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龙图腾网获悉北京工业大学申请的专利一种基于活动分类、相位检测的膝关节外骨骼多动作力矩辅助控制方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119369393B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-10发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411523408.7，技术领域涉及：B25J9/16；该发明授权一种基于活动分类、相位检测的膝关节外骨骼多动作力矩辅助控制方法是由左国玉;高文彬;于双悦;吴启飞设计研发完成，并于2024-10-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于活动分类、相位检测的膝关节外骨骼多动作力矩辅助控制方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于活动分类、相位检测的膝关节外骨骼多动作力矩辅助控制方法，包括1个两阶段人工神经网络、3个人体动力学模型；所述两阶段人工神经网络，第一阶段由1个用于活动分类的网络构成，第二阶段由3个独立的步态相位估计回归网络构成，所述3个人体动力学模型包括依据人体步态相位特征划分的单支撑人体模型、双支撑人体模型和摆动人体模型，模型输出当前时刻真实的生物关节力矩，并由控制器成比例地输出外骨骼所需的辅助力矩曲线。本发明可以准确地对站立、行走、上楼梯和下楼梯四种活动类型进行分类，并准确估计非节奏步态条件下的步态相位百分比，同时基于当前的步态类别和步态相位，生成对应的辅助力矩曲线。

本发明授权一种基于活动分类、相位检测的膝关节外骨骼多动作力矩辅助控制方法在权利要求书中公布了：1.一种基于活动分类、相位检测的膝关节外骨骼多动作力矩辅助控制方法，其特征在于，包括以下步骤：采集大腿两侧、小腿两侧和胸部的运动学数据作为人工神经网络和人体动力学模型的输入向量X；人工神经网络采用滑动时间窗口的方法提取特征实现动作分类；通过在脚底安装脚开关获得用作模型训练的真实的地面步态相位百分比；建立活动分类神经网络，以大腿两侧的运动学数据作为输入，输出当前活动类型标签；建立步态相位检测神经网络，以大腿两侧的运动学数据作为输入，根据活动分类神经网络输出的活动类型标签选择对应活动类型的步态相位检测网络，输出为当前实时的步态相位；对活动分类神经网络、步态相位检测神经网络进行评估；创建人体动力学模型，人体动力学模型部分根据当前实时的步态相位生成当前时刻的真实关节生物力矩，并由控制器提供与真实力矩成比例的辅助力矩；根据不同的步态相位模式，步态相位被划分为单支撑相、双支撑相和摆动相，并对应3个不同的人体动力学模型，将大腿两侧、小腿两侧和胸部的运动学数据作为模型的输入，得到当前时刻的真实的生物关节力矩；当前实时的步态相位，包括：输出层中的2个神经元用于输出步态相位百分比的二维映射结果；计算得到的二维映射结果经过如下等式计算得出当前时刻估计的步态相位百分比： （1）。

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