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龙图腾网获悉黑龙江大学申请的专利无臂残障人士辅助装置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：CN119319561B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-17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：202411367097.X，技术领域涉及：B25J9/16；该发明授权无臂残障人士辅助装置是由刘明亮;李东旭;郑锡泰;赵金柯;孙海洋;王铭宇;孙佳乐;王成设计研发完成，并于2024-09-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本无臂残障人士辅助装置在说明书摘要公布了：无臂残障人士辅助装置，涉及脑机接口技术领域。为解决现有技术中存在的，现有为上肢残疾者提供生活上的辅助的穿戴式辅助器具，侵入式和半侵入式需要进行手术操作，将电极植入到大脑皮层，但是手术风险较大，可能导致感染、出血等并发症，且植入后需要长期维护；非侵入式脑际接口风险较小，使用便捷，操作简单、成本低廉，但其控制精度较低的技术问题，本发明提供的技术方案为：无臂残障人士辅助系统，包括：脑信号采集模块，用于通过非侵入的方式，采集用户的脑电信号；视觉控制模块，用于采集目标物体定位信息；主控模块，用于根据所述脑信号采集模块和视觉控制模块采集的信号，生成抓取动作组信号。适合应用于无臂残障人士辅助抓取的工作中。

本发明授权无臂残障人士辅助装置在权利要求书中公布了：1.无臂残障人士辅助系统，其特征在于，包括： 脑信号采集模块，用于通过非侵入的方式，采集用户的脑电信号，且在采集时，让受试者坐在舒适的环境下，佩戴好TGAM脑电波头环，开始进行运动想象脑电数据集的采集； 视觉控制模块，用于采集目标物体定位信息； 主控模块，用于根据所述脑信号采集模块和视觉控制模块采集的信号，生成抓取动作组信号； 具体的，脑信号采集模块：用于采集用户的脑电信号，将信号传输到主控模块进行分类和处理，控制机械臂的动作； 脑电分类算法：使用时间卷积网络对采集的脑电信号进行分类，通过深度学习模型精确识别用户的运动意图； 模型主要由三个模块组成：卷积模块、滑动窗口模块和残差模块；卷积模块通过双卷积分支提取脑电信号中主要的时间、深度和空间信息，其输出为特征提取后的初级时间序列；由于数据集规模较小，使用滑动窗口模块通过滑动时间窗分割初级时间序列，进行数据扩充；然后通过基于TCN网络设计的残差模块提取更高级的时间特征，并发送到全连接层，使用softmax进行分类； 视觉控制模块包括： 图像采集模块：使用OPENMV模组，配合激光模块对物体进行定位，采集物体的图像并获取距离信息； 图像处理模块：通过FOMO算法对图像进行轻量级处理，确定物体的位置，并结合脑电信号控制机械臂完成抓取任务； 主控模块与视觉控制模块的交互逻辑为： 初始状态下脑电信号控制优先级最高，视觉模块控制进程锁住；用户根据脑电信号进行机械臂上下左右方向的转动，根据激光引导确定OPENMV模组检测到待抓取目标之后，利用脑电信号下发抓取指令；此时抓取动作的优先级最高，脑电信号控制进程锁住；此时通过视觉模块定位并进行逆运动学的求解，对物体进行抓取；抓取过程结束后，脑电信号控制优先级恢复最高，视觉模块控制进程锁住；此时利用脑电信号下发松开指令或进行后续动作。

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