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！

龙图腾网获悉北京罗森博特科技有限公司申请的专利基于过渡状态聚类的手术机器人辅助任务分割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：CN119952733B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-04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：202510444021.0，技术领域涉及：B25J9/16；该发明授权基于过渡状态聚类的手术机器人辅助任务分割方法是由朱罡;姜涛;桑宇迪;师述昌;赵向蕊设计研发完成，并于2025-04-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于过渡状态聚类的手术机器人辅助任务分割方法在说明书摘要公布了：本发明设计手术机器人技术领域，公开了一种基于过渡状态聚类的手术机器人辅助任务分割方法，包括：实时同步采集手术操作中的视觉数据与机器人运动学数据；对视觉数据进行实时特征提取与降维处理，生成压缩视觉特征向量；对运动学数据进行实时特征提取，生成运动学特征向量；基于压缩视觉特征向量进行第一层GMM聚类，生成多个视觉特征簇；对每个视觉特征簇内的运动学特征向量进行第二层GMM聚类，生成多个运动学特征子簇；根据视觉特征簇的边界变化与运动学子簇的边界变化实时检测任务过渡状态；根据检测到的任务过渡状态，触发预定义的机器人辅助策略。本发明能够实现手术任务的精准分割与识别，降低手术风险，提高手术效率和质量。

本发明授权基于过渡状态聚类的手术机器人辅助任务分割方法在权利要求书中公布了：1.一种基于过渡状态聚类的手术机器人辅助任务分割方法，其特征在于，包括： S1：实时同步采集手术操作中的视觉数据与机器人运动学数据； S2：对所述视觉数据进行实时特征提取与降维处理，生成压缩视觉特征向量； S3：对所述运动学数据进行实时特征提取，生成运动学特征向量； S4：基于所述压缩视觉特征向量进行第一层GMM聚类，生成多个视觉特征簇，每个视觉特征簇代表一种宏观任务阶段； 该步骤具体包括：输入时间序列上连续的样本，每个样本包含同一时刻128维的压缩视觉特征和n维的运动学特征向量；对当前样本的压缩视觉特征向量进行第一层GMM聚类，将当前样本的压缩视觉特征向量分配至概率最大的视觉特征簇，并生成当前样本的视觉特征簇标签； S5：对每个视觉特征簇内的运动学特征向量进行第二层GMM聚类，生成多个运动学特征子簇，每个运动学子簇代表同一视觉阶段内的不同微观操作阶段； 该步骤具体包括：基于当前样本的视觉特征簇标签，在同一视觉特征簇内，对当前样本的运动学特征向量进行第二层GMM聚类，将当前样本的运动学特征向量分配至概率最大的运动学特征子簇，并生成当前样本的运动学特征子簇标签； S6：根据所述视觉特征簇的边界变化实时检测宏观任务阶段切换的过渡状态，并在同一视觉特征簇内，根据所述运动学子簇的边界变化实时检测微观操作阶段调整的过渡状态； 该步骤具体包括：若当前样本的视觉特征簇标签与前一样本的视觉特征簇标签不同，则判定当前时刻为宏观任务阶段切换的过渡状态；若当前样本的视觉特征簇标签与前一样本的视觉特征簇标签相同，但当前样本的运动学特征子簇标签与前一样本的运动学特征子簇标签不同，则判定当前时刻为微观操作阶段调整的过渡状态； S7：根据检测到的任务过渡状态，触发预定义的机器人辅助策略。

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北京罗森博特科技有限公司，其通讯地址为：100086 北京市海淀区知春路6号(锦秋国际大厦)08层B01室；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”。