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龙图腾网获悉广东工业大学申请的专利一种同心管机器人控制方法、装置、设备及介质获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN121667845B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-21发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202610195010.8，技术领域涉及：A61B34/00；该发明授权一种同心管机器人控制方法、装置、设备及介质是由郭靖;甘茵露;冯炽强;周志康;鲁仁全;黄浩晖设计研发完成，并于2026-02-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种同心管机器人控制方法、装置、设备及介质在说明书摘要公布了：本发明涉及机器人控制技术领域，公开了一种同心管机器人控制方法、装置、设备及介质，方法包括获取同心管机器人的关节运动状态序列输入至预设的时序神经网络模型中，输出包含物理滞后特性的时序状态特征向量；将所述时序状态特征向量作为条件输入，通过基于Cosserat杆理论的物理信息神经网络，在包括力矩平衡条件与几何协调条件的物理约束的引导下，对同心管机器人沿弧长方向的连续空间形态进行建模，预测机器人末端位姿；基于给定的目标轨迹与末端位姿，构建包含跟踪误差的优化目标函数，在满足物理约束的条件下对优化目标函数进行求解，得到最优关节驱动指令并控制同心管机器人运动。本发明提高了同心管机器人控制的精度。

本发明授权一种同心管机器人控制方法、装置、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种同心管机器人控制方法，其特征在于，包括： 获取同心管机器人的关节运动状态序列，所述关节运动状态序列包含当前时刻及历史时间窗口内的关节运动数据； 将所述关节运动状态序列输入至包括时序卷积网络和长短期记忆网络的预设的时序神经网络模型中进行特征提取，输出包含物理滞后特性的时序状态特征向量，包括： 通过非对称零填充方式对所述关节运动状态序列进行预处理，并将处理后的序列输入至所述时序卷积网络，在所述时序卷积网络的第层采用扩张卷积运算提取特征向量，其表达式如下所示： 式中，表示第层在时刻的输出特征向量，表示激活函数，表示第层的卷积核权重张量，表示扩张率为的一维卷积运算，表示第层的偏置向量； 将时序卷积网络输出的特征向量输入至第一层长短期记忆网络，对特征向量中的角度变化进行编码并生成中间状态特征向量；将所述中间状态特征向量输入至第二层长短期记忆网络，生成包含长期滞后特性的中间状态特征向量，并对所述包含长期滞后特性的中间状态特征向量进行展平操作得到时序状态特征向量，其表达式如下所示： 其中，,表示时序卷积网络输出的特征序列，和分别表示第一层和第二层长短期记忆网络的运算函数，表示第一层长短期记忆网络输出的中间状态特征向量，表示第二层长短期记忆网络输出的包含非线性耦合行为的状态特征向量，表示展平操作，表示所述时序状态特征向量； 将所述时序状态特征向量作为条件输入，通过基于Cosserat杆理论的物理信息神经网络，在包括力矩平衡条件与几何协调条件的物理约束的引导下，对同心管机器人沿弧长方向的连续空间形态进行建模，预测机器人末端位姿，包括： 通过全连接层将所述时序状态特征向量与沿弧长采样s映射为同心管机器人中心线在全局坐标系下的位置、对应截面的姿态以及曲率与扭转组成的应变向量，其表达式如下所示： 其中，表示同心管机器人在其弧长区间内的任意采样位置；表示参数为的物理信息神经网络所构建的非线性隐式映射函数；表示网络预测的在弧长处的中心线位置向量；表示网络预测的在弧长处的截面旋转矩阵；表示网络预测的在弧长处的应变向量； 基于给定的目标轨迹与所述末端位姿，构建包含跟踪误差的优化目标函数，在满足物理约束的条件下对所述优化目标函数进行求解，得到最优关节驱动指令并控制同心管机器人运动。

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