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龙图腾网获悉北京理工大学申请的专利一种基于梯度范式与人机闭环的脑控轮椅方法和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：CN117323131B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-03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：202311270125.1，技术领域涉及：A61G5/10；该发明授权一种基于梯度范式与人机闭环的脑控轮椅方法和系统是由闫天翼;明致远;刘思宇;刘紫玉;黄逸伦;张德雨;刘梦真;张健;吴景龙设计研发完成，并于2023-09-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于梯度范式与人机闭环的脑控轮椅方法和系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于梯度范式与人机闭环的脑控轮椅方法和系统，方法包括：基于稳态视觉诱发电位的视野空间分布特征，构建基于梯度控制的大脑特征诱发系统，获取特征电位；利用复合神经网络构建脑电解码系统，输出脑电控制指令；其中，复合神经网络通过采集的脑电数据和所述特征电位构建并训练获得；根据脑电控制指令和原始轮椅控制指令，获取初始轮椅控制指令，并通过PID‑滑模控制方法，生成最终轮椅控制指令，通过最终轮椅控制指令驱动轮椅进行相应运动。本申请能够解决现有脑控轮椅技术因离散性控制导致的鲁棒性差，响应误差大和易产生视觉疲劳的问题。

本发明授权一种基于梯度范式与人机闭环的脑控轮椅方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种基于梯度范式与人机闭环的脑控轮椅方法，其特征在于，包括： 基于稳态视觉诱发电位的视野空间分布特征，构建基于梯度控制的大脑特征诱发系统，获取特征电位； 利用复合神经网络构建脑电解码系统，输出脑电控制指令；其中，所述复合神经网络通过采集的脑电数据和所述特征电位构建并训练获得； 根据所述脑电控制指令和原始轮椅控制指令，获取初始轮椅控制指令，并通过PID-滑模控制方法，生成最终轮椅控制指令，通过所述最终轮椅控制指令驱动轮椅进行相应运动； 所述复合神经网络，包括： 特征提取子网络：用于进行特征提取； 脑电指令输出子网络：用于输出脑电指令； 其中所述特征提取子网络包括三层DenseNet网络结构，所述脑电指令输出子网络包括三层全连接网络结构； 训练所述特征提取子网络，包括： 在目标区域中均匀设置目标点，让用户注视各个目标点并采集他们的脑电数据，并对所述脑电数据进行预处理； 测量所述目标点与各个刺激块的距离之比，将比值归一化至[0,1]范围内，获得目标位置所诱发脑电信号的理想脑电特征向量，用于后续的脑电指令解码； 基于人类不同视野位置SSVEP的诱发规律，通过监督训练的方式，构建可以关联用户脑电数据与脑电特征向量之间的特征提取子网络结构； 训练脑电指令输出子网络，包括： 建立目标位置坐标与输出脑控指令的关系函数，按照均匀采样的方法获取所述理想脑电特征向量与其对应输出的脑控指令数据； 基于所述理想脑电特征向量和对应的所述脑控指令数据通过监督训练的方式对所述脑电指令输出子网络进行训练； 构建所述脑电解码系统，包括： 提取特征电位和定位注视目标点； 其中，所述提取特征电位，包括：将若干不同频率的诱发电位的诱发强度，通过所述复合神经网络中的特征提取子网络提取出来，形成特征向量； 所述定位注视目标点，包括：找出所述特征向量的分量中的最大值，判断用户的意图；去除所述用户无控制意愿的特征向量分量，将分量值之比对应于注释目标点到各个刺激图案之间的距离之比，确定所述用户注视的目标点位置；通过计算获取所述目标点的位置坐标，输出所述脑电控制指令； 所述用户的意图为控制轮椅运动或调整脑控权限大小。

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