本说明书提供了机器人控制方法、装置及系统，所述机器人用于腔镜手术，机械臂上搭载有内窥镜和/或器械；所述内窥镜和/或所述器械穿过戳卡伸入腔体内，并且所述内窥镜和/或器械以戳卡为中心运动，使得所述戳卡成为远端运动中心点；所述方法在发明专利技术人发现人体刚性不足导致戳卡位置漂移的基础上，提出根据生命特征参数预测远端运动中心点从当前时刻到下一时刻的第一位置偏移量，并在控制机器人的过程中根据第一位置偏移量对机器人的目标控制参数进行补偿。本方案在控制机器人运动时考虑到了远端运动中心点漂移因素，并能够预测远端运动中心点在下一时刻的位置偏移量，从而在对位置偏移量进行补偿后，对机器人的控制更为精准。对机器人的控制更为精准。对机器人的控制更为精准。
【技术实现步骤摘要】
机器人控制方法、装置及系统
[0001]本申请涉及医疗器械
，特别涉及机器人控制方法、装置及系统。
技术介绍
[0002]如图1所示，手术机器人系统通常由控制端设备100、执行端设备200、图像端设备300组成。控制端设备100，通常称为医生控制台，位于手术室的无菌区之外，用于在手术医生的操作下向执行端设备200发送控制指令。执行端设备200，即手术机器人，用于搭载手术器械在患者身上执行具体的手术操作。手术机器人上还可以搭载内窥镜。图像端设备300，通常称为图像台车，用于将内窥镜头采集到的信息进行处理形成三维立体高清影像反馈至控制端设备100等。
[0003]然而，在手术机器人系统的各设备精度均达到精度要求的情况下，手术过程中依然存在手术医生通过医生控制台无法准确控制器械末端位置的情况。
技术实现思路
[0004]本申请实施方式的目的是提供机器人控制方法、装置及系统，以解决手术医生通过医生控制台无法准确控制器械末端位置的问题。
[0005]为解决上述技术问题，本说明书第一方面提供一种机器人控制方法，所述机器人用于腔镜手术，机械臂上搭载有内窥镜和/或器械；所述内窥镜和/或所述器械穿过戳卡伸入腔体内，并且所述内窥镜和/或器械以戳卡为中心运动，使得所述戳卡成为远端运动中心点；所述方法包括：获取目标对象的当前生命特征参数；根据所述当前生命特征参数预测所述远端运动中心点从当前时刻到下一时刻的第一位置偏移量；在控制所述机器人的过程中，根据所述第一位置偏移量对所述机器人的目标控制参数进行补偿。
[0006]在一些实施例中，所述目标参数包括以下至少一者：所述机器人关节处电机的输入电流值、所述机械臂上目标点的位置、所述机械臂上目标点的运动速度。
[0007]在一些实施例中，所述生命特征参数，包括以下至少一种参数：所述目标对象的呼吸数据、心跳数据、气腹机加压数据。
[0008]在一些实施例中，所述方法还包括：获取所述戳卡的当前受力数据；根据所述当前生命特征参数预测所述远端运动中心点从当前时刻到下一时刻的第一位置偏移量，包括：根据所述当前生命特征参数、所述戳卡的当前受力数据，预测所述远端运动中心点从当前时刻到下一时刻的第一位置偏移量。
[0009]在一些实施例中，根据所述当前生命特征参数预测所述远端运动中心点从当前时刻到下一时刻的第一位置偏移量，包括：将所述当前生命特征参数代入预先确定的拟合关系式，计算得到所述远端运动中心点从当前时刻到下一时刻的第一位置偏移量；其中，所述拟合关系式根据以下方法确定：采集患者在多个时刻的各类生命特征参数以及对应的戳卡位置数据，计算各时刻对应的戳卡位置变化量；一个时刻对应的戳卡位置变化量是指从所述时刻的上一时刻至所述时刻戳卡位置数据的变化量；以各类生命特征参数作为自变量，
以戳卡位置变化量作为因变量，进行曲线拟合，得到所述拟合关系式。
[0010]在一些实施例中，根据所述当前生命特征参数预测所述远端运动中心点从当前时刻到下一时刻的第一位置偏移量，包括：将所述当前生命特征参数输入预先训练的网络模型，由所述网络模型输出得到所述远端运动中心点从当前时刻到下一时刻的第一位置偏移量；其中，所述网络模型根据以下方法训练得到：采集患者在多个时刻的各类生命特征参数以及对应的戳卡位置数据，计算各时刻对应的戳卡位置变化量；一个时刻对应的戳卡位置变化量是指从所述时刻的上一时刻至所述时刻戳卡位置数据的变化量；以各类生命特征参数作为网络模型的输入自变量，以戳卡位置变化量作为网络模型的输出，训练得到所述网络模型。
[0011]在一些实施例中，通过以下方法确定戳卡位置数据：获取所述戳卡上安装的惯性传感器的实时采集值；基于对所述惯性传感器的实时采集值进行积分的方式确定所述戳卡位置数据。
[0012]在一些实施例中，通过以下至少一者确定戳卡位置数据：视觉定位系统、光学定位系统、电磁定位系统。
[0013]在一些实施例中，在根据所述第一位置偏移量对所述机器人的目标控制参数进行补偿之前，还包括：根据所述当前生命特征参数预测腔体中的目标点从当前时刻到下一时刻的第二位置偏移量；在控制所述机器人的过程中，根据所述第一位置偏移量对所述机器人的目标控制参数进行补偿，包括：在控制所述机器人的过程中，根据所述第一位置偏移量和所述第二位置偏移量对所述机器人的目标控制参数进行补偿。
[0014]本说明书第二方面提供一种机器人控制装置，所述机器人用于腔镜手术，机械臂上搭载有内窥镜和/或器械；所述内窥镜和/或所述器械穿过戳卡伸入腔体内，并且所述内窥镜和/或器械以戳卡为中心运动，使得所述戳卡成为远端运动中心点；所述装置包括：第一获取单元，用于获取目标对象的当前生命特征参数；第一预测单元，用于根据所述当前生命特征参数预测所述远端运动中心点从当前时刻到下一时刻的第一位置偏移量；控制单元，用于在控制所述机器人的过程中，根据所述第一位置偏移量对所述机器人的目标控制参数进行补偿。
[0015]在一些实施例中，所述目标参数包括以下至少一者：所述机器人关节处电机的输入电流值、所述机械臂上目标点的位置、所述机械臂上目标点的运动速度。
[0016]在一些实施例中，获取所述目标对象的当前生命特征参数，包括以下至少一种参数：所述目标对象的呼吸数据、心跳数据、气腹机加压数据。
[0017]在一些实施例中，所述装置还包括：第二获取单元，用于获取所述戳卡的当前受力数据；所述第一预测单元用于根据所述当前生命特征参数、所述戳卡的当前受力数据，预测所述远端运动中心点从当前时刻到下一时刻的第一位置偏移量。
[0018]在一些实施例中，所述第一预测单元包括：计算子单元，用于将所述当前生命特征参数代入预先确定的拟合关系式，计算得到所述远端运动中心点从当前时刻到下一时刻的第一位置偏移量；其中，所述拟合关系式根据以下方法确定：采集患者在多个时刻的各类生命特征参数以及对应的戳卡位置数据，计算各时刻对应的戳卡位置变化量；一个时刻对应的戳卡位置变化量是指从所述时刻的上一时刻至所述时刻戳卡位置数据的变化量；以各类生命特征参数作为自变量，以戳卡位置变化量作为因变量，进行曲线拟合，得到所述拟合关
系式。
[0019]在一些实施例中，所述第一预测单元包括：处理子单元，用于将所述当前生命特征参数输入预先训练的网络模型，由所述网络模型输出得到所述远端运动中心点从当前时刻到下一时刻的第一位置偏移量；其中，所述网络模型根据以下方法训练得到：采集患者在多个时刻的各类生命特征参数以及对应的戳卡位置数据，计算各时刻对应的戳卡位置变化量；一个时刻对应的戳卡位置变化量是指从所述时刻的上一时刻至所述时刻戳卡位置数据的变化量；以各类生命特征参数作为网络模型的输入自变量，以戳卡位置变化量作为网络模型的输出，训练得到所述网络模型。
[0020]在一些实施例中，通过以下方法确定戳卡位置数据：获取所述戳卡上安装的惯性传感器的实时采集值；基于对所述惯性传感器的实时采集值进行积分的方式确定所述戳卡位置数据。
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【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种机器人控制方法，其特征在于，所述机器人用于腔镜手术，机械臂上搭载有内窥镜和/或器械；所述内窥镜和/或所述器械穿过戳卡伸入腔体内，并且所述内窥镜和/或器械以戳卡为中心运动，使得所述戳卡成为远端运动中心点；所述方法包括：获取目标对象的当前生命特征参数；根据所述当前生命特征参数预测所述远端运动中心点从当前时刻到下一时刻的第一位置偏移量；在控制所述机器人的过程中，根据所述第一位置偏移量对所述机器人的目标控制参数进行补偿。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述目标参数包括以下至少一者：所述机器人关节处电机的输入电流值、所述机械臂上目标点的位置、所述机械臂上目标点的运动速度；所述生命特征参数，包括以下至少一种参数：所述目标对象的呼吸数据、心跳数据、气腹机加压数据。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：获取所述戳卡的当前受力数据；根据所述当前生命特征参数预测所述远端运动中心点从当前时刻到下一时刻的第一位置偏移量，包括：根据所述当前生命特征参数、所述戳卡的当前受力数据，预测所述远端运动中心点从当前时刻到下一时刻的第一位置偏移量。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述当前生命特征参数预测所述远端运动中心点从当前时刻到下一时刻的第一位置偏移量，包括：将所述当前生命特征参数代入预先确定的拟合关系式，计算得到所述远端运动中心点从当前时刻到下一时刻的第一位置偏移量；其中，所述拟合关系式根据以下方法确定：采集患者在多个时刻的各类生命特征参数以及对应的戳卡位置数据，计算各时刻对应的戳卡位置变化量；一个时刻对应的戳卡位置变化量是指从所述时刻的上一时刻至所述时刻戳卡位置数据的变化量；以各类生命特征参数作为自变量，以戳卡位置变化量作为因变量，进行曲线拟合，得到所述拟合关系式。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述当前生命特征参数预测所述远端运动中心点从当前时刻到下一时刻的第一位置偏移量，包括：将所述当前生命特征参数输入预先训练的网络模型，由所述网络模型输出得到所述远端运动中心点从当前时刻到下一时刻的第一位置偏移量；其中，所述网络模型根据以下方法训练得到：采集患者在多个时刻的各类生命特征参数以及对应的戳卡位置数据，计算各时刻对应的戳卡位置变化量；一个时刻对应的戳卡位置变化量是指从所述时刻的上一时刻至所述...
【专利技术属性】
技术研发人员：权利要求书二页说明书一一页附图九页，
申请(专利权)人：易达医北京健康科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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