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面向连续体机器人设计空间的概率保旋转核算子代理模型
A Probabilistic, Rotation-Preserving Kernel Operator Surrogate for Continuum-Robot Design Spaces
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研究提出一种面向腱驱动连续体机器人（TDCR）的不确定性感知算子学习代理模型，可在不同设计与驱动条件下预测完整平衡构型。其核心是用浅层神经网络从力学感知设计坐标学习非平稳高斯过程核的度量，并以空间核表示骨干位置与旋转应变、直接在SO(3)上重建姿态。
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