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龙图腾网恭喜浙江工业大学申请的专利外骨骼机械手控制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：CN119897876B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-13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：202510404111.7，技术领域涉及：B25J9/16；该发明授权外骨骼机械手控制方法是由郑佳怡;文子轩;唐智川;吕璟浩;陈培杰;叶晨霖设计研发完成，并于2025-04-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本外骨骼机械手控制方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种外骨骼机械手控制方法，包括：构建手部生物力学模型，定义手指关节的自由度，并基于Bowden电缆的驱动动力学方程进行分关节建模；在手部部署高密度传感器；S3：改进手部特异性Bouc‑Wen模型，引入指间耦合项以修正滞后状态方程，并通过分层辨识算法对微滞后参数进行辨识；S4：设计自适应协同控制策略，实现肌电信号到关节力矩的模糊映射，并通过多关节参数耦合自适应律对协同跟踪误差进行优化；S5：采用修正的双卡尔曼滤波器对手部机械阻力进行动态补偿；S6：优化闭环执行与安全策略。本发明的外骨骼机械手控制方法，通过改进的Bouc‑Wen模型和自适应协同控制策略，能够有效处理肌电信号与机械手动作之间的映射关系，适应不同的操作环境。

本发明授权外骨骼机械手控制方法在权利要求书中公布了：1.一种外骨骼机械手控制方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：构建手部生物力学模型，定义手指关节的自由度，并基于Bowden电缆的驱动动力学方程进行分关节建模； S2：在手部部署高密度传感器，包括指尖触觉阵列、关节微型编码器和表面肌电传感器，其中指尖触觉阵列用于测量接触力分布，关节微型编码器用于测量关节角度，表面肌电传感器用于采集前臂屈伸肌群的肌电信号； S3：改进手部特异性Bouc-Wen模型，引入指间耦合项以修正滞后状态方程，并通过分层辨识算法对微滞后参数进行辨识； S4：设计自适应协同控制策略，实现肌电信号到关节力矩的模糊映射，并通过多关节参数耦合自适应律对协同跟踪误差进行优化； S5：采用修正的双卡尔曼滤波器对手部机械阻力进行动态补偿，包括状态滤波器和参数滤波器，分别用于实时估计关节摩擦力和更新摩擦系数； S6：优化闭环执行与安全策略，包括变阻抗控制、手指协同轨迹优化和安全边界保护机制； 步骤S1中，手指关节的自由度为14个，每个关节的动力学方程为： ， 其中，i=1,2,…,14表示关节编号，τi为第i个关节的驱动力矩，Ji为惯性项，θi为关节角度，Bi为阻尼项，Ki为弹性项，Hizi为滞后项，τext,i为外部力矩项，Ffric,i为第i个关节摩擦项，包含指尖接触摩擦与关节轴承摩擦的耦合效应； 步骤S2中，指尖触觉阵列为4×4压阻传感器，接触力分布Ftip的计算公式为： ， 其中，wj为归一化权重，Pj为第j个传感器的测量值，wj∈[0,1]，∑wj=1； 步骤S3中，改进的Bouc-Wen滞后状态方程为： ， 其中，zi表示第i个关节的滞后状态变量，Cij为指间耦合系数，通过抓握实验标定； 通过分层辨识算法对微滞后参数进行辨识，外层采用PSO优化算法优化αi、βi、γi和n，αi为第i个关节的滞后刚度系数，控制滞后线性部分，βi为第i个关节的非线性滞后阻尼参数，影响饱和速率，γi为第i个关节的非线性滞后形状参数，n∈[1,3]，为滞后非线性阶数； 内层采用最小二乘法实时更新Cij和Ffric,i； 步骤S5中，状态滤波器的预测和更新方程为： ， 其中Ai=diag[0.92,0.85]，Ai为状态转移矩阵，描述摩擦状态的动态衰减特性，通过阶跃响应实验标定，表示第i个关节的角度的一阶导，表示上一时刻的第i个关节的角度的一阶导，为第i个关节的摩擦状态向量，表示上一时刻的第i个关节的摩擦状态向量，Kf,i表示第i个关节状态滤波器的卡尔曼增益矩阵，Ftip,i表示第i个指尖触觉阵列的接触力分布，，Hi为观测矩阵，将摩擦状态映射到传感器测量空间，其中，，为速度归一化因子，Bfric,i为输入耦合矩阵，是角速度对摩擦状态的激励权重； 步骤S5中，参数滤波器的更新方程为： ， 其中，σi为摩擦系数，为当前时刻的摩擦系数，表示上一时刻的摩擦系数，Kσ,i为参数更新增益，控制参数收敛速率，为模型灵敏度矩阵； 指尖接触力前馈补偿的补偿力矩公式为： ， 其中，τcomp,i为第i个关节的补偿力矩，xj为指尖接触点位置坐标，Ftip,j表示4*4指尖触觉阵列中第j个传感器的接触力，表示第i个关节角度对各个指尖触觉阵列中的第j个传感器的导数，Ktip表示映射系数，用来增益接触力映射。

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