一种柔索驱动连续体关节形状估计方法

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。