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[发明专利]基于生成对抗模仿学习的人机协作机器人技能识别方法-CN202210451938.X有效
发明人：徐宝国;汪逸飞;王欣;王嘉津;宋爱国 -专利权人：东南大学
申请日： 2022-04-27 - 公布日： 2023-08-04 - 主分类号： B25J9/16 文献下载
摘要：本发明公开了基于生成对抗模仿学习的人机协作机器人技能识别方法，先明确需要进行的人机协作技能种类；由人类专家分别进行不同技能种类的演示，并采集演示中的图像信息、数据，做好标定；用图像处理的手段识别图像信息，提取能够明确区分不同技能种类的有效特征向量，并将其作为示教数据；利用已经获取的示教数据，通过生成对抗模仿学习的方法，分别对数个鉴别器进行训练，训练完成后，提取使用者的数据，利用该数据分别输入不同的鉴别器中，最后输出的最大值所对应的鉴别器，即为技能识别的输出结果，本发明创新性地将计算机图像识别和模仿学习中著名的生成对抗模仿学习方法相结合，训练时间短，学习效率高。
基于生成对抗模仿学习人机协作机器人技能识别方法

[发明专利]手腕自适应康复训练方法和装置-CN201811633300.8有效
发明人：张佳楫;左国坤;王嘉津;史斌君 -专利权人：中国科学院宁波材料技术与工程研究所
申请日： 2018-12-29 - 公布日： 2022-08-30 - 主分类号： A61H1/02 文献下载
摘要：本申请涉及一种手腕自适应康复训练方法和装置。所述方法包括：设定康复训练内容，所述训练内容包括训练运动轨迹；获取患者沿所述训练运动轨迹的实时运动状态信息；根据所述实时运动状态信息确定患者对所述训练内容的完成度；根据所述完成度，调整所述训练内容。采用本方法能够在手腕训练过程中，可根据患者手腕的实时运动状态信息判断患者对训练内容的完成度，按需提供辅助力帮助患者完成训练内容，辅助患者更好的完成康复训练，提高训练效果。
手腕自适应康复训练方法装置

[发明专利]一种用于肘部运动功能康复的软体可穿戴机器人-CN202110906095.3有效
发明人：徐宝国;王嘉津;王欣;汪逸飞;宋爱国 -专利权人：东南大学
申请日： 2021-08-09 - 公布日： 2022-04-29 - 主分类号： A61H1/02 文献下载
摘要：本发明公开了一种用于肘部运动功能康复的软体可穿戴机器人，包括软体可穿戴机器人本体组件、气缸、电磁比例阀和控制器，所述软体可穿戴机器人本体组件由外层肘套、内层肘套、柔性弯曲传感器和软体执行器组件组成；所述软体执行器组件包括柔性管、第一端密封件、第二端密封件、导气管、编织网套、第一端紧固件、第二端紧固件、第一限制层、第二限制层、关节延展层和第三限制层；三层限制层组成了双侧渐变弹性模量的限制结构，使得软体执行器组件的运动特性与人体肘部的运动特性相符，减轻了软体执行器组件与人体肘关节处皮肤之间的切向滑动，辅助力分布更加均匀；本发明的软体执行器组件的关节延展层具有一定的轴向延展性，降低使用者的不舒适感。
一种用于肘部运动功能康复软体穿戴机器人

[发明专利]上肢康复机器人自适应臂托装置-CN201811366738.4有效
发明人： 王嘉津;左国坤;张佳楫;施长城 -专利权人：中国科学院宁波材料技术与工程研究所
申请日： 2018-11-16 - 公布日： 2021-10-22 - 主分类号： B25J9/00 文献下载
摘要：本发明涉及一种上肢康复机器人自适应臂托装置，包括基座，其特征在于，还设有：弧形轨道，与所述基座相固定；滑座，沿所述弧形轨道滑动；臂托板，转动安装在所述滑座上。本发明的上肢康复机器人自适应臂托装置，通过弧形轨道，滑座和臂托板三者之间的相互作用实现患者高自由度训练，达到柔性交互的目的，防止二次损伤，使患者能够更加舒适健康地训练，有助于患者的恢复。
上肢康复机器人自适应装置

[发明专利]一种机器人辅助康复训练中患者主动参与度估算方法-CN201911381711.7在审
发明人：施长城;康俊;左国坤;王嘉津;张佳楫;马冶浩 -专利权人：中国科学院宁波工业技术研究院慈溪生物医学工程研究所;中国科学院宁波材料技术与工程研究所
申请日： 2019-12-27 - 公布日： 2020-05-15 - 主分类号： G16H20/30 文献下载
摘要：本发明公开了一种机器人辅助康复训练中患者主动参与度估算方法，包括如下步骤：S1、获取机器人系统单独执行特定运动周期的电机做功信息Wrobot；S2、在患者肢体处于无力状态下，获取患者和机器人组合在一起执行特定运动周期的做功信息Wrobot+human，得出患者自身完成特定动作周期所需做的功Whuman；S3、在康复训练过程中，获取患者和机器人进行特定动作周期人机交互过程中电机的实际做功数据得出患者实时做功数据S4、计算患者进行康复训练的主动参与度Cuser。本发明采用人机交互系统的做空总量恒定的原理，通过检测机器人的做功情况即可推知患者做功的情况，更加容易理解；同时避免了复杂的机器人与人体上肢动力学建模，更加适应临床应用。
一种机器人辅助康复训练患者主动参与估算方法