買專利賣專利找龍圖騰，真高效！ 查專利查商標(biāo)用IPTOP,全免費(fèi)！專利年費(fèi)監(jiān)控用IP管家,真方便！

龍圖騰網(wǎng)獲悉華南理工大學(xué)申請(qǐng)的專利基于人類技能學(xué)習(xí)及模仿的人-機(jī)器人協(xié)同控制方法獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN115268629B 。

龍圖騰網(wǎng)通過(guò)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-05-06發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202210666670.1，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06F3/01；該發(fā)明授權(quán)基于人類技能學(xué)習(xí)及模仿的人-機(jī)器人協(xié)同控制方法是由張鐵;孫韓磊;鄒焱飚設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2022-06-14向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本基于人類技能學(xué)習(xí)及模仿的人-機(jī)器人協(xié)同控制方法在說(shuō)明書摘要公布了：本發(fā)明提供了基于人類技能學(xué)習(xí)及模仿的人?機(jī)器人協(xié)同控制方法，包括以下步驟：人類導(dǎo)師拖動(dòng)機(jī)器人自由運(yùn)動(dòng)，采集該過(guò)程中人類導(dǎo)師的手臂肌肉群的肌電信號(hào)和關(guān)節(jié)轉(zhuǎn)角信息以及真實(shí)的手臂力量作為三維手臂力量估計(jì)模型的訓(xùn)練樣本；提取肌電信號(hào)中的幅值信息和震顫信息；對(duì)幅值信息和關(guān)節(jié)轉(zhuǎn)角信息進(jìn)行數(shù)據(jù)融合，獲得三維運(yùn)動(dòng)方向的力相關(guān)信息；借助添加了肌電信號(hào)修正單元和輸入輸出控制單元的并聯(lián)長(zhǎng)短時(shí)記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建三維手臂力量估計(jì)模型；建立手臂力量為輸入和運(yùn)動(dòng)速度為輸出的回歸關(guān)系，完成人類協(xié)作技能模仿模型的構(gòu)建；將三維手臂力量轉(zhuǎn)化為機(jī)器人的速度調(diào)整量，從而控制機(jī)器人配合人類完成協(xié)作任務(wù)，讓協(xié)作系統(tǒng)具備更加柔順的交互性能。

本發(fā)明授權(quán)基于人類技能學(xué)習(xí)及模仿的人-機(jī)器人協(xié)同控制方法在權(quán)利要求書中公布了：1.基于人類技能學(xué)習(xí)及模仿的人-機(jī)器人協(xié)同控制方法，其特征在于，該方法包括信號(hào)采集及處理、三維手臂力量估計(jì)模型的構(gòu)建、人類協(xié)作技能模仿模型的構(gòu)建和人-機(jī)器人協(xié)作，分別對(duì)應(yīng)如下步驟：步驟1、人類導(dǎo)師通過(guò)施加不同的大小和方向的手臂力量拖動(dòng)機(jī)器人自由運(yùn)動(dòng)，采集人類導(dǎo)師的手臂肌肉群的肌電信號(hào)和關(guān)節(jié)轉(zhuǎn)角信息以及真實(shí)的手臂力量作為三維手臂力量估計(jì)模型的訓(xùn)練樣本；并采用均方根濾波器提取肌電信號(hào)中的幅值信息，采用快速傅里葉變換提取肌電信號(hào)中震顫信息，從而完成信號(hào)采集及處理；步驟2、采用快速正交搜索方法，對(duì)得到的幅值信息和關(guān)節(jié)轉(zhuǎn)角信息進(jìn)行數(shù)據(jù)融合，獲得三維運(yùn)動(dòng)方向的力相關(guān)信息；將獲取的幅值信息、震顫信息和力相關(guān)信息作為輸入，真實(shí)的手臂力量為輸出，借助添加了肌電信號(hào)修正單元和輸入輸出控制單元的并聯(lián)長(zhǎng)短時(shí)記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，構(gòu)建用于估計(jì)得到三維手臂力量的三維手臂力量估計(jì)模型；步驟3、借助三維手臂力量估計(jì)模型和角度傳感器獲得人類協(xié)作演示過(guò)程的手臂力量信息和速度信息，建立手臂力量為輸入和運(yùn)動(dòng)速度為輸出的回歸關(guān)系，從而完成人類協(xié)作技能模仿模型的構(gòu)建；步驟4、依據(jù)構(gòu)建的人類協(xié)作技能模仿模型，將估計(jì)得到的三維手臂力量直接轉(zhuǎn)化為機(jī)器人的速度調(diào)整量，從而控制機(jī)器人配合人類完成協(xié)作任務(wù)；所述肌電信號(hào)修正單元采用基于低通離散濾波器原理的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，EES[n]＝EES[n-1]+σEFFTWE+bEERMS[n]-EES[n-1]；式中，EES[n]為第n個(gè)數(shù)據(jù)修正后的肌電信號(hào)；WE和bE為肌電信號(hào)修正單元的權(quán)值和偏置；σ·為Sigmoid函數(shù)；ERMS[n]為第n個(gè)經(jīng)均方根濾波處理的肌電信號(hào)幅值信息；所述輸入輸出控制單元采用樸素貝葉斯算法獲取人類運(yùn)動(dòng)意圖的方向，其表達(dá)式為， 式中，ERMS1,ERMS2，……，ERMS6為待分類樣本，分別為六塊肌肉群均方根濾波后的肌電信號(hào)幅值信息；yk為人類運(yùn)動(dòng)意圖方向，分為四種特征屬性，分別為無(wú)輸出力、X軸方向力、Y軸方向力和Z軸方向力，其中當(dāng)三個(gè)方向的力均小于4N視為無(wú)輸出力；PERMSi|yk為特征屬性發(fā)生情況下各分類樣本的概率；Pyk為各特征屬性發(fā)生的條件概率；PERMSi為分類樣本出現(xiàn)的概率；yt為當(dāng)前時(shí)刻人類運(yùn)動(dòng)意圖方向；所述震顫信息為4-12Hz的肌電信號(hào)平均幅值，其表達(dá)式為： 式中，EFFT為震顫信息，F(xiàn)Eraw[k]為時(shí)域信號(hào)的雙邊功率密度譜的第k個(gè)數(shù)值，其由快速傅里葉變換求得；N為樣本數(shù)據(jù)量；nmin和nmax分別代表頻率為4Hz和12Hz時(shí)對(duì)應(yīng)的雙邊功率密度譜序列號(hào)。

如需購(gòu)買、轉(zhuǎn)讓、實(shí)施、許可或投資類似專利技術(shù)，可聯(lián)系本專利的申請(qǐng)人或?qū)＠麢?quán)人華南理工大學(xué)，其通訊地址為：510640 廣東省廣州市天河區(qū)五山路381號(hào)；或者聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)官方客服，聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網(wǎng)”。