基于过渡状态聚类的手术机器人辅助任务分割方法

本发明设计手术机器人技术领域，公开了一种基于过渡状态聚类的手术机器人辅助任务分割方法，包括：实时同步采集手术操作中的视觉数据与机器人运动学数据；对视觉数据进行实时特征提取与降维处理，生成压缩视觉特征向量；对运动学数据进行实时特征提取，生成运动学特征向量；基于压缩视觉特征向量进行第一层GMM聚类，生成多个视觉特征簇；对每个视觉特征簇内的运动学特征向量进行第二层GMM聚类，生成多个运动学特征子簇；根据视觉特征簇的边界变化与运动学子簇的边界变化实时检测任务过渡状态；根据检测到的任务过渡状态，触发预定义的机器人辅助策略。本发明能够实现手术任务的精准分割与识别，降低手术风险，提高手术效率和质量。