神经外科手术机器人机械臂自适应防抖控制方法及系统

本申请涉及数据处理技术领域，公开了一种神经外科手术机器人机械臂自适应防抖控制方法及系统。该方法包括：采集组织接触力、颅内压变化量和血管搏动频率，通过神经外科专用扩展卡尔曼滤波算法融合得到抖动特征向量，经神经外科场景自适应预测模型生成补偿策略参数，由组织保护性超扭曲滑模控制器输出控制信号，驱动颅内约束柔性执行机构实现自适应防抖控制。本申请通过构建基于多模态传感器融合的神经外科专用扩展卡尔曼滤波算法和LSTM预测模型，结合组织保护性超扭曲滑模控制器，显著提高了神经外科手术机器人在复杂颅内环境中的抖动抑制精度和自适应调节能力。