[发明专利]基于ISCSO-LMNN的磁控胶囊机器人精确空间定位方法

说明书

本发明公开了一种基于ISCSO‑LMNN的磁控胶囊机器人精确空间定位方法，包括采用LM算法根据胶囊机器人的空间磁场信息对胶囊机器人进行位置反解；设计BP神经网络对LM的初始参数进行优化选取，改进LM的算法性能；基于分段映射种群初始化策略和对立学习策略对基础的沙猫群优化算法的初始化阶段和输出阶段进行改进，有效提升了算法的局部搜索能力和全局搜索能力；利用改进的沙猫群优化算法对BP神经网络的初始权值和阈值进行最优初始化，有效提升了BP神经网络的模型性能；通过上述ISCSO‑LMNN的改进技术，可以有效实现胶囊机器人在空间磁场下的精确定位；该算法具有较高的适用性，可以有效适用于相关机器人及机械装备的定位工作。

技术领域

本发明涉及一种空间定位方法，具体为一种基于ISCSO-LMNN的磁控胶囊机器人精确空间定位方法，属于定位与导航技术领域。

背景技术

伴随着现今社会发展与人类生活方式的不断变革，大部分人的胃肠道都处于亚健康状态。因此，如何降低胃肠道疾病的发病率和死亡率已经成为全球的重大卫生问题。医疗胶囊机器人能够安全、有效地对胃肠道疾病进行无创诊疗，避免传统胃肠镜诊断过程痛苦大、持续时间长等缺点，成为微型医疗机器人发展的重要里程碑。因此，胶囊机器人作为推动我国胃肠道早期筛查的重要手段，具有极其重要的临床应用价值。

目前，主动式的胶囊机器人以磁控手段为主，外部驱动磁场、地磁场和设备磁场对胶囊机器人的定位产生较大的干扰。因此，研究医疗胶囊机器人有效的空间定位方法成为亟需突破的关键点。随着胶囊机器人定位技术的不断发展，在研究过程中也发现了如下问题：

1)目前微型机器人的体内定位跟踪技术已被广泛研究，但是并没有与胃肠道内部的复杂环境进行实时匹配；

2)针对胃肠道表面崎岖多变的实际情况，仍需开展表面结构和定位技术的算法参数调整机制研究，设计自适应的高精度定位算法。

发明内容

本发明的目的就在于为了解决上述至少一个技术问题而提供一种基于ISCSO-LMNN的磁控胶囊机器人精确空间定位方法，采用改进的BP神经网络算法为LM的算法初值进行精确定位，为LM算法提供精确的初值以有效提高胶囊机器人的空间定位精度。

本发明通过以下技术方案来实现上述目的：一种基于ISCSO-LMNN的磁控胶囊机器人精确空间定位方法，包括以下步骤：

步骤一、根据磁传感器对胶囊机器人空间磁场信息进行获取；

步骤二、选择BP神经网络的隐含层层数及节点个数

步骤三、通过改进的沙猫群优化算法，获得最优初始化网络模型的权值和阈值

步骤四、计算实际输出，对LM算法初值进行精确定位，判断是否达到期望，若否，则反向传播，更新权值、阈值；若是，则输出LMI最优初值，并利用LM算法对胶囊机器人空间磁场信息进行反解，实现胶囊机器人精确的空间定位。

作为本发明再进一步的方案：BP神经网络的模型建立包括：

神经网络隐含层神经元的个数选择公式如下：

式中，n为神经网络输入层的层数，m为神经网络隐含层的层数，l为神经网络输出层的层数，A为1～10之间的常数；

在BP神经网络中，数据从输入层传输到隐含层，再从隐含层传输到输出层，在每一层的传输过程中都经过激活函数的处理，则所述BP神经网络的隐含层的输出公式为：