面向体内柔性动态环境的机器人自主切割方法和系统技术方案

本发明专利技术提供一种面向体内柔性动态环境的机器人自主切割方法，涉及机器人自主切割领域。包括：在体内复杂动态的环境下，能精准的跟踪切割路径和关键组织区域，保证切割的精准度。构建总体线性控制系统并建立状态方程，针对腹腔镜手术场景下的各个目标实现需求，分别设计目标控制器；计算各个控制器目标评价函数累计值在当前时刻的目标梯度；根据预设的权重函数，按照权重层次序列由低到高依次嵌套融合各个目标梯度值，并加入系统总的控制输入中；将融合后的运动速度和姿态变化的速度转换为手术机器人的关节角，实现机器人自主切割操作；能满足多目标控制的需求，保证手术切割的安全、精准和高效；摆脱传统切割方式对医生经验和操作技能的依赖。验和操作技能的依赖。验和操作技能的依赖。

【技术实现步骤摘要】
面向体内柔性动态环境的机器人自主切割方法和系统


[0001]本专利技术涉及机器人自主切割
，具体涉及一种面向体内柔性动态环境的机器人自主切割方法、系统、存储介质和电子设备。

技术介绍

[0002]微创机器人手术是通过外科医生主手端进行控制，机械臂从手端执行，实现手术切割任务。以达芬奇手术机器人为例，其拥有直视三维立体高清视野，术野图像可放大10倍到15倍；采用直觉式操控技术，医生的动作可以反馈到手术器械上，同时传感系统自动滤除颤抖，能够保持医生操作稳定性；拥有7个自由度的可转腕手术器械，弯曲及旋转程度能突破人手极限。
[0003]微创机器人手术中的手术切割任务则是外科医生通过主手控制从手机械臂移动，通过脚踏板控制电凝开关，来实现机械臂末端手术器械完成手术切割任务。现有技术提出了一种带有单目相机的传统眼科显微镜系统用于捕捉手术场景、确定机器人的位置并估计深度信息。具有远程运动中心(RCM)的运动学设计用于多轴机器人执行切口路径，通过PID轨迹跟踪控制完成自主切割任务。离体猪眼实验结果表明，自主透明角膜切口比外科医生做的切口具有更严格的三平面结构，更接近理想切口。
[0004]然而，由于体内场景的动态复杂性，以及个体之间体内环境差异明显，完全脱离人控制的自主化手术仍很难实现，现有研究大多只是针对特定场景在半自主化上进行探索，尤其切割任务导致的组织形变会影响机器人确地追踪目标点的精度。

技术实现思路

[0005](一)解决的技术问题
[0006]针对现有技术的不足，本专利技术提供了一种面向体内柔性动态环境的机器人自主切割方法、系统、存储介质和电子设备，解决了切割任务导致的组织形变会影响机器人确地追踪目标点的精度的技术问题。
[0007]技术方案
[0008]为实现以上目的，本专利技术通过以下技术方案予以实现：
[0009]一种面向体内柔性动态环境的机器人自主切割方法，包括：
[0010]S1、读取腹腔镜图像，根据医生的选择获取图像帧上二维标记的切割路径和切割目标的终点，并定位到三维影像中；
[0011]S2、构建总体线性控制系统并建立状态方程，针对腹腔镜手术场景下的各个目标实现需求，分别设计目标控制器；所述目标控制器包括规划路径跟踪控制器、目标引导控制器、切割深度限制控制器以及碰撞规避控制器；
[0012]S3、针对规划路径跟踪控制器、目标引导控制器、切割深度限制控制器以及碰撞规避控制器分别建立对应的运动控制预测模型以及目标评价函数，在当前时刻的系统运动状态基础上估计未来一段预测时间区间的运动状态，并计算相应的目标评价函数累计值；
[0013]S4、分别计算各个控制器目标评价函数累计值在当前时刻的目标梯度；并根据预设的权重函数，按照权重层次序列由低到高依次嵌套融合各个控制器对应的目标梯度值，并将其加入系统总的控制输入中；
[0014]S5、将融合后的运动速度和姿态变化的速度转换为手术机器人的关节角，实现机器人自主切割操作。
[0015]优选的，所述S1具体包括：
[0016]S11、读取腹腔镜图像，在初始帧图像上标记出规划切割的路径S、切割目标的终点O，以及需要避开的关键组织区域A；
[0017]S12、采用三维曲线跟踪方法，将二维标记的切割的路径S、切割目标的终点O以及关键组织区域A定位到三维影像中，得到随影像动态变化的规划轨迹Sd、切割目标的终点Od和关键组织区域Ad；
[0018]S13、根据医生的选择在规划轨迹所在平面设置切割深度限制平面Dd；
[0019]S14、根据光学定位仪测定器械末端到机器人坐标系下的第一转换矩阵；根据相机模型和光学定位仪测定腹腔镜的三维影像到机器人坐标系的转换矩阵，通过第一、第二坐标转换矩阵将所有点统一到机器人基坐标系下，获取规划轨迹为r
s
，切割目标的终点为r
o
，关键组织区域为r
a
，切割深度限制平面为r
d
。
[0020]优选的，所述S2包括：
[0021]S21、构建总体线性控制系统并建立状态方程；
[0022][0023]y(t)＝Cx(t)+Du(t)
[0024]其中，x(t)为系统t时刻的运动状态，为系统t时刻的运动速度，u(t)为t时刻的系统总的控制输入，y(t)为t时刻的系统总的控制输出，A、B、C、D为状态方程的计算参数；
[0025]S22、针对腹腔镜手术场景下的各个目标实现需求，分别设计目标控制器；所述目标控制器包括规划路径跟踪控制器、目标引导控制器、切割深度限制控制器以及碰撞规避控制器；
[0026]u
i
(t)＝f(y(t),r
i
(t))
[0027]其中，u
i
(t)为控制器i的控制输入，是t时刻系统总的控制输出与期望控制目标的函数，r
i
(t)为控制目标t时刻的期望值。
[0028]优选的，所述规划路径跟踪控制器具体是指：
[0029][0030]e
s
(t)＝r
s
(t)
‑
y(t)
[0031]其中，u
s
(t)为规划路径跟踪控制器的输入，为规划路径跟踪控制器PD控制的比例系数和微分系数，r
s
(t)为t时刻规划路径跟踪控制器的运动状态，e
s
(t)为规划路径跟踪控制器所控制对象期望位置与系统总的控制输出的偏差；
[0032]所述目标引导控制器具体是指：
[0033][0034]e
o
(t)＝(r
o
(t)
‑
y(t))/(t
f
‑
t)
[0035]其中，u
o
(t)为目标引导控制器的输入，为目标引导控制器PD控制的比例系数和微分系数，r
o
(t)为切割目标的终点位置，e
o
(t)为目标引导控制器所控制对象向目标靠近的速度，t
f
为目标引导控制器期望完成切割任务的时间；
[0036]所述切割深度限制设置控制器具体是指：
[0037][0038]e
d
(t)＝r
d
(t)
‑
y(t)
[0039]其中，u
d
(t)为切割深度限制控制器的输入，为切割深度限制控制器PD控制的比例系数和微分系数，r
d
(t)为切割深度限制平面上离总的控制输出最近的点，e
d
(t)为切割深度限制控制器所控制对象的切割深度限制平面与系统总的控制输出的偏差，β为e
d
(t)与t(t)向量的夹角；
[0040]所述碰撞规避控制设置控制器具体是指：
[0041][0042]cd(t)＝‖y(t)
‑
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种面向体内柔性动态环境的机器人自主切割方法，其特征在于，包括：S1、读取腹腔镜图像，根据医生的选择获取图像帧上二维标记的切割路径和切割目标的终点，并定位到三维影像中；S2、构建总体线性控制系统并建立状态方程，针对腹腔镜手术场景下的各个目标实现需求，分别设计目标控制器；所述目标控制器包括规划路径跟踪控制器、目标引导控制器、切割深度限制控制器以及碰撞规避控制器；S3、针对规划路径跟踪控制器、目标引导控制器、切割深度限制控制器以及碰撞规避控制器分别建立对应的运动控制预测模型以及目标评价函数，在当前时刻的系统运动状态基础上估计未来一段预测时间区间的运动状态，并计算相应的目标评价函数累计值；S4、分别计算各个控制器目标评价函数累计值在当前时刻的目标梯度；并根据预设的权重函数，按照权重层次序列由低到高依次嵌套融合各个控制器对应的目标梯度值，并将其加入系统总的控制输入中；S5、将融合后的运动速度和姿态变化的速度转换为手术机器人的关节角，实现机器人自主切割操作。2.如权利要求1所述的机器人自主切割方法，其特征在于，所述S1具体包括：S11、读取腹腔镜图像，在初始帧图像上标记出规划切割的路径S、切割目标的终点O，以及需要避开的关键组织区域A；S12、采用三维曲线跟踪方法，将二维标记的切割的路径S、切割目标的终点O以及关键组织区域A定位到三维影像中，得到随影像动态变化的规划轨迹Sd、切割目标的终点Od和关键组织区域Ad；S13、根据医生的选择在规划轨迹所在平面设置切割深度限制平面Dd；S14、根据光学定位仪测定器械末端到机器人坐标系下的第一转换矩阵；根据相机模型和光学定位仪测定腹腔镜的三维影像到机器人坐标系的转换矩阵，通过第一、第二坐标转换矩阵将所有点统一到机器人基坐标系下，获取规划轨迹为r
s
，切割目标的终点为r
o
，关键组织区域为r
a
，切割深度限制平面为r
d
。3.如权利要求2所述的机器人自主切割方法，其特征在于，所述S2包括：S21、构建总体线性控制系统并建立状态方程；y(t)＝Cx(t)+Du(t)其中，x(t)为系统t时刻的运动状态，为系统t时刻的运动速度，u(t)为t时刻的系统总的控制输入，y(r)为t时刻的系统总的控制输出，A、B、C、D为状态方程的计算参数；S22、针对腹腔镜手术场景下的各个目标实现需求，分别设计目标控制器；所述目标控制器包括规划路径跟踪控制器、目标引导控制器、切割深度限制控制器以及碰撞规避控制器；u
i
(t)＝f(y(t),r
i
(t))其中，u
i
(t)为控制器i的控制输入，是t时刻系统总的控制输出与期望控制目标的函数，r
i
(t)为控制目标t时刻的期望值。4.如权利要求3所述的机器人自主切割方法，其特征在于，
所述规划路径跟踪控制器具体是指：e
s
(t)＝r
s
(t)
‑
y(t)其中，u
s
(t)为规划路径跟踪控制器的输入，为规划路径跟踪控制器PD控制的比例系数和微分系数，r
s
(t)为t时刻规划路径跟踪控制器的运动状态，e
s
(t)为规划路径跟踪控制器所控制对象期望位置与系统总的控制输出的偏差；所述目标引导控制器具体是指：e
o
(t)＝(r
o
(t)
‑
y(t))/(t
f
‑
t)其中，u
o
(t)为目标引导控制器的输入，为目标引导控制器PD控制的比例系数和微分系数，r
o
(t)为切割目标的终点位置，e
o
(t)为目标引导控制器所控制对象向目标靠近的速度，t
f
为目标引导控制器期望完成切割任务的时间；所述切割深度限制设置控制器具体是指：e
d
(t)＝r
d
(t)
‑
y(t)其中，u
d
(t)为切割深度限制控制器的输入，为切割深度限制控制器PD控制的比例系数和微分系数，r
d
(t)为切割深度限制平面上离总的控制输出最近的点，e
d
(t)为切割深度限制控制器所控制对象的切割深度限制平面与系统总的控制输出的偏差，β为e
d
(t)与y(t)向量的夹角；所述碰撞规避控制设置控制器具体是指：cd(t)＝‖y(t)
‑
r
a
(t)‖其中，u
a
(t)为碰撞规避控制器的输入，为碰撞规避控制器PD控制的比例系数和微分系数，r
a
(t)为t时刻关键组织区域中心点的位置，R为以障碍物中心点为球体碰撞检测区域的半径，r为以障碍物中心点为球体碰撞规避区域的半径，cd(t)为系统总的控制输出与障碍物中心点的距离，ε为很小的常数。5.如权利要求4所述的机器人自主切割方法，其特征在于，所述S3包括：
S31、针对规划路径跟踪控制器、目标引导控制器、切割深度限制控制器以及碰撞规避控制器分别建立对应的运动控制预测模型；控制器分别建立对应的运动控制预测模型；其中，为预测区间内t时刻控制器i的预测运动状态，为预测区间内t时刻控制器i的预测运动速度，为预测区间内t时刻控制目标i的预测控制输出；S32、针对规划路径跟踪控制器、目标引导控制器、切割深度限制控制器以及碰撞规避控制器分别建立目标评价函数，结合对应的所述运动控制预测模型，在当前时刻t0的系统运动状态基础上估计未来一段预测时间区间的运动状态，并计算相应的目标评价函数累...

【专利技术属性】
技术研发人员：李霄剑，肖夕林，唐华，欧阳波，方进，李玲，
申请(专利权)人：上海长征医院，
类型：发明
国别省市：