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龙图腾网获悉重庆大学申请的专利人体下肢运动意图识别及外骨骼机器人角度预测控制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：CN116584961B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-12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：202310581478.7，技术领域涉及：A61B5/389；该发明授权人体下肢运动意图识别及外骨骼机器人角度预测控制方法是由石欣;叶祥庆;朱天昊;李小康设计研发完成，并于2023-05-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本人体下肢运动意图识别及外骨骼机器人角度预测控制方法在说明书摘要公布了：人体下肢运动意图识别及外骨骼机器人角度预测控制方法，包括以下步骤：1采集人体表面肌电信号，同时将关节角度值转换为关节信号进行记录；2对采集到的信号进行预处理；3对预处理后的信号进行降噪滤波；4对降噪后的肌电信号进行截取，得到肌电信号中的动作片段，并提取动作片段的特征值；5将动作片段转化为频域信号，对动作片段进行频域分析，获得动作片段的中值频率；6以提取到的特征值作为衡量精确度的指标，利用BP神经网络构建回归模型，并通过回归模型进行下肢运动意图的识别；7构建NARX神经网络，进行关节角度的预测。本发明使得外骨骼机器人能够同步实现对人体下肢运动意图，以及下肢关节角度的估计与预测。

本发明授权人体下肢运动意图识别及外骨骼机器人角度预测控制方法在权利要求书中公布了：1.人体下肢运动意图识别及外骨骼机器人角度预测控制方法，其特征在于，包括以下步骤： 1采集人体表面肌电信号，同时将关节角度计采集的关节角度值转换为关节信号进行记录； 所述关节角度包括髋关节角度和膝关节角度； 2利用巴特沃斯带通滤波器对采集到的肌电信号和关节信号进行预处理，得到预处理后的肌电信号和关节信号； 3利用离散小波变换对预处理后的肌电信号和关节信号进行降噪滤波，得到降噪后的肌电信号和关节信号； 4利用滑动窗口法对降噪后的肌电信号进行截取，得到肌电信号中的动作片段，并提取动作片段的特征值； 所述利用滑动窗口法对降噪后的肌电信号进行截取，得到肌电信号中的动作片段的步骤包括： 4.1设置截取阈值、滑窗宽度及步进值； 4.2确定动作片段的始端位置； 4.3确定动作片段的终端位置； 4.4通过动作片段的始端位置和终端位置，截取到肌电信号中的动作片段； 5通过快速傅里叶变换将截取的动作片段转化为频域信号，对截取的动作片段进行频域分析，获得动作片段的中值频率； 6以提取到的特征值和中值频率作为衡量精确度的指标，利用BP神经网络构建回归模型，并通过回归模型进行下肢运动意图的识别； 所述下肢运动意图包括上楼梯，上坡，平地行走，下楼梯，下坡； 当运动意图为平地行走时，对应的膝关节角度范围为-1.3°至71.55°，髋关节角度范围为-3°至13.18°； 当运动意图为上楼梯时，对应的膝关节角度范围为-92.52°至1.98°，髋关节角度范围为-0.36°到19.57°； 当运动意图为上坡时，对应的膝关节角度范围为-60.34°至13.59°，髋关节角度范围为-1.08°至14.17°； 当运动意图为下楼梯时，对应的膝关节角度范围为-93.015°至0.09°，髋关节角度范围为-1.35°至18.49°； 当运动意图为下坡时，对应的膝关节角度范围为-63°至1.125°，髋关节角度范围为-2.57°至17.01°； 7构建NARX神经网络，利用NARX神经网络预测当前下肢运动意图对应的外骨骼机器人关节角度。

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