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龙图腾网获悉福州大学申请的专利基于最优视觉伺服的输尿管软镜手术机器人的肾结石自动追踪系统及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：CN119214660B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-17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：202411606799.9，技术领域涉及：A61B5/20；该发明授权基于最优视觉伺服的输尿管软镜手术机器人的肾结石自动追踪系统及方法是由邓震;刘炜炜;潘川川;何帅;何炳蔚;陈剑晖设计研发完成，并于2024-11-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于最优视觉伺服的输尿管软镜手术机器人的肾结石自动追踪系统及方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于最优视觉伺服的输尿管软镜手术机器人的肾结石自动追踪系统及方法，系统包括：目标识别模块、特征提取模块、姿态求解模块和姿态调整模块；目标识别模块用于获取输尿管腔道以及肾结石的图像数据，并对图像数据进行处理，得到结石目标区域；特征提取模块用于对结石目标区域进行特征提取，得到实际图像位姿的实际图像特征和实际交互矩阵，还用于计算期望图像位姿的期望图像特征和期望交互矩阵；姿态求解模块用于基于实际图像特征、实际交互矩阵、期望图像特征和期望交互矩阵，利用最优控制算法与控制障碍函数计算机器人各关节的运动姿态最优解；姿态调整模块用于基于运动姿态最优解控制机器人的姿态。

本发明授权基于最优视觉伺服的输尿管软镜手术机器人的肾结石自动追踪系统及方法在权利要求书中公布了：1.基于最优视觉伺服的输尿管软镜手术机器人的肾结石自动追踪系统，其特征在于，包括：目标识别模块、特征提取模块、姿态求解模块和姿态调整模块； 所述目标识别模块用于获取输尿管腔道以及肾结石的图像数据，并对所述图像数据进行处理，得到结石目标区域； 所述特征提取模块用于对所述结石目标区域进行特征提取，得到实际图像位姿的实际图像特征和实际交互矩阵，还用于计算期望图像位姿的期望图像特征和期望交互矩阵； 所述姿态求解模块用于基于所述实际图像特征、所述实际交互矩阵、所述期望图像特征和所述期望交互矩阵，利用最优控制算法与控制障碍函数计算机器人各关节的运动姿态最优解； 所述姿态调整模块用于基于所述运动姿态最优解控制机器人的姿态； 所述特征提取模块包括：实际图像提取单元和期望图像提取单元； 所述实际图像提取单元用于对二值化后的所述结石目标区域进行特征提取，得到实际图像位姿的所述实际图像特征和所述实际交互矩阵： s1＝[xn1yn1an1sx1sy1α1]T， 其中，s1表示实际图像特征，L1表示实际交互矩阵，xn1表示控制X方向平移自由度的实际图像特征，yn1表示控制Y方向平移自由度的实际图像特征，an1表示控制Z方向平移自由度的实际图像特征，sx1表示绕X轴转动的实际特征，sy1表示绕Y轴旋转的实际特征，α1表示目标区域的实际方向角，T表示矩阵的转置； 所述期望图像提取单元基于预设的期望图像，计算期望图像位姿的所述期望图像特征和所述期望交互矩阵： s0＝[xn0yn0an0sx0sy0α0]T， 其中，s0表示期望图像特征，L0表示期望交互矩阵，xn0表示控制X方向平移自由度的期望图像特征，yn0表示控制Y方向平移自由度的期望图像特征，an0表示控制Z方向平移自由度的期望图像特征，sx0表示绕X轴转动的期望特征，sy0表示绕Y轴转动的期望特征，α0表示目标区域的期望方向角； 所述姿态求解模块包括：相机期望速度计算单元、障碍函数设置单元和机器人姿态计算单元； 所述相机期望速度计算单元基于所述实际图像特征、所述实际交互矩阵、所述期望图像特征和所述期望交互矩阵计算相机期望速度： e＝s1-s0， 其中，vd表示相机期望速度，λ表示常数，e表示图像特征误差，Ls表示交互矩阵，表示交互矩阵的逆矩阵； 所述障碍函数设置单元用于设置障碍函数： 其中，B表示障碍函数，表示控制X方向平移自由度的图像特征差，表示控制Y方向平移自由度的图像特征差，ρ表示可视性约束半径； 所述机器人姿态计算单元用于基于所述最优控制算法，结合所述障碍函数计算机器人的所述运动姿态最优解： B1≥-kbB， minM＝||vd-vc||2， s.t.vc＝JrobotΔq， 其中，B1表示障碍函数的一阶导数，kb表示比例常数，Jrobot表示机器人的雅克比矩阵，vc表示相机实际速度，Δq表示运动姿态最优解，表示机器人的旋转速度，表示机器人的弯曲速度，表示机器人的进给速度。

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