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龙图腾网获悉长春工业大学申请的专利一种面向柔性驱动外骨骼的迭代学习阻抗控制算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：CN120552078B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-10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：202511044896.8，技术领域涉及：B25J9/16；该发明授权一种面向柔性驱动外骨骼的迭代学习阻抗控制算法是由刘克平;焦峥;孙中波;许长贤;王春阳;郑毅;马晟帛;杨凯;段晓琴;易江设计研发完成，并于2025-07-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种面向柔性驱动外骨骼的迭代学习阻抗控制算法在说明书摘要公布了：本发明提出了一种面向柔性驱动外骨骼的迭代学习阻抗控制算法，通过测量外骨骼关节长度、质量及串联弹性驱动器的刚度等参数，建立上肢康复机器人的动力学模型；其次，利用奇异摄动理论对模型进行处理，简化系统复杂度。在此基础上，结合阻抗控制与迭代学习算法，设计一种人机交互控制策略，实现机器主动与人体主动模式的协同康复训练。最后，通过仿真与实验平台验证算法的有效性，结果表明该方法能够适应柔性驱动特性，提高外骨骼的跟踪精度与人机交互安全性。

本发明授权一种面向柔性驱动外骨骼的迭代学习阻抗控制算法在权利要求书中公布了：1.一种面向柔性驱动外骨骼的迭代学习阻抗控制算法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1：测量外骨骼机器人的关节长度，关节质量以及串联弹性驱动器的质量与刚度； 步骤2：构建基于串联弹性驱动器的上肢外骨骼机器人的动力学模型； 步骤3：基于奇异摄动理论对上肢外骨骼机器人模型与串联弹性驱动器模型进行处理，区分为快慢两个子系统； 步骤4：结合阻抗控制算法与迭代学习算法，构建一种人机交互控制算法，使柔性驱动外骨骼能帮助受试者完成康复训练，所述步骤4的算法具体按以下步骤实施； 步骤4.1：设计控制律ur可以用以下三项的和表示，分别为稳定项ustable，阻抗项uimp和基项ubase，稳定项用于保证系统稳定性，阻抗项可实现柔顺控制，基项是控制律中的动力学补偿项，控制律公式如下： 其中，e为期望轨迹与实际轨迹的误差，为期望速度与实际速度的误差，t为时间变量，Mq,和Gq分别为惯性矩阵，科利奥矩阵和重力矩阵，qd为关节的期望轨迹，为关节的期望速度，Kt和Dt为通过迭代学习得到的刚度和阻尼矩阵，τt为时变迭代学习前馈项，wiε为稳定项； 步骤4.2：设计控制律中的阻抗项uimp，对应的表达式如下： 其中，Kt，Dt和τt通过迭代学习的更新律可以由以下三个表达式表示： Kt＝Kt-T+NkεeT-1+γiKt， τt＝τt-T+Nτε-1+γiτt， 其中，ε为一个变量，T为迭代学习的周期，定义为λ为一个常数，Nk,ND和Nτ是对称正定常数矩阵，γi为由迭代学习得到的遗忘因子，表达式如下： γi＝1+ζ1+γi-1-1， 其中，评估因子ζ可根据人机交互力的实时变化动态调整，实现对阻抗控制参数的自适应调节； 步骤4.3：设计控制律中稳定项部分ustable，对应的表达式如下： ustable＝wiε， 其中，wi＝1+ηw0，w0为初始鲁棒增益，ηi为由迭代学习得到的更新因子，具体公式如下： ηi＝1+σ1+ηi-1-1， 其中，位置评估因子σ可根据位置误差进行动态调整，实现对遗忘因子的自适应调节； 步骤5：对以上提出的一种面向柔性驱动外骨骼的迭代学习阻抗控制算法进行仿真验证以及平台实验，来验证算法的可靠性。

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