连续体机器人无模型形状控制方法、系统、装置及介质

本发明公开了连续体机器人无模型形状控制方法、系统、装置及介质，方法包括：对形状特征参数误差函数应用零化神经网络模型，根据第一设计公式得出执行器的更新公式，根据雅可比矩阵的估计值计算出执行器的变化量；对参数速度误差函数应用零化神经网络模型，根据第二设计公式得出雅可比矩阵的更新公式，根据传感器反馈的实际形状特征参数的加速度值和估计的执行器加速度计算出雅可比矩阵的估计变化量；根据执行器的变化量和雅可比矩阵的估计变化量学习得到下一时刻连续体机器人的执行器控制输入和雅可比矩阵的估计值，对下一时刻的连续体机器人进行形状控制。本发明提高了连续体机器人无模型形状控制的效率和准确性，可应用于机器人控制技术领域。