一种基于扩散模型的手术机器人运动规划方法

本发明涉及手术机器人运动控制技术领域，公开了一种基于扩散模型的手术机器人运动规划方法，包括：获取手术环境中的障碍物点云数据、初始姿态和目标姿态；将障碍物点云数据编码到潜在空间中，并将编码后的信息与初始姿态和目标姿态组合为条件代码；采用仅编码器的Transformer结构替代传统扩散模型中的U‑Net结构，通过前向扩散和反向去噪过程训练扩散模型；训练中使用综合损失函数优化模型性能，结合配置空间损失、几何任务空间损失和碰撞损失，并引入物理约束以确保轨迹符合运动学特性并避免碰撞；在手术任务中，基于训练完成的扩散模型生成运动轨迹。本发明能够提高手术机器人在复杂环境中的运动规划效率和安全性。