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龍圖騰網獲悉重慶理工大學申請的專利一種智能控制六連桿式骨折復位機器人獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN119367049B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-26發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202411638345.X，技術領域涉及：A61B34/10；該發明授權一種智能控制六連桿式骨折復位機器人是由吳小勇;高琴;丁軍設計研發完成，并于2024-11-16向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種智能控制六連桿式骨折復位機器人在說明書摘要公布了：本發明公開了一種智能控制六連桿式骨折復位機器人，包括兩個用于安裝克氏針的固定環，兩個固定環之間鉸接設置有六根整體呈沿周向均勻分布的連接臂，任意兩根相鄰的連接臂一端靠攏且另一端分開呈八字形，各連接臂上均設置有伸縮裝置，還包括控制中心（PC端），控制中心和所述伸縮裝置通訊連接并實現伸縮控制，控制中心內設置有用于控制兩個固定環相對位置路徑的控制模塊和用于設計控制路徑的路徑規劃模塊，其特征在于，所述路徑規劃模塊具有改進的RRT*路徑規劃算法。本申請方案能夠輔助醫生操作，以更好地通過避障策略避開誤傷，更好地提高了機器人用于骨折康復輔助過程的可靠性。

本發明授權一種智能控制六連桿式骨折復位機器人在權利要求書中公布了：1.一種智能控制六連桿式骨折復位機器人，包括兩個用于安裝克氏針的固定環，兩個固定環之間鉸接設置有六根整體呈沿周向均勻分布的連接臂，任意兩根相鄰的連接臂一端靠攏且另一端分開呈八字形，各連接臂上均設置有伸縮裝置，還包括控制中心，控制中心和所述伸縮裝置通訊連接并實現伸縮控制，控制中心內設置有用于控制兩個固定環相對位置路徑的控制模塊和用于設計控制路徑的路徑規劃模塊，其特征在于，所述路徑規劃模塊具有改進的RRT*路徑規劃算法；所述改進的RRT*路徑規劃算法包括以下步驟： 步驟S1：初始化地圖，設置勢力場數值相關參數； 步驟S2：引入人工勢場法，產生隨機采樣點q new； 步驟S3：采用圓柱包絡法，在q new建立圓柱體，檢測是否發生碰撞；若發生碰撞返回執行步驟S2重選進行采樣，未發生碰撞則繼續執行步驟S4； 步驟S4：找到距離隨機采樣點最近的樹節點q n，同時將該節點作為q new的父節點； 步驟S5：找到q new的最小總路徑，并重新連線； 步驟S6：判斷q new到Q goal距離是否小于步長；若不是，則返回執行步驟2進行采樣，若是則繼續執行步驟S7； 步驟S7：采用高斯平滑算法擬合處理，將處理后的點加入新的平滑路徑集合中； 步驟S8：生成最終平滑規劃路徑并路徑規劃任務結束； 所述步驟S1，包括以下小步驟：1）初始化地圖，設置地圖的大小為2×2×2cm，起點設置為-1,-1,-1，終點設置為1,1,1；2）設置圓柱障礙物的半徑和高度分別為0.05和0.2，位置信息為0,0,-0.1，-0.6,-0.6,0.4，0.6,-0.6,0.4，-0.6,0.6,0.4，0.6,0.6,0.4，-0.6,-0.6,-0.4，0.6,-0.6,-0.4-0.6,0.6,-0.40.6,0.6,-0.4；3）設置人工勢力場參數，引力相對強度為1，斥力相對強度為2，斥力影響范圍為0.3，設置步長為0.04； 所述步驟S2，包括以下步驟：1）首先為終點創建引力場，障礙物創建斥力場；2）隨機選擇位置，在采樣空間內隨機選擇一個位置作為潛在的采樣點q new ；3）計算勢場值，對于隨機生成的點q new ，計算其引力勢和斥力勢；4）計算總勢場值；如果該勢場值滿足預定的條件，則接受q new 作為一個有效的隨機采樣點； 所述步驟S3，包括以下步驟：1）在q new 點建立圓柱體，即在隨機采樣點q new 的位置建立一個圓柱體，圓柱體的中心點位于q new ，半徑為0.05，高度為0.2；2）對每個障礙物進行以下檢測，計算障礙物與圓柱體的最小距離；如果最小距離≤0.1，則記錄發生碰撞；3）處理碰撞結果，如果檢測到碰撞，則返回步驟S2，重新生成一個隨機采樣點q new ，并重新建立圓柱體進行碰撞檢測；如果沒有檢測到碰撞，則采樣點q new 有效，繼續執行后續的路徑規劃步驟； 所述步驟S4，包括以下步驟：1）遍歷路徑樹，遍歷當前路徑樹中的所有節點；2）計算距離，對于每個節點，計算其與隨機采樣點q new 之間的距離；3）比較并選擇最小距離，即比較所有計算出的距離，找到最小距離對應的節點，即為最近節點q n ；4）更新樹結構，在路徑樹中，將q n 標記為q new 的父節點，并在q n 的子節點列表中添加q new ；5）存儲連接信息，記錄q n 與q new 之間的連接信息，以便于后續的路徑搜索和優化； 所述步驟S5，包括以下步驟：1）計算從樹根到q n 的已知最優路徑成本，并將其加上從q n 到q new 的新路徑成本，作為q new 的初始總路徑成本；2）遍歷q new 的鄰近節點，檢查所有與q new 直接相連的節點，即檢查q n 的所有子節點以及q n 的兄弟節點；3）對于每個鄰近節點，計算從樹根到該鄰近節點，再通過該鄰近節點到q new 的路徑成本；4）比較路徑成本，將每個鄰近節點到q new 的路徑成本與當前的最小總路徑成本進行比較；如果發現通過某個鄰近節點的路徑成本更低，則更新q new 的最小總路徑成本，并記錄下這個新的路徑；5）重新連線，如果找到了一個更低成本的路徑，那么需要將q new 從原來的父節點q n 斷開，并將其連接到新的父節點； 所述步驟S6，包括以下步驟：1）計算q new 與Q goal 之間的距離；2）將計算出的距離與步長進行比較：如果距離小于步長，則認為q new 足夠接近Q goal ，則繼續執行步驟S7；如果距離大于或等于步長，則認為需要更接近Q goal 的采樣點，因此返回執行步驟S2以進行新的采樣； 所述步驟S7，包括以下步驟：1）路徑點收集：收集從起點到當前q new 的所有路徑點，這些點組成了原始的非平滑路徑； 2）應用高斯平滑算法，計算每個點的加權平均值，具體包括以下步驟： a.確定高斯函數的參數，參數包括標準差（σ）；b.對于路徑上的每個點，使用高斯權重計算其周圍點的加權平均值；c.將每個原始路徑點替換為其加權平均值，或者添加新的點以形成平滑后的路徑； 3）生成平滑路徑，通過對每個原始路徑點應用高斯平滑，生成一組新的平滑路徑點； 4）加入平滑路徑集合，即將處理后的平滑路徑點加入到新的平滑路徑集合中； 所述步驟S8，包括以下步驟：1）整合平滑路徑點：將步驟S7中生成的平滑路徑點集合整合成一條連續的路徑；2）生成最終路徑：將優化后的平滑路徑定義為最終路徑，這條路徑為從起點到目標點的最佳可行路徑；3）輸出路徑，即將最終路徑以適當的數據結構或格式輸出，以便它可以被用于復位任務；4）結束路徑規劃任務，即在成功生成最終路徑后，路徑規劃算法的任務結束。

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