基于IMU和PVDF传感器融合的连续体机器人形状感知方法

本发明涉及连续体机器人形状重构领域，具体涉及一种基于IMU和PVDF传感器融合的连续体机器人形状感知方法。方法包括：基于惯性传感器的测量数据获取连续体机器人的节点姿态信息；通过压电薄膜传感器获取连续体机器人的节点压力信息，将节点压力信息输入预先训练好的卷积神经网络模型，得到节点曲率信息；基于节点曲率信息，拟合连续体机器人的连续曲率函数，得到连续曲率信息；利用节点姿态信息和连续曲率信息，结合Cosserat Rod理论，获取连续体机器人的形状信息。本发明通过PVDF传感器与惯性传感器的协同工作，结合机器学习模型和Cosserat Rod理论，实现连续体机器人在动态复杂环境中高精度、低误差的形状感知。