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龙图腾网获悉中山大学申请的专利康复机器人的控制装置、控制方法及绳牵引康复机器人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：CN116898697B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-24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：202310840264.7，技术领域涉及：A61H1/02；该发明授权康复机器人的控制装置、控制方法及绳牵引康复机器人是由宋嵘;杨仁宇设计研发完成，并于2023-07-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本康复机器人的控制装置、控制方法及绳牵引康复机器人在说明书摘要公布了：本发明涉及康复机器人人机交互和智能控制技术领域，公开了康复机器人的控制装置、控制方法及绳牵引康复机器人，包括：高层误差分布重塑模型，用于计算人体上肢运动轨迹的期望误差分布梯度和遍历性度量，根据期望误差分布梯度和遍历性度量计算得到虚拟辅助力；低层导纳控制模型，用于根据交互力信号、虚拟辅助力以及人体上肢运动轨迹，得到目标运动轨迹，并转换为康复机器人的电机控制量，以控制所述康复机器人的电机输出。本发明以遍历性度量评估受试者运动表现，并以遍历性度量降低为目标指导运动决策，降低了降低遍历性度量和轨迹误差指标，提升了受试者在交互运动中的遍历性和运动表现，有助于在康复训练中恢复患者运动功能。

本发明授权康复机器人的控制装置、控制方法及绳牵引康复机器人在权利要求书中公布了：1.一种康复机器人的控制装置，其特征在于，包括： 互相连接的信息采集系统、高层误差分布重塑模型和低层导纳控制模型； 所述信息采集系统，用于实时采集人机交互时的人体上肢运动轨迹和人体上肢施加在康复机器人上的交互力信号，将所述人体上肢运动轨迹发送至所述高层误差分布重塑模型，并将所述人体上肢运动轨迹和所述交互力信号发送至所述低层导纳控制模型； 所述高层误差分布重塑模型，用于计算所述人体上肢运动轨迹的期望误差分布梯度和遍历性度量，根据所述期望误差分布梯度和所述遍历性度量计算得到虚拟辅助力，并将所述虚拟辅助力发送至所述低层导纳控制模型； 所述低层导纳控制模型，用于根据所述交互力信号、所述虚拟辅助力以及所述人体上肢运动轨迹，得到目标运动轨迹，并将所述目标运动轨迹转换为所述康复机器人的电机控制量，以控制所述康复机器人的电机输出； 其中，所述高层误差分布重塑模型包括互相连接的期望误差分布模型、误差分布梯度模型和遍历性估计运动表现模型； 所述期望误差分布模型，用于通过高斯混合模型对所述人体上肢运动轨迹进行统计，得到期望误差分布概率密度，并将所述期望误差分布概率密度分别发送至所述期望误差分布模型和遍历性估计运动表现模型； 所述期望误差分布模型，用于计算所述期望误差分布概率密度的梯度，得到期望误差分布梯度； 所述遍历性估计运动表现模型，用于计算所述人体上肢运动轨迹的空间傅里叶系数和所述期望误差分布概率密度的傅里叶系数之间的距离，并采用频谱方法计算得到遍历性度量； 所述高层误差分布重塑模型，还用于根据所述期望误差分布梯度与所述遍历性度量的乘积得到所述虚拟辅助力，其中，所述虚拟辅助力的大小由所述遍历性度量来确定，所述虚拟辅助力的方向由所述期望误差分布梯度来确定。

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