嶺區府東街71號；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”。