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龙图腾网获悉浙江大学申请的专利一种实时估计下肢关节力矩的外骨骼镜像助力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：CN116999296B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-12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：202311129243.0，技术领域涉及：A61H3/00；该发明授权一种实时估计下肢关节力矩的外骨骼镜像助力控制方法是由方炯杰;杨巍;冯陆颖;胡翰泽;杨灿军;颜泽皓;徐文竹;桂梁鸿;刘德威设计研发完成，并于2023-09-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种实时估计下肢关节力矩的外骨骼镜像助力控制方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种实时估计下肢关节力矩的外骨骼镜像助力控制方法，属于外骨骼机器人控制技术领域。本发明的实时估计下肢关节力矩的外骨骼镜像助力控制方法采用Raindrop图神经网络在开源数据集上进行预训练，然后再在自建的数据集上进行迁移学习，来实现下肢关节力矩的估计，训练时加入了静态信息，提高了准确性和个体差异适应性；使用镜像助理控制法，根据健侧力矩与患侧力矩之差和上一步助力力矩迭代得到患侧实时助力力矩以实现个性化实时镜像辅助的方法。本发明的外骨骼镜像助力控制方法，可以提高下肢外骨骼辅助的准确性和个体差异适应性。

本发明授权一种实时估计下肢关节力矩的外骨骼镜像助力控制方法在权利要求书中公布了：1.一种下肢外骨骼助力装置，其特征在于，所述装置采用实时估计下肢关节力矩的外骨骼镜像助力控制方法计算需提供的镜像助力力矩，并根据计算出的镜像助力力矩对下肢外骨骼助力装置穿戴者提供助力； 所述方法包括： 步骤1，构建基于图神经网络的关节力矩估计模型，并对所述关节力矩估计模型进行预训练，其中训练所使用的数据库包含静态数据、动态数据和关节力矩； 步骤2，采集下肢外骨骼助力装置穿戴者的静态数据和动态数据以构建专属数据库，利用专属数据库对预训练后的关节力矩估计模型进行迁移学习，得到针对下肢外骨骼助力装置穿戴者的个性模型； 步骤3，利用所述个性模型对下肢外骨骼助力装置穿戴者进行力矩估计，得到双侧力矩并将健侧力矩镜像到患侧；将健侧力矩镜像到患侧时，以迭代过程建立当前步助力曲线与上一步助力力矩、健侧力矩和患侧力矩的关系，得到当前步的助力力矩曲线； 步骤4，根据当前步的助力力矩曲线确定需提供的镜像助力力矩，并利用所述下肢外骨骼助力装置提供相应的助力； 所述步骤3中以迭代过程建立当前步助力曲线与上一步助力力矩、健侧力矩和患侧力矩的关系，得到当前步的助力力矩曲线，包括： 初始第一步助力力矩； 迭代过程中，当前步助力力矩与上一步助力力矩、健侧力矩和患侧力矩关系，如下式所示： 其中，表示步态相位，由相角振荡器得到，范围为0~100%，相角振荡器输出相位曲线的横坐标为时间，纵坐标为步态相位；以相位为横坐标，以估计关节力矩为纵坐标，构建健侧与患侧的力矩曲线。

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