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龙图腾网获悉华南理工大学申请的专利基于多模态融合的下肢外骨骼康复机器人控制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：CN119896587B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-09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：202510015188.5，技术领域涉及：A61H1/02；该发明授权基于多模态融合的下肢外骨骼康复机器人控制系统是由吴英俊;邓晓燕;文垠锞;侯尧;顾正晖;俞祝良设计研发完成，并于2025-01-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多模态融合的下肢外骨骼康复机器人控制系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于多模态融合的下肢外骨骼康复机器人控制系统，包括：数据获取与预处理模块，用于获取原始EEG脑电信号数据集、实际场景的视觉识别数据集和下肢外骨骼康复机器人的步态数据集，并对原始EEG脑电信号数据集进行预处理，再将预处理后的EEG脑电信号数据集划分为训练集和验证集；数据处理模块，用于对预处理后的EEG脑电信号数据集、实际场景的视觉识别数据集和下肢外骨骼康复机器人的步态数据集进行处理，并构建加权贝叶斯融合网络融合EEG脑电分类结果和视觉分类结果来输出最终分类结果；执行模块，基于最终分类结果来控制下肢外骨骼康复机器人的运动状态。本发明可以有效提高脑卒中患者控制下肢外骨骼康复机器人的分类指令准确性以及康复效果。

本发明授权基于多模态融合的下肢外骨骼康复机器人控制系统在权利要求书中公布了：1.基于多模态融合的下肢外骨骼康复机器人控制系统，其特征在于，包括： 数据获取与预处理模块，用于获取原始EEG脑电信号数据集、实际场景的视觉识别数据集和下肢外骨骼康复机器人的步态数据集，并对收集到的原始EEG脑电信号数据集进行预处理，得到更加清晰、噪声更少、稳定的高质量EEG脑电信号数据集，再将预处理后的EEG脑电信号数据集按设定比例划分为训练集和验证集； 数据处理模块，用于对预处理后的EEG脑电信号数据集、实际场景的视觉识别数据集和下肢外骨骼康复机器人的步态数据集进行处理，并构建加权贝叶斯融合网络融合EEG脑电分类结果和视觉分类结果来输出最终分类结果；在EEG脑电信号数据集处理中，将训练集送入EEGNet卷积神经网络进行训练，通过验证集对网络的训练效果进行验证，以得到最优网络，在后续的EEG脑电分类任务中采用该最优网络进行分类，得到EEG脑电分类结果；在实际场景的视觉识别数据集处理中，使用采集的视觉识别数据集输入卷积神经网络进行训练，以得到最优网络，在后续的视觉分类任务中采用该最优网络进行分类，得到视觉分类结果；在下肢外骨骼康复机器人的步态数据集处理中，手动向采集到的步态数据中进行加数据点操作，使得离散数据更加平滑，步态更规范，在后续的运动执行任务中采用处理后的步态数据集来规范下肢外骨骼康复机器人的运动步态；所述加权贝叶斯融合网络是在贝叶斯融合网络中引入权重分因子来调整输入信号对该网络输出结果的贡献，以得到能综合考虑EEG脑电分类结果和视觉分类结果的最终分类结果； 执行模块，基于数据处理模块输出的最终分类结果来控制下肢外骨骼康复机器人的运动状态，分两步控制：第一步为将系统中所用的设备进行连接通信，设备包括脑电设备、视觉设备和脑机计算机，并在程序中为脑机计算机和视觉设备分别设置状态，通过更改二者状态来实现对下肢外骨骼康复机器人的控制；第二步为在程序中设置一个用来持续监听来自视觉设备消息的循环，其中视觉设备消息即为其状态，根据监听到的不同状态来执行不同的控制逻辑，当初始状态变更后，会进入变更后状态的控制逻辑的执行流程，最终将指令输出给下肢外骨骼康复机器人执行对应动作，完成康复运动。

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