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龙图腾网获悉中南大学申请的专利一种医疗具身机器人的视觉导航方法、设备和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：CN120036934B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-12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：202510533520.7，技术领域涉及：A61B34/20；该发明授权一种医疗具身机器人的视觉导航方法、设备和介质是由许鸿雁;苏修;杨岚越设计研发完成，并于2025-04-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种医疗具身机器人的视觉导航方法、设备和介质在说明书摘要公布了：本发明涉及医疗具身机器人技术领域，具体涉及一种医疗具身机器人的视觉导航方法、设备和介质，所述方法包括以下步骤：S1、获取统一特征向量；S2、构建初始模型；S3、优化初始模型；S4、完成视觉导航。本发明主要解决的技术问题是医学具身智能机器人在复杂医疗场景中的实时视觉导航和多任务适应性，特别是在资源受限的环境中实现对多模态数据的融合与处理。本发明通过优化神经架构，采用延迟控制和多模态数据对齐技术，提升了机器人在手术环境中的实时性和精确度，确保其能够处理不同任务并在动态场景中适应环境变化。

本发明授权一种医疗具身机器人的视觉导航方法、设备和介质在权利要求书中公布了：1.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现一种医疗具身机器人的视觉导航方法的步骤； 医疗具身机器人的视觉导航方法包括如下步骤： S1、获取统一特征向量：获取多模态数据，对多模态数据进行预处理、对齐和加权融合，得到统一特征向量； S2、构建初始模型：利用神经架构搜索生成用于视觉导航的神经网络架构，在神经网络架构的基础上，增加轻量化卷积和注意力机制，得到初始模型； S3、优化初始模型：构建基于延迟正则化的优化目标函数，基于优化目标函数对初始模型进行优化，得到视觉导航模型； S4、完成视觉导航：将统一特征向量输入视觉导航模型中，实现医疗具身机器人的视觉导航； 在S1中，对多模态数据进行对齐，包括空间对齐和时间对齐； 空间对齐的步骤如下： 特征点提取：从实时摄像头图像和医学影像中提取关键特征点；对于实时摄像头图像，采用边缘检测算法找到环境中可识别的边界或参考点，作为关键特征点；对于医学影像，采用边缘检测算法或特征提取算法提取出解剖学标记点，作为关键特征点； 特征点匹配：采用匹配算法对实时摄像头图像和医学影像中的关键特征点进行匹配，得到匹配后的关键特征点对； 估算空间变换矩阵：使用匹配到的关键特征点对，计算适用于两模态的空间变换矩阵，通过最小二乘法估算空间变换矩阵参数； 图像重采样与配准：根据计算出的空间变换矩阵，对医学影像进行重采样，使医学影像在与实时摄像头图像相同的坐标系中呈现，完成空间对齐； 时间对齐的步骤如下： 确定采样频率：获取各个模态数据的采样频率； 时间戳对齐：为每个模态数据标注上精确的时间戳； 插值处理：在低频率数据上应用插值算法，使低频率数据与高频率数据的时间步长相同； 时间同步处理：对于高频率数据，根据低频率数据的采样周期进行下采样，确保各个模态数据的时间点一一对应，完成时间对齐。

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