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龙图腾网获悉北京机械设备研究所申请的专利一种多模态信息融合表征的外骨骼步态特征辨识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：CN117235660B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-23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：202311043183.0，技术领域涉及：G06F18/25；该发明授权一种多模态信息融合表征的外骨骼步态特征辨识方法是由滑宇翔;张利剑;刘昊设计研发完成，并于2023-08-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种多模态信息融合表征的外骨骼步态特征辨识方法在说明书摘要公布了：本公开是关于一种多模态信息融合表征的外骨骼步态特征辨识方法、装置、电子设备以及存储介质。方法包括：对外骨骼穿戴者耦合系统的传感器进行的标定和初始化处理；采集外骨骼传感器信号计算多阶导数并存储为时间序列；构建多层堆栈降噪稀疏自编码神经网络模型；构建空间‑时域特征混合提取的并联神经网络模型；基于遗传‑粒子群混合优化方法，对上述模型中交叉熵函数的权重向量进行优化搜索，对前n时刻模型预测得到的步态特征标签向量进行众数搜索，过滤辨识异常值作为后处理的步态特征评估输出。本公开实现标签的辨识准确性均达到目标最优值，有效避免辨识异常值造成的振荡阶跃，有效提高了外骨骼对步态特征的辨识准确性、鲁棒性和泛化能力。

本发明授权一种多模态信息融合表征的外骨骼步态特征辨识方法在权利要求书中公布了：1.一种多模态信息融合表征的外骨骼步态特征辨识方法，其特征在于，所述方法包括： 对外骨骼穿戴者耦合系统的背部IMU传感器、关节绝对编码器、穿戴者足底柔性薄膜阵列鞋垫、外骨骼足底接触力传感器的控制程序进行的标定和初始化处理； 基于背部IMU传感器、关节绝对编码器、穿戴者足底柔性薄膜阵列鞋垫、外骨骼足底接触力传感器采集外骨骼传感器信号，计算多阶导数并存储为时间序列，构建表征空间-时域特征的多模态融合信息扩展矩阵； 基于分析KL离散度的参数化表征特性趋势，设计损失函数并引入稀疏化修正项，对层级节点进行随机去噪控制器设计，构建多层堆栈降噪稀疏自编码神经网络模型； 设计基于CNN空间域特征提取的节点激活函数，设计基于GRU时域特征提取的节点传递结构单元，设计多层特征混合连接方式与特征融合函数，构建空间-时域特征混合提取的并联神经网络模型； 基于遗传-粒子群混合优化方法，对多层堆栈降噪稀疏自编码神经网络模型、空间-时域特征混合提取的并联神经网络模型中交叉熵函数的权重向量进行优化搜索，以使辨识模型的准确率达到预设值，对前n时刻模型预测得到的步态特征标签向量进行众数搜索，过滤辨识异常值作为后处理的步态特征评估输出。

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