摘要
本公开提供一种夹持力预测模型训练方法、预测方法、装置、设备及介质,训练方法包括:分别获取多自由度手术器械在多个姿态、不同运动速度下夹钳空载的运动参数样本集和夹钳带载的运动样本参数集;按照时间顺序将两个运动参数样本集上下拼接,得到第一特征参数样本集;将第一特征参数样本集中第t×span时刻到第(t+T‑1)×span时刻对应的运动参数样本集确定为时序输入数据帧,将第(t+T)×span时刻对应的夹持力确定为输出数据帧,得到多个时序输入数据帧和与每个时序输入数据帧对应的输出数据帧,t表示不同时刻,T为时序输入数据帧的长度,span为时间步长;基于多个时序输入数据帧和与每个时序输入数据帧对应的输出数据帧训练多自由度手术器械夹持力预测模型。
技术关键词
多自由度手术器械
时序
样本
预测模型训练方法
数据
运动
参数
驱动电机速度
驱动电机电流
处理器
多层感知器
计算机程序产品
拼接模块
注意力机制
预测装置
训练装置
可读存储介质
系统为您推荐了相关专利信息
龙头主体
水质检测数据
水龙头
矿化滤芯
RO滤芯
意向识别方法
决策树模型
学习器
计算机可读指令
决策树算法
软土地基加固施工
模糊综合评价
神经网络算法
孔隙水压力传感器
加固材料