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龍圖騰網(wǎng)獲悉浙江工業(yè)大學(xué)申請的專利基于肌電手勢和SSVEP的機(jī)械狗雙模式控制方法獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN120155928B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-08-12發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號(hào)為：202510638915.3，技術(shù)領(lǐng)域涉及：B25J9/16；該發(fā)明授權(quán)基于肌電手勢和SSVEP的機(jī)械狗雙模式控制方法是由胡佛;肖一華;張文安;何凱倫;王璨;孫也雯;鄭欽旭設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2025-05-19向國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本基于肌電手勢和SSVEP的機(jī)械狗雙模式控制方法在說明書摘要公布了：本發(fā)明公開了一種基于肌電手勢和SSVEP的機(jī)械狗雙模式控制方法，首先采集環(huán)境數(shù)據(jù)，進(jìn)行目標(biāo)識(shí)別，當(dāng)識(shí)別到預(yù)定目標(biāo)后，進(jìn)入警戒模式，否則進(jìn)入探測模式。在探測模式，采集肌電信號(hào)進(jìn)行手勢識(shí)別，并將手勢識(shí)別結(jié)果轉(zhuǎn)化為控制指令，控制機(jī)械狗執(zhí)行對應(yīng)的操作；在警戒模式，采集SSVEP信號(hào)進(jìn)行識(shí)別，并將識(shí)別結(jié)果轉(zhuǎn)化為控制指令，控制機(jī)械狗執(zhí)行對應(yīng)的操作。本發(fā)明提供了兩種適應(yīng)不同場景的控制模式，操作者可依據(jù)實(shí)際任務(wù)場景靈活選用，無需復(fù)雜切換操作，極大地提高了操作靈活性。

本發(fā)明授權(quán)基于肌電手勢和SSVEP的機(jī)械狗雙模式控制方法在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于肌電手勢和SSVEP的機(jī)械狗雙模式控制方法，其特征在于，所述基于肌電手勢和SSVEP的機(jī)械狗雙模式控制方法，包括： 采集環(huán)境數(shù)據(jù)，進(jìn)行目標(biāo)識(shí)別，當(dāng)識(shí)別到預(yù)定目標(biāo)后，進(jìn)入警戒模式，否則進(jìn)入探測模式； 在探測模式，采集肌電信號(hào)進(jìn)行手勢識(shí)別，并將手勢識(shí)別結(jié)果轉(zhuǎn)化為控制指令，控制機(jī)械狗執(zhí)行對應(yīng)的操作； 在警戒模式，采集SSVEP信號(hào)進(jìn)行識(shí)別，并將識(shí)別結(jié)果轉(zhuǎn)化為控制指令，控制機(jī)械狗執(zhí)行對應(yīng)的操作； 其中，所述在探測模式，采集肌電信號(hào)進(jìn)行手勢識(shí)別，包括： 對采集到的肌電信號(hào)進(jìn)行預(yù)處理； 將預(yù)處理后的肌電信號(hào)輸入到深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行手勢識(shí)別； 所述深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型為時(shí)空特征融合學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)，包括循環(huán)多尺度卷積模塊、時(shí)空圖卷積模塊、交叉注意力模塊和分類模塊； 其中，所述循環(huán)多尺度卷積模塊包括一個(gè)多尺度卷積子模塊和一個(gè)卷積雙向長短期記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)子模塊，執(zhí)行如下操作： 多尺度卷積子模塊利用不同的卷積核對預(yù)處理后的肌電信號(hào)進(jìn)行多尺度操作，生成三個(gè)短期時(shí)間特征； 然后三個(gè)短期時(shí)間特征經(jīng)過卷積雙向長短期記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)子模塊，得到長期時(shí)間特征； 將短期時(shí)間特征與長期時(shí)間特征拼接為長短期特征； 所述時(shí)空圖卷積模塊對預(yù)處理后的肌電信號(hào)進(jìn)行處理，包括依次連接的多個(gè)時(shí)空圖卷積層，每一層在傳統(tǒng)圖卷積網(wǎng)絡(luò)GCN的基礎(chǔ)上增加了時(shí)間卷積塊和殘差連接；所述時(shí)空圖卷積層執(zhí)行如下操作： 輸入特征通過圖卷積網(wǎng)絡(luò)GCN提取空間特征； 然后通過時(shí)間卷積塊對空間特征進(jìn)行時(shí)間卷積，再與輸入特征進(jìn)行殘差連接； 其中，在警戒模式，采用亮度調(diào)制和徑向縮放頻率調(diào)制互調(diào)的刺激編碼方法來誘發(fā)SSVEP信號(hào)； 所述亮度調(diào)制基于正弦波函數(shù)進(jìn)行編碼，其計(jì)算公式為： ; 其中，為亮度調(diào)制頻率，n為當(dāng)前幀索引，為屏幕刷新率； 徑向縮放頻率調(diào)制遵循如下函數(shù)： ; 其中，為運(yùn)動(dòng)調(diào)制頻率，是第n幀的縮放半徑； 當(dāng)亮度調(diào)制頻率和運(yùn)動(dòng)調(diào)制頻率共同作用時(shí)，基于這兩者的組合生成互調(diào)頻率IMF： ; 其中，m和n分別為整數(shù)1和2； 所述采集SSVEP信號(hào)進(jìn)行識(shí)別，采用注意力增強(qiáng)時(shí)空網(wǎng)絡(luò)來識(shí)別，所述注意力增強(qiáng)時(shí)空網(wǎng)絡(luò)包括空間注意力模塊、時(shí)間注意力模塊、時(shí)間處理模塊和分類模塊。

如需購買、轉(zhuǎn)讓、實(shí)施、許可或投資類似專利技術(shù)，可聯(lián)系本專利的申請人或?qū)＠麢?quán)人浙江工業(yè)大學(xué)，其通訊地址為：310014 浙江省杭州市拱墅區(qū)潮王路18號(hào)；或者聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)官方客服，聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網(wǎng)”。