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龙图腾网恭喜东南大学申请的专利基于博弈论和sEMG的上肢康复机器人自适应控制方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN114869306B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-21发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202210665652.1，技术领域涉及：A61B5/397；该发明授权基于博弈论和sEMG的上肢康复机器人自适应控制方法及系统是由曾洪;陈晴晴;李潇;段银鑫;张建喜;宋爱国设计研发完成，并于2022-06-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于博弈论和sEMG的上肢康复机器人自适应控制方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了基于博弈论和sEMG的上肢康复机器人自适应控制方法及系统，首先设计被试操作过程中，控制机器人在训练时间内进行的运动轨迹；基于sEMG的反向传播神经网络肌力估计模型，通过构建三层神经网络建立表面肌电信号和末端力之间的非线性动态关系；利用博弈论原理对人机交互系统进行分析，推导出机器人的角色，采用纳什平衡来更新两者之间的控制率，确定机器人和被试者的自适应权重因子，最终使得机器人根据被试者在操作过程中的运动意图，按照博弈论原理得到的权重系数自适应调整自身的训练模式，实现康复机器人的训练模式能够自适应人体上肢运动意图。本方法充分考虑被试者的训练进程变化实时提供相应的训练任务，提高了康复机器人的训练效率。

本发明授权基于博弈论和sEMG的上肢康复机器人自适应控制方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于博弈论和sEMG的上肢康复机器人自适应控制方法，其特征在于，包括如下步骤：S1，设计轨迹跟随任务：所述轨迹跟随任务为被试操作过程中，控制机器人在训练时间内进行运动，所述任务至少包括被试者运动的参考轨迹和训练时间；S2，被试者运动意图的识别：设计基于sEMG的反向传播神经网络的肌力估计模型，通过构建三层神经网络来建立表面肌电信号和末端力之间的非线性动态关系；所述基于sEMG的反向传播神经网络的肌力估计模型分为三层，分别为输入层、隐藏层和输出层；其中，输入数据是滤波归一化后平滑的表面肌电信号；输出是估计力F；S3，训练模式的自适应切换：利用博弈论原理对人机交互系统进行分析，推导出机器人的角色，采用纳什平衡来更新两者之间的控制率，确定机器人和被试者的自适应权重因子，Q+Qh≡C其中，Q为机器人的权重因子；Qh为被试者的权重因子；C为常量；当机器人的权重因子Q为正时，机器人提供辅助力；当机器人的权重因子Q为负值时，机器人提供阻抗力；S4，自适应控制策略：在训练过程中，机器人根据被试者在操作过程中的运动意图，按照博弈论原理得到的权重系数自适应调整自身的训练模式。

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