基于卷积神经网络的海藻酸水凝胶微型机器人pH响应形变动态建模方法、系统、装置、介质及产品

本申请公开一种基于卷积神经网络的海藻酸水凝胶微型机器人pH响应形变动态建模方法、系统、装置、介质及产品，涉及微型机器人形变动态建模技术领域。所述方法包括：采集微机器人形变的时序图像和pH序列，追踪特征点提取时序位移数据；对采集数据进行预处理，包括清洗、异常检测、序列对齐与标准化；构建一维卷积神经网络模型，以pH序列作为输入预测所述时序位移数据；以及使用预处理数据训练和优化所述模型，采用超参数优化确定网络结构参数。本申请实现了海藻酸水凝胶微型机器人pH响应形变的精确动态建模与预测，提高了其在复杂环境下的行为控制精度。