买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉湖南大学申请的专利基于局部增强稀疏碰撞检测的手术机器人路径规划方法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：CN120732546B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-04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：202511265334.6，技术领域涉及：A61B34/30；该发明授权基于局部增强稀疏碰撞检测的手术机器人路径规划方法是由王耀南;谭晓;刘敏;张哲;于晓倩设计研发完成，并于2025-09-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于局部增强稀疏碰撞检测的手术机器人路径规划方法在说明书摘要公布了：本申请公开了基于局部增强稀疏碰撞检测的手术机器人路径规划方法，所述方法通过设计局部增强稀疏碰撞检测，使得路径规划能够动态优化局部区域内的碰撞检测方式。该方法通过对反向搜索中的边进行实时分辨率判定，并结合起始点存储的最小分辨率进行对比，实现对反向搜索路径的精准优化。同时，借助优化后的分辨率信息引导正向搜索，使得正向搜索能够更准确地评估边的有效性，从而提升整体搜索效率。该方法不仅加快了路径规划速度，还能够有效减少无效搜索，提高手术机器人到达穿刺目标点的效率，提升其在复杂手术环境中的路径规划能力。

本发明授权基于局部增强稀疏碰撞检测的手术机器人路径规划方法在权利要求书中公布了：1.基于局部增强稀疏碰撞检测的手术机器人路径规划方法，其特征在于，包括如下步骤： S1：获取待操作对象在目标区域的初始点与穿刺点； S2：构建RGG近似，在目标区域内进行有效点采样并规定初始系统碰撞等级； S3：依据反向可接受启发式从所述穿刺点向起点进行反向搜索：所述反向搜索包括：获得顶点的可接受启发式最小的反向边；采用局部增强稀疏碰撞检测对所述反向边进行验证，当所述反向边不发生碰撞时将其加入反向队列；当该顶点维持的最小分辨率时调整邻域内以该顶点为起始点的其余边的碰撞等级； S4：判断正向队列中最优的边的末端点是否在反向队列中； S5：响应于正向队列中最优的边的末端点在反向树中满足反向搜索终止条件时，开始正向搜索；所述正向搜索包括：依据当前顶点的反向搜索信息和各边的分辨率，采用不可接受启发式进行正向搜索，并采用完整碰撞检测对当前顶点的边进行验证，当边不发生碰撞将其纳入正向树，当边发生碰撞时开始反向搜索； S6：判断正向队列中最小的下界成本是否小于反向队列最小下界成本； S7：响应于正向队列中最小的下界成本小于反向队列最小下界成本时，重复步骤S2-S6； 可接受启发式最小的反向边通过如下公式表示： 1； 其中，为可接受启发式最小的反向边，表示反向队列，表示当前边起始点，表示该边末端点，表示反向搜索时从终点累积到该顶点的距离，表示当前边的欧式距离，表示反向搜索时该顶点到起点的欧式距离； 获得顶点的可接受启发式最小的反向边；采用局部增强稀疏碰撞检测对所述反向边进行验证，当所述反向边不发生碰撞时将其加入反向队列；当该顶点维持的最小分辨率时调整邻域内以该顶点为起始点的其余边的碰撞等级，包括： S31：从反向队列中以最小可接受启发式拓展顶点的可行边，并将所述可行边加入反向队列中； S32：将所述可行边的末端点在邻域内与其余节点形成的边放入反向队列中； S33：对反向队列中的边进行局部增强稀疏碰撞检测； S34：根据所述可行边的顶点在获得最小分辨率时，计算所述顶点为起始点的除所述可行边的其余所有边的碰撞等级； 正向队列中的最优边满足如下条件： 2； 其中，为最小分辨率的正向边，表示正向队列的边在碰撞等级下的分辨率，是初始分辨率，表示正向队列，表示搜索的正向边末端点沿着反向搜索到终点路径上边的分辨率之和，正向边的和对应着反向边的和。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人湖南大学，其通讯地址为：410082 湖南省长沙市岳麓区麓山南路1号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。