一种种植牙机器人智能控制方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种种植牙机器人智能控制方法及系统，所述方法包括确定当前机器人的机械臂位置和姿态；确定目标位置以及与机械臂末端的距离；机器人的机械臂末端的手术钻头行进至目标位置；控制备窝钻孔运动，基于变控制参数的自抗扰控制方法对备窝钻孔过程进行控制；备窝钻孔过程抗振动控制，通过对振动信号的采集处理和分析，确定备窝钻孔过程是否发生异常振动，若是，则调整运动参数抑制振动。本发明专利技术基于改进的蝗虫算法进行变参数控制提高了自抗扰控制器的控制精度和抗扰动能力并通过振动检测和神经网络算法实现对异常振动的识别和控制参数调整，从而实现自动抗振动控制。从而实现自动抗振动控制。从而实现自动抗振动控制。

【技术实现步骤摘要】
一种种植牙机器人智能控制方法及系统


[0001]本专利技术涉及种植牙机器人
，尤其是一种种植牙机器人智能控制方法及系统。

技术介绍

[0002]牙齿的缺失影响了咀嚼、发音、容貌以及消化系统等功能,严重降低了患者的生活质量。目前种植牙手术操作主要有自由手,静、动态导航引导三种方式,其中自由手操作主要依赖医生经验,而静、动态导航引导手术仍然需要医生实施手术操作,自动化程度以及手术的灵活性都有提高的空间。随着机器人在各类医疗领域不断发展，种植手术领域也逐渐出现使用机器人进行种植牙的研究。机器人的智能化、高精准度等特点，使其在口腔医学领域的应用具有独特优势。
[0003]现有技术中种植牙机器人多采用半自动控制方式，部分种植牙机器人停留在需要医生设定较多的控制参数，在实际种植操作时，多数仅停留在机器人提供位姿信息，医生设计机器人执行动作的状态。
[0004]同时，对于一些能够进行自动控制的种植牙机器人，其仅采用较为简单的PID控制方式，备窝钻孔过程对于不同的组织无法进行自适应调节，从而影响患者手术舒适性，并且，在手术过程中，由于厚度再生效应，钻削过程中可能出现剧烈振动的现象，此时通常依靠医生的观察和手动操作进行调整，无法进行自动调整，并且当医生发现该状况产生时通常都已发生较为严重的振动，甚至危及患者安全。

技术实现思路

[0005]为了解决上述技术问题，本专利技术提供一种种植牙机器人智能控制方法及系统。所述种植牙机器人智能控制方法通过基于改进的蝗虫算法进行变参数控制，对自抗扰控制器参数进行优化整定，从而适应工作环境以及导纳模型参数的变化。进一步的，通过对备窝钻孔过程振动监测进行抗振动控制，实现当有异常振动时的自动参数调整。
[0006]为了解决上述存在的技术问题，实现专利技术目的，本专利技术是通过以下技术方案实现的：一种种植牙机器人智能控制方法，包括如下步骤：S1：获取传感器数据，确定当前机器人的机械臂位置和姿态；S2：确定目标位置以及与机械臂末端的距离；S3：机器人的机械臂末端的手术钻头行进至目标位置；具体为控制器基于路径规划方法对机器人的机械臂进行移动，使其手术钻头的轴线与预先设计的种植体窝洞轴线在一条直线上，并且手术钻头距目标钻孔位置一定距离；S4：控制备窝钻孔运动，具体为基于变控制参数的自抗扰控制方法对备窝钻孔过程进行控制，通过实时调整钻削参数来实现控制；S5：备窝钻孔过程抗振动控制，通过对振动信号的采集处理和分析，确定备窝钻孔
过程是否发生异常振动，若是，则调整运动参数抑制振动。
[0007]进一步的，所述步骤S4包括：S41：建立导纳控制模型为：式中，为机器人的期望惯量，为期望阻尼，为期望刚度，分别为机器人机械臂末端的实际加速度、速度、位置向量，分别为机器人机械臂末端的期望加速度、速度、位置向量，F为实际机器人机械臂末端的接触力，Fd为期望机器人机械臂末端的接触力；S42：引入自抗扰控制进行补偿；设计相应的状态观测器：式中：e为输出误差，均为观测器误差反馈增益，扩张状态观测器的输出，b为输入增益的估计值，u为控制量；所述函数值表达式如下：其中，k、p、q为系数；状态反馈控制器的形式为：式中：x0为期望值，k1、k2为控制器增益，u0为误差反馈控制量；S43：基于改进的蝗虫算法进行待确定自抗扰控制器参数寻优和变参数控制。
[0008]进一步的，所述步骤S43还包括：a.初始化参数隶属度函数中心值、宽度值、归一层和输出层之间的权值以及蝗虫种群数量、吸引强度参数、吸引尺寸参数以及最大迭代次数；b.计算更新目标适应度值以及蝗虫种群位置；式中：为更新位置；为当前时刻蝗虫群间相互作用力；为当前时刻的重力；为当前时刻的风作用力；算法可扩展成：式中：为第i个蝗虫在第d维的上、下界；为蝗虫的目标位置；N为设定的蝗虫种群规模；c为线性减缩因子，其模型可表示为：式中：为c的最大最小值；为最大迭代次数；t为当前迭代次数；c.根据如下方式更新蝗虫个体位置，并计算适应度值；其中，x
’
为更新位置，x为原位置、服从正态分布，为随机数；d.初始化模拟退火算法参数值，在得到蝗虫位置解的邻域内根据下式计算出新的解，并计算两个解的适应度值，根据判断条件选择；
式中：x
i
为当前位置；x
i+1
为下一时刻位置；ub、lb为在维度下的位置上界和下界；l为迭代次数；e.评价蝗虫种群，若满足终止条件，则输出最优参数，否则回到步骤b，直到满足终止条件；f.随工作环境以及导纳模型参数的变化，通过改进的蝗虫算法对待确定自抗扰控制器参数进行改变，从而适应工作环境以及导纳模型参数的变化。
[0009]进一步的，步骤S43中的步骤d中所述判断条件为：式中：E(i)为状态i下的能量；E(j)为状态j下的能量；K为波尔兹曼常数；物体从状态i到状态j，若，则状态j被接收；否则，若大于[0,1)的随机数，则仍是状态j被接收，若小于[0,1)的随机数，则是状态i被保留住。
[0010]进一步的，所述待确定自抗扰控制器参数包括控制器增益k1、k2、b，系统输入增益a1、a2、a3。
[0011]进一步的，所述步骤5还包括：S51：采用振动加速度传感器对振动信号进行检测，将振动加速度传感器设置在机械臂的末端靠近手术钻头的位置，获取振动信号；S52：调整运动参数抑制振动，所述运动参数包括手术钻头转速、进给速度以及力反馈误差阈值。
[0012]进一步的，所述步骤S51还包括：a.信号预处理，包括采用陷波滤波器滤除噪声；b.信号重构，对每个频带对应的子信号重构；c.计算信号能量熵；对重构得到的子信号进行求取能量之和：所述为子信号的能量；振动信号的能量熵为：d.判断是否发生异常振动通过将能量熵的值与预设值进行比较，确定是否出现异常振动；所述预设值为与钻头转速以及钻头参数相关的函数当能量熵大于预设值时，则判断发生异常振动，否则为无异常振动。
[0013]进一步的，所述步骤S52包括：a.获取振动信号特征，所述振动信号特征包括时域特征、频域特征以及能量熵；b.建立神经网络模型，将振动信号特征输入神经网络；c.根据神经网络的输出调整运动参数。
[0014]本专利技术还提供一种种植牙机器人智能控制系统，其包括：传感器模块，其用于获取传感器数据，确定当前机器人的机械臂位置和姿态；目标确定模块，其用于确定目标位置以及与机械臂末端的距离；机械臂运动控制模块，其用于控制机器人的机械臂末端的手术钻头行进至目标位置；具体为控制器基于路径规划方法对机器人的机械臂进行移动，使其手术钻头的轴线与
预先设计的种植体窝洞轴线在一条直线上，并且手术钻头距目标钻孔位置一定距离；备窝钻孔运动控制模块，其用于基于变控制参数的自抗扰控制方法对备窝钻孔过程进行控制，其中包括建立导纳控制模型模块、自抗扰控制补偿模块、改进的蝗虫算法进行变参数控制模块；备窝钻孔过程抗振动控制模块，其用于进行抗振动控制，其中包括振动检测模块以及运动参数抑制振动调整模块。
[0015]此外，为实现上述目的，本专利技术还提供本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种种植牙机器人智能控制方法，其特征在于，包括如下步骤：S1：获取传感器数据，确定当前机器人的机械臂位置和姿态；S2：确定目标位置以及与机械臂末端的距离；S3：机器人的机械臂末端的手术钻头行进至目标位置；具体为控制器基于路径规划方法对机器人的机械臂进行移动，使其手术钻头的轴线与预先设计的种植体窝洞轴线在一条直线上，并且手术钻头距目标钻孔位置一定距离；S4：控制备窝钻孔运动，具体为基于变控制参数的自抗扰控制方法对备窝钻孔过程进行控制，通过实时调整钻削参数来实现控制；S5：备窝钻孔过程抗振动控制，通过对振动信号的采集处理和分析，确定备窝钻孔过程是否发生异常振动，若是，则调整运动参数抑制振动。2.根据权利要求1所述的种植牙机器人智能控制方法，其特征在于，所述步骤S4包括：S41：建立导纳控制模型为：式中，为机器人的期望惯量，为期望阻尼，为期望刚度，分别为机器人机械臂末端的实际加速度、速度、位置向量，分别为机器人机械臂末端的期望加速度、速度、位置向量，F为实际机器人机械臂末端的接触力，Fd为期望机器人机械臂末端的接触力；S42：引入自抗扰控制进行补偿；设计相应的状态观测器：式中：e为输出误差，均为观测器误差反馈增益，为扩张状态观测器的输出，b为输入增益的估计值，u为控制量；所述函数值表达式如下：其中，k、p、q为系数；状态反馈控制器的形式为：式中：x0为期望值，k1、k2为控制器增益，u0为误差反馈控制量；S43：基于改进的蝗虫算法进行待确定自抗扰控制器参数寻优和变参数控制。3.根据权利要求2所述的种植牙机器人智能控制方法，其特征在于，所述步骤S43还包括：a.初始化参数隶属度函数中心值、宽度值、归一层和输出层之间的权值以及蝗虫种群数量、吸引强度参数、吸引尺寸参数以及最大迭代次数；b.计算更新目标适应度值以及蝗虫种群位置；式中：为更新位置；为当前时刻蝗虫群间相互作用力；为当前时刻的重力；为当前时刻的风作用力；算法可扩展成：式中：为第i个蝗虫在第d维的上、下界；为蝗虫的目标位置；N为设定的蝗虫种群规模；c为线性减缩因
子，其模型可表示为：式中：为c的最大最小值；为最大迭代次数；t为当前迭代次数；c.根据如下方式更新蝗虫个体位置，并计算适应度值；其中，x
’
为更新位置，x为原位置、服从正态分布，为随机数；d.初始化模拟退火算法参数值，在得到蝗虫位置解的邻域内根据下式计算出新的解，并计算两个解的适应度值，根据判断条件选择；式中：x
i
为当前位置；x
i+1
为下一时刻位置；ub、lb为在维度下的位置上界和下界；1为迭代次数；e.评价蝗虫种群，若满足终止条件，则输出最优参数，否则回到步骤b，直到满足终止条件；f.随工作环境以及导纳模型参数的变化，通过改进的蝗虫算法对待确定自抗扰控制器参数进行改变，...

【专利技术属性】
技术研发人员：王刚，李扬，岳术俊，史文超，王利运，陈江平，许奎雪，王露露，孙涛舰，魏章利，史春生，
申请(专利权)人：北京市春立正达医疗器械股份有限公司，
类型：发明
国别省市：