[發明專利]一種主從微創手術機器人系統及控制方法

有效

• 申請號: 201310508004.6
• 申請日: 2013-10-23
• 公開（公告）號: CN103536367A
• 公開（公告）日: 2014-01-29
• 發明（設計）人: 趙希梅;任成一;游健康;姜明明;朱江生
• 申請（專利權）人: 沈陽工業大學
• 主分類號: A61B19/00
• 分類號: A61B19/00;G05D3/12;G05B13/02
• 代理公司: 沈陽東大專利代理有限公司 21109
• 代理人: 梁焱

1.一種主從微創手術機器人系統，包括：

主手：用于實現醫生對導管位置的控制，主手接收醫生給出的導管移動位置的期望值，并且通過映射將主手手柄移動的位置信息轉換為導管運動關節量；

導管：用于主從微創手術中向病灶處輸送膠囊或支架；

檢測裝置：用于檢測導管末端和目標點的位姿；

上位機：用于接收主手和檢測裝置傳送的位置信號，將信號進行處理，并將結果傳送給伺服驅動裝置；

伺服驅動裝置：用于接收上位機傳送的位置信號，驅使導管對醫生給出的導管移動位置的期望值進行跟蹤；

成像裝置：用于圖像處理和人機交互，將導管和血管姿態呈現，使醫生更加直觀地了解手術進行情況；

其特征在于：所述的上位機中還進一步包括：

位置運動轉換器：用于將上位機接收到的來自主手和檢測裝置的位置信息轉換為導管期望關節量和導管實際關節量；

變論域模糊控制器：用于將導管期望關節量和導管實際關節量之間的誤差及誤差變化率進行模糊處理，經模糊化，帶有變論域過程的模糊推理，去模糊化過程，將對導管關節量誤差和誤差變化率的控制作用轉換為PID控制的比例控制、積分控制、微分控制作用，并實現PID控制的比例參數、積分參數、微分參數在線調整；

PID控制器：用于根據接收到的變論域模糊控制器的輸出信號完成導管關節量的跟蹤。

2.一種主從微創手術機器人系統的控制的方法，其特征在于：包括以下步驟：

步驟1：首先，用戶在主從微創手術機器人系統的主手端設置導管移動位置的期望位置；其次用戶操作主手手柄控制導管向期望位置移動，在主手手柄的初始位置建立坐標系，把主手手柄最終移動到的位置信息映射到導管所處任務空間，通過映射得到的坐標，利用雅克比逆矩陣最終確定導管運動關節量，確定導管運動關節量，包括導管的進退量、旋轉量和彎曲量；

步驟2：位姿傳感器測得導管實際對應的運動關節量，對導管位置進行調整；

步驟2-1：期望關節量與實際關節量比較，計算二者的誤差e，將誤差e和誤差變化率ec作為輸入送入變論域模糊控制器中，確定變論域模糊控制器輸入和輸出的模糊子集，具體為：

在變論域模糊控制器內，首先定義各個關節量誤差的語言變量E和誤差變化率的語言變量EC；然后，用戶自定義誤差的論域e和誤差變化率ec的論域，并在誤差的論域范圍內將誤差的語言變量離散化，在誤差變化率的論域范圍內將誤差變化率的語言變量離散化，確定誤差對應的模糊子集和誤差變化率對應的模糊子集，表達式均為：

{NB,NM,NS,O,PS,PM,PB}

式中，NB代表負大，NM代表負中，NS代表負小，O代表零，PS代表正小，PM代表正中，PB代表正大；

設定變論域模糊控制器輸出的PID參數的三個變化量Δk_p,Δk_i,Δk_d的模糊子集表達式也均為：

{NB,NM,NS,O,PS,PM,PB}

步驟2-2：確定PID參數的三個變化量Δk_p,Δk_i,Δk_d各自的隸屬度函數、誤差的隸屬度函數和誤差變化率的隸屬度函數；

步驟2-3：選取伸縮因子，分別為誤差對應的伸縮因子、誤差變化率對應的伸縮因子、比例因數變化量對應的伸縮因子、積分因數變化量對應的伸縮因子、微分因數變化量對應的伸縮因子；選取伸縮因子的過程為：

首先將誤差e劃分為四個區域，即誤差區域1～4，其中：

誤差區域1定義為：誤差隸屬度函數中NB和PB最高的部分對應的橫坐標區間，該區域表示誤差較大；

誤差區域2定義為：誤差隸屬度函數中NM和PM最高的部分對應的橫坐標區間，該區域表示誤差適中；

誤差區域3定義為：誤差隸屬度函數中NS和PS最高的部分對應的橫坐標區間，該區域表示誤差較小；

誤差區域4定義為：誤差隸屬度函數中O最高的部分對應的橫坐標區間，該區域表示誤差很小；

設置誤差區域1～4的伸縮因子的取值范圍：

誤差區域1內的伸縮因子設置如下：誤差對應的伸縮因子取值范圍為區間(0.7,1]；誤差變化率對應的伸縮因子取值范圍為區間(0.7,1]；比例因數變化量對應的伸縮因子取值范圍為區間(0.7,1]；積分因數變化量對應的伸縮因子取值范圍為區間(0,0.2]；微分因數變化量對應的伸縮因子取值范圍為區間(0,0.2]；

誤差區域2內的伸縮因子設置如下：誤差對應的伸縮因子取值范圍為區間(0.4,0.7]；誤差變化率對應的伸縮因子取值范圍為區間(0.4,0.7]；比例因數變化量對應的伸縮因子取值范圍為區間(0.4,0.7]；積分因數變化量對應的伸縮因子取值范圍為區間(0.2,0.4]；微分因數變化量對應的伸縮因子取值范圍為區間(0.2,0.4]；

誤差區域3內的伸縮因子設置如下：誤差對應的伸縮因子的取值范圍為區間(0.2,0.4]；誤差變化率對應的伸縮因子的取值范圍為區間(0.2,0.4]；比例因數變化量對應的伸縮因子的取值范圍為區間(0.2,0.4]；積分因數變化量對應的伸縮因子的取值范圍為區間(0.4,0.7]；微分因數變化量對應的伸縮因子的取值范圍為區間(0.4,0.7]；

誤差區域4內的伸縮因子設置如下：誤差對應的伸縮因子的取值范圍為區間(0,0.2]；誤差變化率對應的伸縮因子的取值范圍為區間(0,0.2]；比例因數變化量對應的伸縮因子的取值范圍為區間(0,0.2]；積分因數變化量對應的伸縮因子的取值范圍為區間(0.7,1]；微分因數變化量對應的伸縮因子的取值范圍為區間(0.4,0.7]；

伸縮因子的確定過程如下：

根據首個采樣時刻的誤差值，判斷該誤差值屬于哪個誤差區域，伸縮因子取值即為該誤差區域對應的伸縮因子；再接收下一個采樣時刻的誤差值，若下一個采樣時刻的誤差值與上一個采樣時刻的誤差值位于同一個誤差區域內，則伸縮因子不變，否則，修改令伸縮因子為此時誤差所在的誤差區域所對應的伸縮因子，重復該過程，直至采樣過程結束；

步驟2-4：確定變論域模糊控制器各輸入輸出參數的模糊規則表；

所述的變論域模糊控制器內的模糊控制規則如下：

當e的模糊子集為NB，ec的模糊子集為NB時，k_p的模糊子集為PB，k_i的模糊子集為NB，k_d的模糊子集為PS；

當e的模糊子集為NB，ec的模糊子集為NM時，k_p的模糊子集為PB，k_i的模糊子集為NB，k_d的模糊子集為NS；

當e的模糊子集為NB，ec的模糊子集為NS時，k_p的模糊子集為PM，k_i的模糊子集為NM，k_d的模糊子集為NB；

當e的模糊子集為NB，ec的模糊子集為O時，k_p的模糊子集為PM，k_i的模糊子集為NM，k_d的模糊子集為NB；

當e的模糊子集為NB，ec的模糊子集為PS時，k_p的模糊子集為PS，k_i的模糊子集為NS，k_d的模糊子集為NM；

當e的模糊子集為NB，ec的模糊子集為PM時，k_p的模糊子集為O，k_i的模糊子集為O，k_d的模糊子集為NM；

當e的模糊子集為NB，ec的模糊子集為PB時，k_p的模糊子集為O，k_i的模糊子集為O，k_d的模糊子集為PS；

當e的模糊子集為NM，ec的模糊子集為NB時，k_p的模糊子集為PB，k_i的模糊子集為NB，k_d的模糊子集為PS；

當e的模糊子集為NM，ec的模糊子集為NM時，k_p的模糊子集為PB，k_i的模糊子集為NB，k_d的模糊子集為NS；

當e的模糊子集為NM，ec的模糊子集為NS時，k_p的模糊子集為PM，k_i的模糊子集為NM，k_d的模糊子集為NB；

當e的模糊子集為NM，ec的模糊子集為O時，k_p的模糊子集為PS，k_i的模糊子集為NS，k_d的模糊子集為NM；

當e的模糊子集為NM，ec的模糊子集為PS時，k_p的模糊子集為PS，k_i的模糊子集為NS，k_d的模糊子集為NS；

當e的模糊子集為NM，ec的模糊子集為PM時，k_p的模糊子集為O，k_i的模糊子集為O，k_d的模糊子集為NS；

當e的模糊子集為NM，ec的模糊子集為PB時，k_p的模糊子集為NS，k_i的模糊子集為O，k_d的模糊子集為O；

當e的模糊子集為NS，ec的模糊子集為NB時，k_p的模糊子集為PM，k_i的模糊子集為NB，k_d的模糊子集為O；

當e的模糊子集為NS，ec的模糊子集為NM時，k_p的模糊子集為PM，k_i的模糊子集為NM，k_d的模糊子集為NS；

當e的模糊子集為NS，ec的模糊子集為NS時，k_p的模糊子集為PM，k_i的模糊子集為NS，k_d的模糊子集為NM；

當e的模糊子集為NS，ec的模糊子集為O時，k_p的模糊子集為PS，k_i的模糊子集為NS，k_d的模糊子集為NM；

當e的模糊子集為NS，ec的模糊子集為PS時，k_p的模糊子集為O，k_i的模糊子集為O，k_d的模糊子集為NS；

當e的模糊子集為NS，ec的模糊子集為PM時，k_p的模糊子集為NS，k_i的模糊子集為PS，k_d的模糊子集為NS；

當e的模糊子集為NS，ec的模糊子集為PB時，k_p的模糊子集為NS，k_i的模糊子集為PS，k_d的模糊子集為O；

當e的模糊子集為O，ec的模糊子集為NB時，k_p的模糊子集為PM，k_i的模糊子集為NM，k_d的模糊子集為O；

當e的模糊子集為O，ec的模糊子集為NM時，k_p的模糊子集為PM，k_i的模糊子集為NM，k_d的模糊子集為NS；

當e的模糊子集為O，ec的模糊子集為NS時，k_p的模糊子集為PS，k_i的模糊子集為NS，k_d的模糊子集為NS；

當e的模糊子集為O，ec的模糊子集為O時，k_p的模糊子集為O，k_i的模糊子集為O，k_d的模糊子集為NS；

當e的模糊子集為O，ec的模糊子集為PS時，k_p的模糊子集為NS，k_i的模糊子集為PS，k_d的模糊子集為NS；

當e的模糊子集為O，ec的模糊子集為PM時，k_p的模糊子集為NM，k_i的模糊子集為PM，k_d的模糊子集為NS；

當e的模糊子集為O，ec的模糊子集為PB時，k_p的模糊子集為NM，k_i的模糊子集為PM，k_d的模糊子集為O；

當e的模糊子集為PS，ec的模糊子集為NB時，k_p的模糊子集為PS，k_i的模糊子集為NM，k_d的模糊子集為O；

當e的模糊子集為PS，ec的模糊子集為NM時，k_p的模糊子集為PS，k_i的模糊子集為NS，k_d的模糊子集為O；

當e的模糊子集為PS，ec的模糊子集為NS時，k_p的模糊子集為O，k_i的模糊子集為O，k_d的模糊子集為O；

當e的模糊子集為PS，ec的模糊子集為O時，k_p的模糊子集為NS，k_i的模糊子集為PS，k_d的模糊子集為O；

當e的模糊子集為PS，ec的模糊子集為PS時，k_p的模糊子集為NS，k_i的模糊子集為PS，k_d的模糊子集為O；

當e的模糊子集為PS，ec的模糊子集為PM時，k_p的模糊子集為NM，k_i的模糊子集為PM，k_d的模糊子集為O；

當e的模糊子集為PS，ec的模糊子集為PB時，k_p的模糊子集為NM，k_i的模糊子集為PB，k_d的模糊子集為O；

當e的模糊子集為PM，ec的模糊子集為NB時，k_p的模糊子集為PS，k_i的模糊子集為O，k_d的模糊子集為PB；

當e的模糊子集為PM，ec的模糊子集為NM時，k_p的模糊子集為O，k_i的模糊子集為O，k_d的模糊子集為PS；

當e的模糊子集為PM，ec的模糊子集為NS時，k_p的模糊子集為NS，k_i的模糊子集為PS，k_d的模糊子集為PM；

當e的模糊子集為PM，ec的模糊子集為O時，k_p的模糊子集為NM，k_i的模糊子集為PS，k_d的模糊子集為PS；

當e的模糊子集為PM，ec的模糊子集為PS時，k_p的模糊子集為NM，k_i的模糊子集為PM，k_d的模糊子集為PS；

當e的模糊子集為PM，ec的模糊子集為PM時，k_p的模糊子集為NM，k_i的模糊子集為PB，k_d的模糊子集為PS；

當e的模糊子集為PM，ec的模糊子集為PB時，k_p的模糊子集為NB，k_i的模糊子集為PB，k_d的模糊子集為PB；

當e的模糊子集為PB，ec的模糊子集為NB時，k_p的模糊子集為O，k_i的模糊子集為O，k_d的模糊子集為PB；

當e的模糊子集為PB，ec的模糊子集為NM時，k_p的模糊子集為O，k_i的模糊子集為O，k_d的模糊子集為PM；

當e的模糊子集為PB，ec的模糊子集為NS時，k_p的模糊子集為NM，k_i的模糊子集為PS，k_d的模糊子集為PM；

當e的模糊子集為PB，ec的模糊子集為O時，k_p的模糊子集為NM，k_i的模糊子集為PM，k_d的模糊子集為PM；

當e的模糊子集為PB，ec的模糊子集為PS時，k_p的模糊子集為NM，k_i的模糊子集為PM，k_d的模糊子集為PS；

當e的模糊子集為PB，ec的模糊子集為PM時，k_p的模糊子集為NB，k_i的模糊子集為PB，k_d的模糊子集為PS；

當e的模糊子集為PB，ec的模糊子集為PB時，k_p的模糊子集為NB，k_i的模糊子集為PB，k_d的模糊子集為PB；

步驟2-5：步驟2-1產生的輸入變量的模糊量根據步驟2-4產生的模糊規則、步驟2-3產生的伸縮因子，產生輸出變量的模糊量，經去模糊化，得到變論域模糊控制器的輸出Δk_p,Δk_i,Δk_d；

步驟2-6：將Δk_p,Δk_i,Δk_d值送到PID控制器中，對PID的三個控制參數進行調節，完成三個參數的在線整定，公式如下：

Kp=Kp0+ΔkpKi=Ki0+ΔkiKd=Kd0+Δkd]]>

式中，K_p0為比例因數初值、K_i0為積分因數初值、K_d0為微分因數初值，K_p、K_i、K_d為PID控制器的控制參數，分別為比例因數、積分因數、微分因數；

步驟2-7：將步驟2-6得到的位置控制信號傳輸給伺服驅動裝置，伺服驅動裝置輸送導管運動到指定位置，實現導管的位置跟蹤；

步驟3：成像裝置接收檢測裝置中的圖像信息并成像；

步驟4：用戶通過成像裝置呈現的圖像判斷是否到達期望位置，若未到達，則執行步驟2；若已到達，則等待用戶的下一步控制指令。