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龙图腾网获悉浙江工业大学申请的专利基于肌电手势和SSVEP的机械狗双模式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：CN120155928B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-12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：202510638915.3，技术领域涉及：B25J9/16；该发明授权基于肌电手势和SSVEP的机械狗双模式控制方法是由胡佛;肖一华;张文安;何凯伦;王璨;孙也雯;郑钦旭设计研发完成，并于2025-05-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于肌电手势和SSVEP的机械狗双模式控制方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于肌电手势和SSVEP的机械狗双模式控制方法，首先采集环境数据，进行目标识别，当识别到预定目标后，进入警戒模式，否则进入探测模式。在探测模式，采集肌电信号进行手势识别，并将手势识别结果转化为控制指令，控制机械狗执行对应的操作；在警戒模式，采集SSVEP信号进行识别，并将识别结果转化为控制指令，控制机械狗执行对应的操作。本发明提供了两种适应不同场景的控制模式，操作者可依据实际任务场景灵活选用，无需复杂切换操作，极大地提高了操作灵活性。

本发明授权基于肌电手势和SSVEP的机械狗双模式控制方法在权利要求书中公布了：1.一种基于肌电手势和SSVEP的机械狗双模式控制方法，其特征在于，所述基于肌电手势和SSVEP的机械狗双模式控制方法，包括： 采集环境数据，进行目标识别，当识别到预定目标后，进入警戒模式，否则进入探测模式； 在探测模式，采集肌电信号进行手势识别，并将手势识别结果转化为控制指令，控制机械狗执行对应的操作； 在警戒模式，采集SSVEP信号进行识别，并将识别结果转化为控制指令，控制机械狗执行对应的操作； 其中，所述在探测模式，采集肌电信号进行手势识别，包括： 对采集到的肌电信号进行预处理； 将预处理后的肌电信号输入到深度学习神经网络模型进行手势识别； 所述深度学习神经网络模型为时空特征融合学习网络，包括循环多尺度卷积模块、时空图卷积模块、交叉注意力模块和分类模块； 其中，所述循环多尺度卷积模块包括一个多尺度卷积子模块和一个卷积双向长短期记忆神经网络子模块，执行如下操作： 多尺度卷积子模块利用不同的卷积核对预处理后的肌电信号进行多尺度操作，生成三个短期时间特征； 然后三个短期时间特征经过卷积双向长短期记忆神经网络子模块，得到长期时间特征； 将短期时间特征与长期时间特征拼接为长短期特征； 所述时空图卷积模块对预处理后的肌电信号进行处理，包括依次连接的多个时空图卷积层，每一层在传统图卷积网络GCN的基础上增加了时间卷积块和残差连接；所述时空图卷积层执行如下操作： 输入特征通过图卷积网络GCN提取空间特征； 然后通过时间卷积块对空间特征进行时间卷积，再与输入特征进行残差连接； 其中，在警戒模式，采用亮度调制和径向缩放频率调制互调的刺激编码方法来诱发SSVEP信号； 所述亮度调制基于正弦波函数进行编码，其计算公式为： ; 其中，为亮度调制频率，n为当前帧索引，为屏幕刷新率； 径向缩放频率调制遵循如下函数： ; 其中，为运动调制频率，是第n帧的缩放半径； 当亮度调制频率和运动调制频率共同作用时，基于这两者的组合生成互调频率IMF： ; 其中，m和n分别为整数1和2； 所述采集SSVEP信号进行识别，采用注意力增强时空网络来识别，所述注意力增强时空网络包括空间注意力模块、时间注意力模块、时间处理模块和分类模块。

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