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龍圖騰網(wǎng)獲悉鄭州大學(xué);蘇州毓博智能科技有限公司申請(qǐng)的專(zhuān)利基于視肌融合遙操作的多地形災(zāi)后探測(cè)機(jī)器人系統(tǒng)獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專(zhuān)利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專(zhuān)利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN115922658B 。

龍圖騰網(wǎng)通過(guò)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-08-15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(zhuān)利申請(qǐng)?zhí)?專(zhuān)利號(hào)為：202211110456.4，技術(shù)領(lǐng)域涉及：B25J5/00；該發(fā)明授權(quán)基于視肌融合遙操作的多地形災(zāi)后探測(cè)機(jī)器人系統(tǒng)是由彭金柱;楊耀雨;劉燕;范朋輝;張方方;劉云設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2022-09-13向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專(zhuān)利申請(qǐng)。

本基于視肌融合遙操作的多地形災(zāi)后探測(cè)機(jī)器人系統(tǒng)在說(shuō)明書(shū)摘要公布了：本發(fā)明公開(kāi)了一種基于視肌融合遙操作的多地形災(zāi)后探測(cè)機(jī)器人系統(tǒng)，包括災(zāi)后探測(cè)機(jī)器人和遠(yuǎn)程控制平臺(tái)；與基于視覺(jué)?肌電信號(hào)融合的手勢(shì)識(shí)別算法、基于視覺(jué)遙操作的機(jī)器人無(wú)接觸遠(yuǎn)程控制算法、基于多傳感器融合的攝像頭自適應(yīng)調(diào)整算法和可視化界面構(gòu)建技術(shù)相結(jié)合，搭建災(zāi)后探測(cè)機(jī)器人系統(tǒng)。遠(yuǎn)程控制平臺(tái)通過(guò)對(duì)MYO手環(huán)采集的肌電信號(hào)與攝像頭采集的手勢(shì)信號(hào)進(jìn)行算法融合，實(shí)現(xiàn)對(duì)機(jī)器人的遙操作手勢(shì)的識(shí)別。遠(yuǎn)程控制平臺(tái)通過(guò)對(duì)攝像頭拍攝的感知手套的位置進(jìn)行算法分析，將所得標(biāo)志物在圖像中的坐標(biāo)信息發(fā)送至機(jī)器人，控制板基于坐標(biāo)信息發(fā)送移動(dòng)指令控制電機(jī)驅(qū)動(dòng)板，繼而驅(qū)動(dòng)電機(jī)實(shí)現(xiàn)機(jī)器人的移動(dòng)，進(jìn)行傷情搜尋。

本發(fā)明授權(quán)基于視肌融合遙操作的多地形災(zāi)后探測(cè)機(jī)器人系統(tǒng)在權(quán)利要求書(shū)中公布了：1.一種基于視肌融合遙操作的多地形災(zāi)后探測(cè)機(jī)器人系統(tǒng)，其特征在于，包括災(zāi)后探測(cè)機(jī)器人和遠(yuǎn)程控制平臺(tái)；災(zāi)后探測(cè)機(jī)器人包括外殼1、微型控制器2、移動(dòng)底盤(pán)3和二軸機(jī)械臂4，外殼1固定于移動(dòng)底盤(pán)3上，二軸機(jī)械臂4設(shè)置于外殼1前端；遠(yuǎn)程工作平臺(tái)包括遙感手套、MYO手環(huán)、攝像頭、藍(lán)牙模塊和PC機(jī)； 遠(yuǎn)程控制平臺(tái)中的PC機(jī)通過(guò)對(duì)攝像頭拍攝的感知手套的位置進(jìn)行算法分析，實(shí)現(xiàn)對(duì)感知手套上標(biāo)定物的捕捉；之后將所得標(biāo)志物在圖像中的坐標(biāo)信息通過(guò)藍(lán)牙模塊發(fā)送至機(jī)器人移動(dòng)底盤(pán)3上的控制板39，控制板基于坐標(biāo)信息并結(jié)合自身的GPS定位信息，發(fā)送移動(dòng)指令控制電機(jī)驅(qū)動(dòng)板37，繼而驅(qū)動(dòng)電機(jī)36實(shí)現(xiàn)機(jī)器人的移動(dòng)，進(jìn)行傷情搜尋； 二軸機(jī)械臂4上設(shè)置攝像頭，用于拍攝現(xiàn)場(chǎng)災(zāi)情；微型控制器2上集成YOLOVX算法，對(duì)攝像頭拍攝的現(xiàn)場(chǎng)災(zāi)情進(jìn)行傷員目標(biāo)識(shí)別，當(dāng)發(fā)現(xiàn)傷員時(shí)發(fā)送當(dāng)前坐標(biāo)位置給PC機(jī)，PC機(jī)將坐標(biāo)位置發(fā)送至搜救員； PC機(jī)通過(guò)對(duì)MYO手環(huán)采集的肌電信號(hào)與攝像頭采集的手勢(shì)信號(hào)進(jìn)行算法融合，實(shí)現(xiàn)對(duì)機(jī)器人的遙操作手勢(shì)的識(shí)別，之后將識(shí)別的手勢(shì)信號(hào)通過(guò)藍(lán)牙模塊發(fā)送至機(jī)器人移動(dòng)底盤(pán)3上的控制板39，完成相應(yīng)操作； PC機(jī)通過(guò)對(duì)MYO手環(huán)采集的肌電信號(hào)與攝像頭采集的手勢(shì)信號(hào)進(jìn)行融合的算法，為基于視覺(jué)-肌電信號(hào)融合的手勢(shì)識(shí)別算法； 所述的基于視覺(jué)-肌電信號(hào)融合的手勢(shì)識(shí)別算法，包括以下步驟： 1進(jìn)行信息采集與特征提取；通過(guò)攝像頭進(jìn)行圖像采集，并將采集的圖像灰度化，生成單通道手勢(shì)圖；同時(shí)，采集同時(shí)刻的8通道肌電序列，并將采集到的肌電序列提取其5種時(shí)域特征作為區(qū)分不同手勢(shì)的初始數(shù)據(jù)； 2對(duì)得到的肌電信號(hào)特征數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)降維；利用線(xiàn)性變換將原始高維度特征數(shù)據(jù)變換為一組各維度線(xiàn)性無(wú)關(guān)的特征數(shù)據(jù)，以提取數(shù)據(jù)中重要特征分量；將此作為數(shù)據(jù)成像的初始數(shù)據(jù)，進(jìn)行數(shù)據(jù)成像處理； 3將得到的維序列進(jìn)行數(shù)據(jù)成像；將縮放后的1D序列數(shù)據(jù)從直角坐標(biāo)系統(tǒng)轉(zhuǎn)換到極坐標(biāo)系統(tǒng)，得到GAFs矩陣gasf，gadf；然后計(jì)算得到用于成像的遞歸值矩陣，之后將遞歸值矩陣通過(guò)最近鄰插值法進(jìn)行縮放，最后將遞歸值矩陣和圖像的像素值作為RGB圖像中R、B和G通道值，生成融合圖； 首先將數(shù)據(jù)縮放到[-1,1]； 其中，yi為一維序列Y中的一個(gè)元素，經(jīng)過(guò)縮放后得到新的序列為一維序列中的一個(gè)元素；然后將縮放后的序列數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換到極坐標(biāo)系統(tǒng)，即將數(shù)值看作夾角余弦值，時(shí)間戳看作半徑，公式如下： 最后通過(guò)公式計(jì)算： 得到GAFs矩陣gasf，gadf后使用公式： gasfRi，j＝255×gcsfi，j gadfRi，j＝255×gadfi，j 計(jì)算得到用于成像的矩陣，其中，Ri，j為N×N的矩陣，N為gasfi向量的個(gè)數(shù)，之后將gasfRi,j,gadfRi,j矩陣通過(guò)最近鄰插值法將其縮放為大小為120×160矩陣，最后將gasfRi,j,gadfRi,j和圖像I1的像素值作為RGB圖像中R、B和G通道值，生成融合圖； 4進(jìn)行模型訓(xùn)練；將所采集到的融合圖輸入至MobileNetV3模型進(jìn)行訓(xùn)練和分類(lèi)，生成基于肌電和視覺(jué)信息的手勢(shì)分類(lèi)模型。

如需購(gòu)買(mǎi)、轉(zhuǎn)讓、實(shí)施、許可或投資類(lèi)似專(zhuān)利技術(shù)，可聯(lián)系本專(zhuān)利的申請(qǐng)人或?qū)＠麢?quán)人鄭州大學(xué);蘇州毓博智能科技有限公司，其通訊地址為：450000 河南省鄭州市高新技術(shù)開(kāi)發(fā)區(qū)科學(xué)大道100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(huà)0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網(wǎng)”。