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龙图腾网获悉南京神源生智能科技有限公司申请的专利一种基于六维力传感器的足底和脚踝受力检测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：CN120721274B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-07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：202511145102.7，技术领域涉及：G01L5/16；该发明授权一种基于六维力传感器的足底和脚踝受力检测方法是由戴振东;刘春华;姜涛;钱帅帅设计研发完成，并于2025-08-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于六维力传感器的足底和脚踝受力检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于六维力传感器的足底和脚踝受力检测方法，步骤如下：S1、利用三个传感器分别测量各自的力与力矩；S2、进行数据融合，构建融合模型；S3、提取多个关键参数，包括足底面支撑面姿态角、地面摩擦力方向和大小、脚前掌与脚后掌的受力分布和变化率、支撑点位置与足部中心的偏移量，分别依次对应用于识别支撑面稳定性、检测滑移趋势、识别步态阶段、实时调整足底姿态或踝关节输出角度。本发明通过全方位的六维力检测，分别从脚、前掌、脚后掌和踝关节提取数据进行融合，进而基于融合模型估算当前状态进行针对性的调节，有效的构成三点布置、全维力检测、数据融合、支持控制反馈的全面性感知方案。

本发明授权一种基于六维力传感器的足底和脚踝受力检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于六维力传感器的足底和脚踝受力检测方法，使用机器人足部进行检测，其特征在于，包括如下步骤： S1、利用第一传感器检测踝关节与足部平台之间的力与力矩，同时测量整足垂直载荷变化和踝关节当前姿态下输出的整体力矩；利用第二传感器获取脚前掌对应的落地瞬时冲击、摩擦力变化和支撑末端力；利用第三传感器获取脚后掌对应的落地瞬时冲击、摩擦力变化和支撑末端力； S2、利用步骤S1中三个传感器的数据进行数据融合，构建基于足部生物力学模型的融合模型，融合模型的结构采用脚踝、脚前掌和脚后掌的生物三点支撑分布，用于模拟足弓结构力传导路径；进行数据融合时的过程如下： 1根据每个传感器的数据和各自在足底的空间分布位置，构建每个力-力矩耦合矩阵Gi，用于获取每个传感器在足部的总体参考点O1的合力与合力矩FREF； 构建每个力-力矩耦合矩阵Gi时，先以踝关节为原点、垂直地面向上为z轴构建足部坐标系，其中，足部坐标系的y轴由原点垂直指向第二传感器和第三传感器的中心连线，x轴垂直于y轴；再将每个传感器的数据记为，分别对应踝关节、脚前掌、脚后掌，T表示转置，f表示力，m表示力矩，下标的x、y、z分别对应坐标系的三个轴；其中，，其中，表示属于，R表示实数的集合，R6表示有6个实数组合的列向量且读作6维实数向量空间，R6×6表示有6行6列的矩阵且读作6×6实数矩阵空间，表示3维单位矩阵，3维单位矩阵用于保持原始力的方向，表示3维零矩阵，3维零矩阵表示力对力矩没有直接耦合，ri用于表征位置引起的力矩影响，为ri的反对矩阵，；每个传感器在总体参考点O1的合力与合力矩，其中，Ftotal表示各个传感器的力向量统一转换到总体参考点O1后的合力，Mtotal表示各个传感器的中心对总体参考点O1的总力矩； 2使用基于足部生物力学权重分布的加权最小二乘法，在每个传感器的数据进行融合； 数据融合的公式为：，其中，为权重矩阵，T表示转置，为三个传感器分别对应的权重，diag表示采用对角矩阵的形式，为三个传感器的总耦合矩阵组合，为三个传感器力的数据组合； 3引入扩展卡尔曼滤波，对融合的结果进行滤波以及预测下一步状态并修正误差； 4从完成修正误差的结果中，实时提取多个特征指标，包括支撑点位置、零力矩点位置与合力方向； 实时提取多个特征指标时，数据融合后在足底的广义力记为，并且广义力X作用于总体参考点O1；其中，、、分别对应表示数据融合后在x轴、y轴、z轴上的分力，、、分别对应表示与、、相对的分力矩；零力矩点设置在地面且二维坐标为；其中，，，h为总体参考点O1到足底的竖直距离，ZMP表示零力矩点； S3、从步骤S2的融合模型中提取多个关键参数，包括足底面支撑面姿态角、地面摩擦力方向和大小、脚前掌与脚后掌的受力分布和变化率、支撑点位置与足部中心的偏移量，分别依次对应用于识别支撑面稳定性、检测滑移趋势、识别步态阶段、实时调整足底姿态或踝关节输出角度。

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