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龙图腾网获悉南昌大学第二附属医院;江西省形志智能科技有限公司申请的专利一种下肢康复外骨骼机器人控制方法及系统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：CN121313430B 。

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：202511852828.4，技术领域涉及：A61H1/02；该发明授权一种下肢康复外骨骼机器人控制方法及系统是由陈翔;余名川;罗军;邓贤设计研发完成，并于2025-12-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种下肢康复外骨骼机器人控制方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种下肢康复外骨骼机器人控制方法及系统，该方法包括以下步骤：采集患者的关节力矩、下肢关节角度、关节角速度及足底压力数据以计算康复状态评价指标；采集左右髋关节的角度差值，基于步态相位变量识别当前步态类型及对应步态下的期望轨迹，以基于康复状态评价指标对期望轨迹进行优化得到目标优化轨迹；基于动力学模型参数和轨迹的加速度计算名义力矩，并通过实施监控轨迹跟踪误差设计滑模面，生成补偿力矩，以计算得到控制力矩向量。通过识别步态类型并生成个性化轨迹，再通过U‑K控制器分解名义力矩与补偿力矩，实现高精度跟踪的同时抑制模型不确定性扰动，显著提升人机协同的自然度与康复训练的安全性。

本发明授权一种下肢康复外骨骼机器人控制方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种下肢康复外骨骼机器人控制系统，其特征在于，包括： 数据模块，用于通过关节编码器、足底压力传感器和惯性测量单元采集患者的关节力矩、下肢关节角度、关节角速度及足底压力数据； 评价模块，用于根据关节力矩、下肢关节角度及足底压力数据计算康复状态评价指标； 步态模块，用于采集左右髋关节的角度差值，构建表征步态周期的步态相位变量，并将关节角速度、足底压力数据构成的时间序列输入至预训练的时序分类模型识别当前步态类型； 轨迹模块，用于根据所述步态类型匹配对应步态下的期望轨迹，以基于所述康复状态评价指标对所述期望轨迹进行优化得到目标优化轨迹； 控制模块，用于建立外骨骼与人体耦合的动力学模型，并以所述目标优化轨迹为伺服约束目标，构建加速度的约束方程，基于动力学模型参数和轨迹的加速度计算名义力矩，并通过实施监控轨迹跟踪误差设计滑模面，生成补偿力矩，以计算得到控制力矩向量； 其中，所述康复状态评价指标的计算表达式为： ； 式中，V为康复状态评价指标，M为关节力矩，为力矩参考值，为关节力矩的第一权重系数，R为下肢关节角度，为角度参考值，为下肢关节角度的第二权重系数，S为足底压力数据，为压力参考值，为足底压力数据的第三权重系数； 所述步态模块具体用于： 对左右髋关节角度差值进行低通滤波，将滤波后的角度差值归一化至区间，然后通过积分计算相位变量，步态相位变量的计算表达式为： ； 式中，为步态相位变量，为步态周期，为左髋关节角度值，为右髋关节角度值，t为时间； 其中，所述步态周期的更新表达式为： ； 式中，为更新后的步态周期，为遗忘因子，为上一步态周期，为当前的步态周期； 所述动力学模型的计算表达式为： ； 式中，、、分别表示关节的角度、角速度和加速度向量，表示惯性矩阵，表示科里奥利力和向心力矩阵，表示重力项，表示控制力矩向量； 加速度的约束方程的表达式为： ； 式中，表示与期望轨迹的几何关系相关的约束矩阵，表示与轨迹的速度、加速度相关的约束向量； 所述控制力矩向量的计算表达式为： ； ； ； ； ； 式中，表示所述名义力矩，表示期望加速度、表示期望速度，表示所述补偿力矩，表示滑模增益，表示滑模面，表示滑模控制函数，表示误差倒数，表示滑模面参数，表示跟踪误差，表示初始滑模增益，表示学习率，表示滑模面范数； 所述系统还包括： 调整模块，用于实时获取关节角速度和角加速度的传感器数据，通过正反切函数计算步态相角，并对结果进行解模糊处理至步态区间以匹配步态周期； 基于步态向角，采用高斯核函数计算助力力矩，将助力幅度系数与康复状态评价指标进行动态绑定，当满足康复状态评价指标大于预设值时，将决定助力力矩的最大峰值的助力幅度系数线性衰减为零。

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