公开(公告)号：CN116453673A

公开(公告)日：2023-07-18

申请号：CN202310364895.6

申请日：2023-04-07

Applicant: 南京邮电大学

Inventor： 徐新洲 ,  陈永发 ,  王正雨 ,  李紫千 ,  刘光明 ,  殷志鹏 ,  刘旭昌

IPC: G16H40/60 ,  A61B17/00 ,  G16H50/70 ,  G06N3/048 ,  G06N3/044 ,  G06N3/084

Abstract: 本发明属于机器人运动学领域，公开了一种柔索驱动微创手术器械末端执行器的运动估计方法，该方法基于对柔索驱动微创手术器械末端执行器的运动估计模型进行训练，首先针对包含电机运动状态信息和输入信号的时间序列，截取得到训练样本，进而进行数据预处理，包括最大最小值归一化处理和特征序列重塑；然后，这些经过处理后的训练样本被送入到带有注意力机制的三层双向门控单元循环神经网络，结合训练样本标签，训练出最优神经网络模型；通过将预处理后的包含电机运动状态信息和输入信号的样本时间序列，输入上述训练得到的最优深度神经网络，最后输出样本对应时间点的预测关节位置。

公开(公告)号：CN116453673B

公开(公告)日：2025-03-04

申请号：CN202310364895.6

申请日：2023-04-07

Applicant: 南京邮电大学

Inventor： 徐新洲 ,  陈永发 ,  王正雨 ,  李紫千 ,  刘光明 ,  殷志鹏 ,  刘旭昌

IPC: G16H40/60 ,  A61B17/00 ,  G16H50/70 ,  G06N3/048 ,  G06N3/044 ,  G06N3/084

Abstract: 本发明属于机器人运动学领域，公开了一种柔索驱动微创手术器械末端执行器的运动估计方法，该方法基于对柔索驱动微创手术器械末端执行器的运动估计模型进行训练，首先针对包含电机运动状态信息和输入信号的时间序列，截取得到训练样本，进而进行数据预处理，包括最大最小值归一化处理和特征序列重塑；然后，这些经过处理后的训练样本被送入到带有注意力机制的三层双向门控单元循环神经网络，结合训练样本标签，训练出最优神经网络模型；通过将预处理后的包含电机运动状态信息和输入信号的样本时间序列，输入上述训练得到的最优深度神经网络，最后输出样本对应时间点的预测关节位置。