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龙图腾网获悉赛飞特工程技术集团有限公司申请的专利一种基于深度学习的步态参数自调节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：CN121277004B 。

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：202511851710.X，技术领域涉及：G05B13/04；该发明授权一种基于深度学习的步态参数自调节方法是由韩世民;孙元祥;王扬;姚家霖设计研发完成，并于2025-12-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习的步态参数自调节方法在说明书摘要公布了：本发明涉及智能机器人技术领域，尤其涉及一种基于深度学习的步态参数自调节方法。该方法包括以下步骤：获取导盲机器人的初始关节角度，并进行关节调理，确定关节姿态偏差量；根据关节姿态偏差量进行姿态校准，输出姿态校准参数；启动雷达并进行环境感知，生成环境地图；基于环境地图生成点云高度信息；利用点云高度信息计算局部斜率，确定地形坡度值；将地形坡度值输入神经网络模型，输出足端轨迹参数；利用足端轨迹参数以及姿态校准参数将导盲机器人驱动至预设目的地，计算关节稳定度。本发明基于智能机器人技术实时关节姿态校准与地形感知，实现导盲机器人步态参数的自适应调整，提高步态稳定性与导航精度。

本发明授权一种基于深度学习的步态参数自调节方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的步态参数自调节方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤S1：获取导盲机器人的初始关节角度，并进行关节调理，确定关节姿态偏差量；根据关节姿态偏差量进行姿态校准，输出姿态校准参数； 步骤S2：启动雷达并进行环境感知，生成环境地图；基于环境地图生成点云高度信息；利用点云高度信息计算局部斜率，确定地形坡度值； 步骤S3：将地形坡度值输入神经网络模型，输出足端轨迹参数；利用足端轨迹参数以及姿态校准参数将导盲机器人驱动至预设目的地，计算关节稳定度，包括： 步骤S31：利用足端轨迹参数以及姿态校准参数将导盲机器人驱动至预设目的地，实时采集关节振动信号；基于关节振动信号进行傅里叶变换，确定关节振动主频率； 步骤S32：根据关节振动主频率与关节预设固有振动频率进行共振分析，记录共振幅值；基于共振幅值评估关节稳定度； 步骤S4：根据关节稳定度检测关节角度偏差，并生成步态补偿数据；根据步态补偿数据修正足端轨迹参数，以完成步态参数自调节任务。

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