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手术机器人智能控制系统基本课时项目化课件（2025.08.25）

news 2025/11/6 8:14:33

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1) 姿态预测与补偿：DNN（多模态融合）

1.1 数据接口与特征

视觉：内窥镜/外置相机帧 $I_t$ （RGB 或灰度），相机内参 $K$ 。
本体感知：关节角 $q_t$ 、关节速度 $q˙t\dot q_t$ 、末端力/力矩 $ft,τtf_t,\tau_t$ 、IMU（ $ωt,at\omega_t, a_t$ ）。
标注目标：末端执行器真实位姿 $Ttgt=(Rt,tt){\bf T}_t^{gt}=(\mathbf{R}_t,\mathbf{t}_t)$ （来源于光学/电磁定位或高精度外参融合）。

最终输出： $T^t\hat{\bf T}_t$ （或增量 $ΔT^t\Delta \hat{\bf T}_t$ 相对上一帧）。同时输出不确定性 $Σt\Sigma_t$ 便于安全控制。

1.2 网络结构（示例）

图像分支：CNN Backbone（ResNet18/34）→ GAP → 256-d 向量
时序/IMU分支：小型 Transformer 或 1D-CNN/LSTM 处理 $[q,q˙,ω,a,f,τ]t−k:t[q,\dot q,\omega,a,f,\tau]_{t-k:t}$ → 128-d
融合：Concat → MLP → 姿态头 & 置信度头
姿态表示：旋转用6D 连续表示（避免万向锁），平移 3D，合计 9 维；或旋转李代数 $ϕ∈R3\boldsymbol\phi\in\mathbb{R}^3$ 。

PyTorch 代码（核心网络）

import torch, torch.nn as nn, torch.nn.functional as F
from torchvision.models import resnet18class PoseNet(nn.Module):def __init__(self, imu_feat_dim=32, win=5, in_prop=14):super().__init__()# 视觉self.backbone = resnet18(weights=None)self.backbone.fc = nn.Identity()self.img_fc = nn.Linear(512, 256)# 时序本体分支（过去 win 帧）self.prop = nn.Sequential(nn.Conv1d(in_channels=in_prop, out_channels=64, kernel_size=3, padding=1),nn.ReLU(), nn.Conv1d(64, 64, 3, padding=1), nn.ReLU(),nn.AdaptiveAvgPool1d(1))self.prop_fc = nn.Linear(64, 128)# 融合self.fuse = nn.Sequential(nn.Linear(256+128, 256)