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申请/专利权人：南京邮电大学
摘要：本发明公开了一种柔索驱动连续体关节形状估计方法。该方法首先利用理论角度信息，及连续体关节连杆的末端三维空间中三个方向力和力矩信息，构造训练样本。然后对每个训练样本进行最小最大值归一化预处理以及形状重塑。接着，送入多通道共同注意力循环神经网络模型，结合训练样本标签，训练得到最优神经网络模型。对于使用理论角度信息，及三个方向力和力矩信息进行表示的测试样本，首先对测试样本进行与训练样本相同的最小最大值归一化预处理和形状重塑，然后送入训练得到的最优神经网络模型，以预测测试样本对应时间点的标记点坐标位置信息。实验结果表明，与传统的回归方法相比，本发明方法具有更好的预测性能，能精确估计连续体关节的形状。
主权项：1.一种柔索驱动连续体关节形状估计方法，其特征在于，所述方法包括：首先建立柔索驱动手术机器人连续体关节运动数据集，并按照连续体关节末端的负载重量，将其划分为训练集、验证集和测试集。然后，使用连续体关节连杆的末端三维空间中XYZ方向的三个力信息、三个力矩信息和一个通过dSPACE实时控制系统输入的理论角度信息来构造样本特征序列。同时，使用连续体关节上标记点的坐标位置信息作为样本的标签序列。进一步，按照时间长度T＝50个时间点0.5s对这些特征序列进行交叠划分，以构建训练样本、验证样本和测试样本。此外，该方法根据标记点的X坐标位置和Y坐标位置，分别独立地进行了两个预测回归任务。在预测PP表示X或Y坐标的回归任务中，每个样本的标签选择为T个时间点中最后一个时间点对应的标记点X或Y坐标位置。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南京邮电大学 一种柔索驱动连续体关节形状估计方法
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