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龙图腾网获悉浙江大学申请的专利一种用于下肢康复训练的外骨骼步态参数优化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：CN116502105B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-10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：202310439757.X，技术领域涉及：G06F18/2321；该发明授权一种用于下肢康复训练的外骨骼步态参数优化方法是由高一聪;王悦瑾;郑浩;王彦坤设计研发完成，并于2023-04-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种用于下肢康复训练的外骨骼步态参数优化方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种用于下肢康复训练的外骨骼步态参数优化方法。首先，设置下肢康复外骨骼的初始步态，用户穿戴下肢康复外骨骼进行行走实验后获取当前步态下的外骨骼‑步态契合度；再根据当前已行走实验的步态对应的外骨骼‑步态契合度，使用混合高斯模型对步态库中已行走实验的步态进行聚类，获得步态聚类簇，进而更新步态库中对应步态的效用度；接着，对步态库中的步态进行采样，获得采样步态集，再从步态集中选择效用度最大的步态，不断地对步态进行寻优后，最后，将最终的步态对应的步态参数作为最优步态参数。本发明能预测满足用户需求的下肢外骨骼步态参数，并且计算成本低，收敛速度快，具有较高的鲁棒性。

本发明授权一种用于下肢康复训练的外骨骼步态参数优化方法在权利要求书中公布了：1.一种用于下肢康复训练的外骨骼步态参数优化方法，其特征在于，包括以下步骤： 1设置下肢康复外骨骼的初始步态，用户穿戴下肢康复外骨骼进行行走实验后获取当前步态下的外骨骼-步态契合度； 2根据当前已行走实验的步态对应的外骨骼-步态契合度，使用混合高斯模型对步态库中已行走实验的步态进行聚类，获得步态聚类簇； 3计算步态聚类簇的效用度并更新步态库中对应步态的效用度； 所述3中，将步态聚类簇作为多臂赌博机算法的各个臂，利用多臂赌博机算法计算步态聚类簇对应的效用度； 所述3的多臂赌博机算法中，步态聚类簇的效用度计算公式如下： 其中，表示步态聚类簇的效用度，D表示已行走实验的步态的集合，GMM表示步态混合高斯模型，为混合高斯模型聚类数目，表示第t轮第k个步态高斯分布的概率，表示第t轮的步态混合高斯模型，表示第t轮第k个步态高斯分布，表示第t轮第k个步态高斯分布的协方差矩阵，表示由行走实验步态数据构成的高斯分布的累积分布函数，为高斯分布的噪声值的标准差； 4根据步态的当前效用度对步态库中的步态进行采样，获得采样步态集，再从步态集中选择效用度最大的步态； 5根据当前效用度最大的步态，用户穿戴下肢康复外骨骼进行行走实验后获取当前步态下的外骨骼-步态契合度，重复2-4，直至达到预设轮次，将最终的步态对应的步态参数作为最优步态参数。

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