医疗微机器人的实时导航控制方法和装置制造方法及图纸

本发明专利技术实施例提供一种医疗微机器人的实时导航控制方法和装置，该方法包括：实时获取医疗微机器人的参考导航轨迹状态信息，状态信息包括实时期望速度和实时期望位置；基于实时期望速度、实时期望位置、医疗微机器人的实时位置、实时速度和实时加速度，构建导航优化问题的目标函数和约束条件，其中，所述导航优化问题的建立基于离散时间系统采样时间和网络时滞；求解导航优化问题，得到医疗微机器人的实时加速度；将实时加速度发送至磁场控制装置以供调节磁场强度和方向控制医疗微机器人的实时加速度。本发明专利技术实施例提供的方法和装置，实现了减少网络时滞的负面影响下的自动控制微机器人达到参考导航轨迹的位置和速度，保证系统的稳定性。系统的稳定性。系统的稳定性。

【技术实现步骤摘要】
医疗微机器人的实时导航控制方法和装置


[0001]本专利技术涉及医疗微机器人
，尤其涉及一种医疗微机器人的实时导航控制方法和装置。

技术介绍

[0002]医疗微机器人是生物医学微机器人高级服务质量和增强性能的新兴趋势。基于3D轨迹跟踪的微机器人导航控制被广泛认为是实现智能医疗的一种前景很广的技术，它能实现精确、高效的自动控制。
[0003]医疗微机器人作为一种具有精确手术操作的装置，可以减少手术误差，自动规划血液中的导航轨迹，实现在窄血管中的闭环控制。
[0004]但由于导航控制反馈回路带来的网络延迟和系统不确定性等各种因素，可能会导致显著的跟踪误差和不稳定性。现有的研究建立了基于时滞估计的闭环控制方式，并对磁性驱动的微机器人进行了建模和实现，表明在存在网络诱导延迟的情况下，准确的控制对于微机器人在体内操作中的安全和实现是至关重要的。
[0005]目前的研究主要集中在生物医学微机器人的最佳导航控制设计上，而忽略了网络诱导的延迟。但是随着远程手术应用的迅速发展，微机器人导航系统中的随机时间延迟是不可避免的，存在着破坏系统稳定性的潜在缺点。
[0006]因此，如何避免微机器人导航系统中的随机时间延迟对导航准确性的干扰，避免随机时间延迟破坏导航系统的稳定性，仍然是本领域技术人员亟待解决的问题。

技术实现思路

[0007]本专利技术实施例提供一种医疗微机器人的实时导航控制方法和装置，用以解决传统的微机器人导航系统中的随机时间延迟对导航准确性的干扰，随机时间延迟破坏导航系统的稳定性的问题。
[0008]第一方面，本专利技术实施例提供一种医疗微机器人的实时导航控制方法，包括：
[0009]实时获取医疗微机器人的参考导航轨迹状态信息，所述参考导航轨迹状态信息包括实时期望速度和实时期望位置；
[0010]基于所述实时期望速度、所述实时期望位置、所述医疗微机器人的实时位置、所述医疗微机器人的实时速度和所述医疗微机器人的实时加速度，构建导航控制优化问题的目标函数和约束条件，其中，所述导航控制优化问题的建立基于离散时间系统采样时间和网络时滞；
[0011]求解所述导航控制优化问题，得到所述医疗微机器人的实时加速度；
[0012]将所述实时加速度发送至磁场控制装置以供所述磁场控制装置调节磁场强度和方向控制所述医疗微机器人的实时加速度。
[0013]优选地，所述参考导航轨迹状态信息是基于预操作3D影像提取的。
[0014]优选地，所述基于所述实时期望速度、所述实时期望位置、所述医疗微机器人的实
时位置、所述医疗微机器人的实时速度和所述医疗微机器人的实时加速度，构建导航控制优化问题的目标函数和约束条件，其中，所述导航控制优化问题的建立基于离散时间系统采样时间和网络时滞，具体包括：
[0015]基于所述实时期望速度、所述实时期望位置、所述医疗微机器人的实时位置、所述医疗微机器人的实时速度和所述医疗微机器人的实时加速度，构建状态误差方程；
[0016]基于所述状态误差方程，确定连续时间系统状态方程，将所述连续时间系统状态方程离散化，获得离散时间系统模型；
[0017]基于所述离散时间系统模型构建导航控制优化问题的目标函数和约束条件。
[0018]优选地，所述基于所述实时期望速度、所述实时期望位置、所述医疗微机器人的实时位置、所述医疗微机器人的实时速度和所述医疗微机器人的实时加速度，构建状态误差方程，具体包括：
[0019]构建如下状态误差方程：
[0020][0021][0022][0023][0024]Δl(t)＝l(t)-l
ref
(t)
[0025]Δv(t)＝v(t)-v
ref
(t)
[0026]其中，c(t)＝[c
x
(t),c
y
(t),c
z
(t)]T
为所述医疗微机器人三维方向上的实时加速度，v(t)＝[v
x
(t),v
y
(t),v
z
(t)]T
为所述医疗微机器人三维方向上的实时速度，l(t)＝[l
x
(t),l
y
(t),l
z
(t)]T
为所述医疗微机器人三维方向上的实时位置，为所述医疗微机器人的实时期望速度，为所述医疗微型机器人由参考导航轨迹确定的所需位置，和分别表示Δv
x
(t)、Δv
y
(t)、Δv
z
(t)和Δl(t)的导数，τ为通信网络引起的时滞，导航系统参数r和γ分别为血管流体密度和血管流体粘度，ρ和m分别是所述医疗微机器人的球形半径和质量，θ和是所述医疗微机器人的球面极坐标角；
[0027]对应地，所述基于所述状态误差方程，确定连续时间系统状态方程，将所述连续时间系统状态方程离散化，获得离散时间系统模型，具体包括：
[0028]通过如下公式构建状态变量z(t)
[0029]z(t)＝[Δl
x
(t),Δv
x
(t),Δl
y
(t),Δv
y
(t),Δl
z
(t),Δv
z
(t)]T
；
[0030]基于所述状态误差方程，构建连续时间系统状态方程如下：
[0031][0032][0033]其中，0
i
×
j
表示维度为i
×
j的全0矩阵；
[0034]将所述连续时间系统状态方程离散化，设置采样周期为T，且T>τ,在第k个采样周期[kT,(k+1)T)内，离散时间系统模型为：
[0035][0036]其中，z
k
＝z(kT),c
k
＝c(kT),D
k
＝e
DT
,
[0037]所述基于所述离散时间系统模型构建导航控制优化问题的目标函数和约束条件，具体包括：
[0038]利用二次代价函数将平稳跟随z
*
≡0的目标基于所述离散时间系统模型转化为如下导航控制优化问题：
[0039][0040][0041]上式中，N为导航控制涉及的采样周期数，表示期望算子，W和V为由所述导航系统决定的权重矩阵；
[0042]所述求解所述导航控制优化问题，得到所述医疗微机器人的实时加速度，具体包括：
[0043]通过如下公式构建控制变量y
k
：
[0044][0045]基于最优控制理论及递归方法，确定所述医疗微机器人的实时加速度
[0046]上式中，策略系数Q
k
基于如下公式反向迭代求解得到：
[0047][0048][0049][0050]其中，I
i
×
i
表示维度i
...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种医疗微机器人的实时导航控制方法，其特征在于，包括：实时获取医疗微机器人的参考导航轨迹状态信息，所述参考导航轨迹状态信息包括实时期望速度和实时期望位置；基于所述实时期望速度、所述实时期望位置、所述医疗微机器人的实时位置、所述医疗微机器人的实时速度和所述医疗微机器人的实时加速度，构建导航控制优化问题的目标函数和约束条件，其中，所述导航控制优化问题的建立基于离散时间系统采样时间和网络时滞；求解所述导航控制优化问题，得到所述医疗微机器人的实时加速度；将所述实时加速度发送至磁场控制装置以供所述磁场控制装置调节磁场强度和方向控制所述医疗微机器人的实时加速度。2.根据权利要求1所述的医疗微机器人的实时导航控制方法，其特征在于，所述参考导航轨迹状态信息是基于预操作3D影像提取的。3.根据权利要求1或2所述的医疗微机器人的实时导航控制方法，其特征在于，所述基于所述实时期望速度、所述实时期望位置、所述医疗微机器人的实时位置、所述医疗微机器人的实时速度和所述医疗微机器人的实时加速度，构建导航控制优化问题的目标函数和约束条件，其中，所述导航控制优化问题的建立基于离散时间系统采样时间和网络时滞，具体包括：基于所述实时期望速度、所述实时期望位置、所述医疗微机器人的实时位置、所述医疗微机器人的实时速度和所述医疗微机器人的实时加速度，构建状态误差方程；基于所述状态误差方程，确定连续时间系统状态方程，将所述连续时间系统状态方程离散化，获得离散时间系统模型；基于所述离散时间系统模型构建导航控制优化问题的目标函数和约束条件。4.根据权利要求3所述的医疗微机器人的实时导航控制方法，其特征在于，所述基于所述实时期望速度、所述实时期望位置、所述医疗微机器人的实时位置、所述医疗微机器人的实时速度和所述医疗微机器人的实时加速度，构建状态误差方程，具体包括：构建如下状态误差方程：构建如下状态误差方程：构建如下状态误差方程：构建如下状态误差方程：Δl(t)＝l(t)-l
ref
(t)Δv(t)＝v(t)-v
ref
(t)其中，c(t)＝[c
x
(t),c
y
(t),c
z
(t)]
T
为所述医疗微机器人三维方向上的实时加速度，v(t)＝[v
x
(t),v
y
(t),v
z
(t)]
T
为所述医疗微机器人三维方向上的实时速度，l(t)＝[l
x
(t),l
y
(t),l
z
(t)]
T
为所述医疗微机器人三维方向上的实时位置，为所述医疗微机器人的实时期望速度，
为所述医疗微型机器人由参考导航轨迹确定的所需位置，和分别表示Δv
x
(t)、Δv
y
(t)、Δv
z
(t)和Δl(t)的导数，τ为通信网络引起的时滞，导航系统参数r和γ分别为血管流体密度和血管流体粘度，ρ和m分别是所述医疗微机器人的球形半径和质量，θ和是所述医疗微机器人的球面极坐标角；对应地，所述基于所述状态误差方程，确定连续时间系统状态方程，将所述连续时间系统状态方程离散化，获得离散时间系统模型，具体包括：通过如下公式构建状态变量z(t)z(t)＝[Δl
x
(t),Δv
x
(t),Δl
y
(t),Δv
y
(t),Δl
z
(t),Δv
z
(t)]
T
；基于所述状态误差方程，构建连续时间系统状态方程如下：基于所述状态误差方程，构建连续时间系统状态方程如下：其中，0
i
×
j
表示维度为i
×
j的全0矩阵；将所述连续时间系统状态方程离散化，设置采样周期为T，且T>τ,在第k个采样周期[kT,(k+1)T)内，离散时间系统模型为：其中，z
k
＝z(kT),c
k
＝c(kT),D
k
＝e
DT
,所述基于所述离散时间系统模型构建导航控制优化问题的目标函数和约束条件，具体包括：利用二次代价函数将平稳跟随z
*
＝0的目标基于所述离散时间系统模型转化为如下导航控制优化问题：航控制优化问题：上式中，N为导航控制涉及的采样周期数，表示期望算子，W和V为由所述导航系统决定的权重矩阵；所述求解所述导航控制优化问题，得到所述医疗微机器人的实时加速度，具体包括：通过如下公式构建控制变量y
k
：
基于最优控制理论及递归方法，确定所述医疗微机器人的实时加速度上式中，策略系数Q
k
基于如下公式反向迭代求解得到：基于如下公式反向迭代求解得到：基于如下公式反向迭代求解得到：其中，I
i
×
i
表示维度i
×
i的单位矩阵。5.一种医疗微机器人的实时导航控制装置，其特征在于，包括：获取单元，用于实时获取医疗微机器人的参考导航轨迹状态信息，所述参考导航轨迹状态信息包括实时期望速度和实时期望位置；构建单元，用...

【专利技术属性】
技术研发人员：王朱伟，黄潇洁，常琪卿，方超，王衡，孙逸藩，孙阳，李萌，杨睿哲，孙恩昌，
申请(专利权)人：北京工业大学，
类型：发明
国别省市：