小脑启发模型下柔刚复合机器人内窥镜视觉伺服控制

针对柔-刚复合机器人内窥镜系统在最小侵入手术中进行轨迹跟踪与视觉伺服任务时的远程中心运动（RCM）约束问题，提出了一种基于液态机（LSM）的小脑启发网络模型。该模型无需依赖机器人动力学模型，能够有效避免传统有模态方法中的不确定性和高计算复杂度问题。通过与零化神经网络（ZNN）的结合，提出的控制方案表现出较强的有效性和鲁棒性，且通过仿真和物理实验得到验证。

该方法适用于医疗微创手术中的柔性内窥镜操作，提供更加稳定与精确的控制方式。其核心优势在于机器人臂末端始终保持在手术入口点附近，减少对手术伤口的进一步损伤。同时，系统能够在无预先训练模型的情况下，通过实时学习来调整控制器参数，提升操作的精度与适应性。

该研究对于医疗机器人、自动化控制以及生物医学工程领域的从业人员具有重要意义。尤其是在没有精确动力学模型的情况下，通过该控制策略能够有效提升柔性内窥镜系统的可靠性和操作便捷性。对于初学者，建议先了解液态机、零化神经网络等相关基础知识，再深入研究该领域的实际应用和技术实现。