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龙图腾网获悉浙江工业大学申请的专利一种基于SSVEP的机械臂异步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：CN115270886B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-29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：202210935363.9，技术领域涉及：B25J9/18；该发明授权一种基于SSVEP的机械臂异步控制方法是由王志恒;段旭贤;耿本松;叶兴锋;沈家和;蔡世波;杨庆华设计研发完成，并于2022-08-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于SSVEP的机械臂异步控制方法在说明书摘要公布了：一种基于SSVEP的机械臂异步控制方法，通过离线训练、多级刺激页面、数据采集、数据预处理、机械臂启动、意图识别、特征分类、机械臂控制系统实现用户对机械臂的异步控制。该系统使用alpha实现了机械臂系统的状态控制，结合CCA系数与功率谱密度的融合决策实现了机械臂控制状态与空闲状态的判别，更加符合用户的操作，有效地提升了用户通过SSVEP控制机械臂的效率，增加了机械臂操纵的安全性与可靠性。

本发明授权一种基于SSVEP的机械臂异步控制方法在权利要求书中公布了：1.一种基于SSVEP的机械臂异步控制方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤： 1）离线训练：在离线状态下，采集被试者空闲凝视状态下的脑电数据，alpha波信号，找到最佳的处理通道组合、频段和阈值信息； 2）多级刺激页面：拥有多层刺激界面，每个刺激界面上均有不同频率闪烁的目标，控制系统通过被试者的脑电数据识别被试者所凝视的目标； 3）数据采集：根据脑电图电极位置国际标准1020，采集脑部枕区9个通道的数据，并将信号传回处理端； 4）预处理：根据离线训练结果对数据进行相应的划窗分割、选取相应组合通道的数据进行处理、进行带通滤波与陷波处理； 5）特征提取：通过典型相关分析CCA算法与结合功率谱密度PSD提取采集脑电信号的相应特征； 6）机械臂启动：当采集的alpha波信号达到离线实验中所设定的阈值时，启动机械臂，并在刺激界面上显示机械臂为开启状态； 7）意图判别：识别被试者处于空闲状态还是凝视状态，若为凝视状态，产生控制信号； 8）信号分类：将脑电信号进行分类识别，找出被试者所凝视的目标块，将其转为控制信号，并发送至机械臂控制系统中； 9）机械臂控制：选择机械臂控制方式，将控制指令转为机械臂运动信号，并完成相应的动作； 所述方法所述步骤2）的过程如下： A、第一层为机械臂的工作模式选择，机械臂的工作模式分为笛卡尔坐标系控制与关节角度控制，目标块1代表笛卡尔坐标系控制，目标块2代表关节角度控制，Y代表确定，N代表取消，每次选择后会在屏幕中进行反馈；工作模式选择后需选择确定按钮，若选择取消，则需要重新对工作模式进行选择，成功选择工作模式后向机械臂控制系统发送工作模式选择信号； B、第二层为机械臂的控制层，在笛卡尔坐标系工作模式下的机械臂控制页面中；X+、Y+、Z+分别代表X、Y、Z正方向上的移动，X-、Y-、Z-分别代表X、Y、Z负方向上的移动；绿色按钮和红色按钮分别代表机械臂的开启和关闭状态，当机械臂开启时，只显示绿色按钮而不显示红色按钮，关闭时则只显示红色按钮而不显示绿色按钮； C、第一层各目标块的闪烁频率分别为9Hz、10Hz、11Hz、12Hz，第二层各目标块闪烁频率分别为8Hz、9Hz、10Hz、11Hz、12Hz、13Hz，采用采样正弦调制法生成刺激： s：目标块的亮度，0代表最低亮度，1代表最大亮度； f：目标块的闪烁频率； i：当前屏幕闪烁的帧数序号； R：屏幕的闪烁频率，在LCD屏中，为60Hz。

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