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龙图腾网获悉武汉理工大学申请的专利一种复杂地形下外骨骼的运动模式转移识别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：CN117911707B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-30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：202410150208.5，技术领域涉及：G06V10/40；该发明授权一种复杂地形下外骨骼的运动模式转移识别方法是由郑建彬;高易凡;黄立平;高杨;陈子垚;余向向设计研发完成，并于2024-02-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种复杂地形下外骨骼的运动模式转移识别方法在说明书摘要公布了：一种复杂地形下外骨骼的运动模式转移识别方法，包括：采用多种传感器采集Z轴方向的角速度和角加速度、人体和外骨骼对地面的压力和复杂地形图像；采用姿态求解法计算机械腿的位姿状态，采用卡尔曼滤波处理传感数据，对复杂地形图像预处理；对单腿的步态周期划分子相位，采用双向长短时记忆网络提取多维数据特征，梯度提升决策树用于检测步态相位；将步态相位输入到深度可分离卷积网络中，复杂地形图像输入到卷积神经网络中，各自提取多维数据特征，得到运动模式识别结果；通过自注意力机制专注步态周期中的子相位前摆动，时间卷积网络识别运动模式转移。本发明提高了运动模式转移识别的实时性和稳定性，为外骨骼的人机交互提供了有力的支撑。

本发明授权一种复杂地形下外骨骼的运动模式转移识别方法在权利要求书中公布了：1.一种复杂地形下外骨骼的运动模式转移识别方法，其特征在于，包括： S100.通过惯性传感器采集Z轴方向的角速度和角加速度数据，力传感器采集人体和外骨骼对地面的压力数据，图像传感器采集复杂地形的原始图像数据； S200.对S100采集的数据按第一预设规则进行预处理，分别得到机械腿的位姿状态、地面接触力和预处理后的复杂地形图像数据； S300.对单腿的步态周期中的子相位进行划分，将S200预处理后的机械腿的位姿状态、地面接触力数据输入到双向长短时记忆网络中，通过所述双向长短时记忆网络提取多维数据特征，采用梯度提升决策树检测步态相位；S300中，对单腿的步态周期中的子相位进行划分，所述单腿的步态周期划分为5个子相位，分别为脚跟着地、支撑中期、脚跟离地、后摆动和前摆动； S400.所述检测的步态相位输入到深度可分离卷积网络中，所述预处理后的复杂地形图像输入到卷积神经网络中，分别提取各自多维数据特征，并行放入到全连接层中，经过Softmax输出层得到运动模式识别结果； S500.根据所述运动模式识别结果，采用自注意力机制，专注步态周期中的子相位前摆动，经过时间卷积网络识别运动模式转移。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人武汉理工大学，其通讯地址为：430070 湖北省武汉市洪山区珞狮路122号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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