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龙图腾网获悉深圳大学申请的专利基于视觉-应变融合的空中柔性臂位姿估计及在线自校正系统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：CN121521156B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-24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：202610050513.6，技术领域涉及：G01C23/00；该发明授权基于视觉-应变融合的空中柔性臂位姿估计及在线自校正系统是由崔玉康;张晓磊;李嘉炜;温佳裕;潘瑞瑄设计研发完成，并于2026-01-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于视觉-应变融合的空中柔性臂位姿估计及在线自校正系统在说明书摘要公布了：基于视觉‑应变融合的空中柔性臂位姿估计及在线自校正系统，它涉及位姿估计技术领域。它包括物理系统框架与信息处理框架。本发明有益效果为：本发明不仅实现了对于空中柔性臂末端位姿的多传感器的融合与在线更新，且实现了感知能力的“自主演进与知识迁移”，不仅极大提升了系统的鲁棒性与持续作业能力，且实现了信息的最优融合与动态时序增强，同时，构建了自校正的“感知‑控制”一体化闭环。

本发明授权基于视觉-应变融合的空中柔性臂位姿估计及在线自校正系统在权利要求书中公布了：1.基于视觉-应变融合的空中柔性臂位姿估计及在线自校正系统，其特征在于：它包括物理系统框架与信息处理框架： 所述物理系统框架包括作为移动基座的四旋翼无人机，安装在四旋翼无人机上作为执行载体的柔性连续体机械臂，安装在柔性连续体机械臂基座出的电阻应变片，安装在柔性连续体机械臂末端的深度相机模组以及用于驱动柔性连续体机械臂的驱动单元，所述四旋翼无人机与柔性连续体机械臂之间安装有用于实时数据处理的嵌入式计算平台； 所述信息处理框架是一个分层的、模块化的软件框架，包括感知层、视觉-应变位姿融合与状态估计层及决策与控制层，具体为： 所述感知层包括VINS模块、应变-视觉模型模块及训练策略与在线自校正模块: VINS模块：接收来自深度相机模组的图像与IMU数据流，运行VINS-Fusion算法，实时输出柔性臂末端的6-DOF位姿并通过位姿提取臂体弯曲角度和偏航角度以及一个量化当前估计质量的置信度，其中角度均定义在基座坐标系下，表示臂体弯曲角与方向角； 应变-视觉模块：接收来自电阻应变片的四路应变信号向量，将其输入一个预训练的深度神经网络模型，实时输出臂体末端的预测位姿以及模型对该预测的不确定性； 训练策略与在线自校正模块：基于离线课程式预训练的稳健模型基础，采用样本筛选-经验回放-安全回滚闭环机制：系统持续监控VINS模块的置信度，当高于预设阈值时，表明视觉定位极为可靠，此时的VINS位姿及应变读数数据对被视为高质量样本，结合经验回放缓冲池构建混合训练集；利用异方差概率损失与几何一致性约束，对应变-位姿模型进行在线的、增量式的参数微调；同时引入指数移动平均与验证监控，一旦检测到模型性能下降即自动触发回滚，确保在持续抵抗传感器老化与温漂的同时维持系统的绝对稳定； 视觉-应变位姿融合与状态估计层：负责对感知层的信息进行智能处理和融合，得到系统当前状态的最优估计；所述视觉-应变位姿融合与状态估计层包括置信度加权融合模块与动态滤波模块，具体为： 置信度加权融合模块：此模块会依据来自适应地分配权重，首先将视觉置信度与应变网络的预测方差统一量化为观测方差，采用逆方差加权策略计算中间融合位姿； 动态滤波模块：基于异构信源的不确定性统一量化机制，将视觉系统的置信度评分映射为与应变网络预测方差同量纲的等效观测方差，并据此构建自适应观测噪声矩阵；随后利用运动学模型对位姿进行卡尔曼滤波平滑与微分，最终输出包含角度及角速度的系统最优状态向量； 决策与控制层：负责根据最优状态估计和任务目标，生成并执行控制指令。

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