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龙图腾网获悉成都信息工程大学申请的专利一种基于肌电信号预测的外骨骼闭环步进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：CN121798649B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-05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：202610290016.3，技术领域涉及：B25J9/16；该发明授权一种基于肌电信号预测的外骨骼闭环步进控制系统是由彭锦;熊欣宇;谭菲菲;任宇焓;马明月;赵祎凡;王海时;彭映杰设计研发完成，并于2026-03-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于肌电信号预测的外骨骼闭环步进控制系统在说明书摘要公布了：本申请公开了一种基于肌电信号预测的外骨骼闭环步进控制系统，多模态感知模块实时采集使用者肩、肘关节角度及肌电力信号，物理信息神经网络推理引擎部署于微控制器片内存储器，接收由传感信号构建的状态向量，实时预测各关节所需的重力与摩擦力补偿力矩；柔顺助力控制单元将预测补偿力矩与经处理的用户意图力矩融合，生成总驱动力矩指令，电机驱动模块据此驱动关节电机，形成高响应闭环控制。通过嵌入式轻量化PINN实现动力学模型的精准、实时拟合，有效解决了传统外骨骼系统建模复杂、响应滞后、存在拖拽感的问题，在单芯片上实现了低延迟、高透明度的柔顺助力体验。

本发明授权一种基于肌电信号预测的外骨骼闭环步进控制系统在权利要求书中公布了：1.一种基于肌电信号预测的外骨骼闭环步进控制系统，其特征在于，包括： 微控制器单元； 多模态感知模块，与微控制器单元连接，用于采集使用者的肩部与肘部关节角度信号以及人机交互力信号； 物理信息神经网络推理引擎，部署于微控制器单元中，用于接收由关节角度信号与交互力信号构建的瞬时状态向量，并输出当前姿态下对应于各关节的预测补偿力矩，预测补偿力矩包括重力补偿力矩和摩擦力矩； 物理信息神经网络推理引擎中的物理信息神经网络采用物理信息驱动的策略进行训练，包括： 构建包含重力项、科里奥利力项、离心力项及摩擦力项的机械臂刚体动力学方程； 利用动力学方程在关节运动空间内进行随机采样，生成包含状态输入与理论力矩标签的物理仿真数据集； 使用物理仿真数据集对神经网络进行监督学习，使网络逼近真实的非线性动力学模型； 柔顺助力控制单元，与物理信息神经网络推理引擎连接，用于将预测补偿力矩与基于交互力信号得到的用户意图力矩进行融合，生成总驱动力矩指令； 柔顺助力控制单元用于执行力矩融合逻辑，力矩融合逻辑包括： 对采集的原始交互力信号进行死区过滤； 将过滤后的交互力信号乘以预设的助力增益系数，得到用户意图力矩； 将物理信息神经网络推理引擎输出的预测补偿力矩乘以重力补偿系数； 将处理后的用户意图力矩与乘以系数后的预测补偿力矩相加，得到总驱动力矩指令； 电机驱动模块，与柔顺助力控制单元连接，用于根据总驱动力矩指令驱动外骨骼的关节电机。

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