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龙图腾网恭喜清华大学申请的专利一种基于VAE的下肢外骨骼异常状态检测方法、装置和设备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：CN116127318B 。

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：202310076921.5，技术领域涉及：G06F18/214；该发明授权一种基于VAE的下肢外骨骼异常状态检测方法、装置和设备是由李翔;舒雅娜;张轩;陈煜;李秀;宋士吉设计研发完成，并于2023-01-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于VAE的下肢外骨骼异常状态检测方法、装置和设备在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于VAE的下肢外骨骼异常状态检测方法、装置和设备，所述方法包括：采集人体穿戴外骨骼机器人的行走数据；将行走数据输入到预先训练好的VAE网络进行数据重构，得到与行走数据对应的重构数据；根据行走数据和重构数据计算异常得分；在异常得分超过预设阈值的情况下，确定人体与外骨骼机器人交互异常。在本发明中，VAE网络仅使用少量的正常行走数据进行训练，无需机器异常使用数据，因此降低了数据获取成本，同时能保证异常检测的高准确性与实时性。通过直接将行走数据输入VAE网络就能实现在人体与外骨骼机器人在交互过程中的故障、运行错误等异常检测，且能够追踪连续变化的异常状态，通过计算异常得分对异常状态进行定量评估。

本发明授权一种基于VAE的下肢外骨骼异常状态检测方法、装置和设备在权利要求书中公布了：1.一种基于VAE的下肢外骨骼异常状态检测方法，其特征在于，所述方法包括：采集人体穿戴外骨骼机器人的行走数据，所述数据包括：人体肢体角度、外骨骼机器人关节角度、人机交互扭矩；将所述行走数据输入到预先训练好的VAE网络进行数据重构，得到与所述行走数据对应的重构数据，其中，所述VAE网络是以正常行走数据为训练样本训练得到的；根据所述行走数据和所述重构数据计算异常得分s，所述异常得分s定义为： 其中，xt表示行走数据，表示重构数据，MSE·表示均方误差；在所述异常得分超过预设阈值的情况下，确定人体与外骨骼机器人交互异常，并根据权重函数将所述异常得分平滑映射为对应的权重，基于所述权重调节所述外骨骼机器人的变阻抗模型的参数，所述变阻抗模型的参数表征外骨骼机器人对人体的辅助程度，所述权重函数ωs表示为： 其中，λ1和λ2分别表示两个大于零的常数，m表示将所述异常得分归一化为指定的小范围的常数，h表示权重函数从坐标原点的偏移量；所述外骨骼机器人的变阻抗模型表示为： 其中，Cd和Kd分别表示期望阻尼和期望刚度矩阵，q和qd分别表示机器人关节角度和关节空间中的参考轨迹，和分别表示q和qd对时间的一阶导数，τe表示人体与外骨骼机器人之间的交互力矩。

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