[发明专利]一种基于深度强化学习的下肢康复机器人随动控制方法有效
| 申请号： | 202111506488.1 | 申请日： | 2021-12-10 |
| 公开（公告）号： | CN114344093B | 公开（公告）日： | 2023-10-03 |
| 发明（设计）人： | 罗朝晖;张笑千;尚鹏;王博;杨德龙 | 申请（专利权）人： | 中国科学院深圳先进技术研究院 |
| 主分类号： | A61B5/103 | 分类号： | A61B5/103;A61H3/00;A61B5/11;A63B23/04;A63B21/00;A63B24/00 |
| 代理公司： | 北京市诚辉律师事务所 11430 | 代理人： | 杨帅峰;岳东升 |
| 地址： | 518055 广东省深圳*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了.一种基于深度强化学习的下肢康复机器人随动控制方法，具体包括如下过程：分别采集患者在使用下肢康复机器人进行康复训练时，下肢关节运动信息、足底压力分布信息和腰带压力信息作为状态值，将下肢康复机器人对患者的康复助行速度大小和方向作为行为值，以患者腰部的腰带与下肢康复机器人腰部支撑的相互压力为奖惩值，构建深度强化模型，用于对患者使用下肢康复机器人进行康复训练时的康复行为学习，从而实现下肢康复机器人可根据患者自主运动意图进行随动助行。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 强化 学习 下肢 康复 机器人 控制 方法 | ||
【主权项】：
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