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申请/专利权人：深圳华鹊景医疗科技有限公司
摘要：本发明提供了一种康复机器人控制方法、装置及康复机器人，涉及机器人控制技术领域，该康复机器人控制方法包括：步骤S102，将训练目标输入训练后的神经网络模型中进行力矩预测，得到待训练关节的力矩预测值；步骤S104，基于力矩预测值控制待训练关节按照训练目标运动；步骤S106，获取并存储待训练关节产生的实际运动数据，基于实际运动数据更新训练数据组；步骤S108，基于更新后的训练数据组对神经网络模型进行更新训练，将更新训练后的神经网络模型作为新的训练后的神经网络模型返回至步骤S102。本发明能够提高神经网络模型的泛用性，提升神经网络模型预测值的准确度。
主权项：1.一种康复机器人控制方法，其特征在于，包括：步骤S102，将训练目标输入训练后的神经网络模型中进行力矩预测，得到待训练关节的力矩预测值；其中，所述训练目标包括待训练关节的目标角度、目标角速度和目标角加速度；步骤S104，基于所述力矩预测值控制所述待训练关节按照所述训练目标运动；步骤S106，获取并存储所述待训练关节产生的实际运动数据，基于所述实际运动数据更新训练数据组；其中，所述基于所述实际运动数据更新所述训练数据组的步骤，包括：判断已存储的所述实际运动数据是否达到预设数量，如果所述实际运动数据达到预设数量，确定所述实际运动数据满足预设条件；其中，所述实际运动数据包括所述待训练关节的实际角度、实际角速度、实际角加速度和实际力矩；计算所述训练数据组中各数据组中的各样本数据与所述实际运动数据的样本距离，将与所述实际运动数据的样本距离最大的目标数据组替换为所述实际运动数据，得到更新后的训练数据组；其中，所述目标数据组所包括的样本数据数量与所述实际运动数据的数量相同；若所述实际运动数据未达到所述预设数量，返回重复执行所述步骤S102～步骤S104，直至所述实际运动数据满足所述预设条件；步骤S108，基于更新后的训练数据组对所述神经网络模型进行更新训练，将更新训练后的神经网络模型作为新的所述训练后的神经网络模型返回至所述步骤S102。
全文数据：
权利要求：
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