《微创手术机器人mciro hand a主从控制策略研究》由会员分享，可在线阅读，更多相关《微创手术机器人mciro hand a主从控制策略研究（4页珍藏版）》请在金锄头文库上搜索。
1、微创手术机器人Mciro Hand A主从控制策略研究0 引言微创手术是利用细长的手术工具通过病人体表切口探入体内进行手术操作的。与传统开口手术相比， 它可以减少手术对病人造成的创伤， 缩短恢复时间。另一方面， 它也为医生操作带来了诸多困难， 如： 灵活性降低，工具的自由度被约束为4 个(不含开合)；由于切口的限制，操作呈现杠杆效应；医生通过二维显示器获得手术场景的信息， 缺乏深度方向上的感觉。微创手术的这些缺点， 使得其仅在相对简单的手术中得到应用1。微创手术操作示意图所示。微创手术的优势及其局限性，使得医生期望获得辅助设备以方便实施并能够在更多领域中开展这类手术2。机器人技术的引入可以：
2、a)增加工具的自由度数；b)发挥机器人操作稳定、定位准确的优势； c)使医生在三维图像下进行手术操作， 且能够克服眼手不协调的缺点3； d)机器人辅助手术还具有远程操作的潜力4。近年来， 多种形式的微创机器人样机相继开发出来， 包括利用自然腔道进行操作的微型机器人 5，6， 直接安装于病人身体之上的小型机器人7，8， 安装于手术床上的机器人 9，布置于地面的体积较大的机器人 10，11等。其中，由Intuitive Surgical. Inc.开发的da Vinci 机器人系统11及由Computer Motion 公司开发的Zeus 机器人系统12，均通过了美国FDA 认证。文献13总结了两
3、者的特点及性能比较。两公司合并后，Zeus 机器人系统不再生产14。然而， 已获得推广的机器人也存在相关问题， 如： 技术垄断、价格昂贵、所提供的手术工具并不能满足不同区域的病人的需求等。尽管如此， 机器人技术对手术操作带来的变革仍然被认为与CT、MRI 等图像技术对医疗诊断带来的变革等同15。针对这种情况， 我们自主研发了新型的微创手术机器人“Micro Hand A”系统。本文以“Micro Hand A”为研究对象，建立了微创机器人系统的主从运动控制策略， 包括： 运动一致性控制， 比例控制及增量式控制。解决了医生眼手运动不协调及主从手异构等问题。通过设计套环-滑竿实验、缝合打结等实验，
4、 验证了控制策略的正确性、有效性。1 “Micro Hand A”系统简介“Micro Hand A”系统为主从式手术机器人系统，由主操作手与从操作手两大部分组成。其中，主操作手系统为自主研发的具有重力平衡功能的力反馈型设备，位姿解耦，操作灵活，能够在三个移动方向上提供最大为12N 的持续反馈力。机器人的从操作手系统由三部分组成：用于手术前对机器人进行快速调整的被动调整臂系统，在手术过程中不参与运动；用于夹持手术工具实现绕体表切口运动的主动机械臂系统；以及实际进行手术操作的多自由度手术工具。主动机械臂利用新型的机械结构16，实现了微创手术操作需要工具在运动中始终通过固定切口的需求；文献17介绍
5、了主动机械臂的详细设计及优化过程。具有多种形式的手术工具有4 个自由度，外径为8mm。通过手术仿真， 可以确定合适的切口位置及机器人的初始位姿， 再对被动机械臂进行调整， 使主动机械臂到达理想位姿后， 便可以运用“MicroHand A”系统进行辅助手术。包含运动映射与力映射两个过程的系统总体功能。2 控制系统软件层级合理的划分控制系统软件的层级结构， 对于复杂的控制系统来说非常必要。它不仅有利于系统调试， 还有利于系统维护与升级。根据微创手术机器人的功能及需求， 将“Micro Hand A”的控制软件划分为界面层、核心软件层及底层驱动层三个层级。界面层用于完成参数设置、状态显示、功能切换、
6、比例调整、处理工具更换及机械臂干涉问题等功能。核心软件层是实现主从运动控制及力反馈控制的关键层， 它包含主从运动学计算、力反馈计算及状态检测等模块。应当指出， 目前机器人从操作手尚未安装力检测元件， 因此主从操作时， 主操作手端只是提供运动输入， 而无力矩输出。核心软件层保留的力反馈计算功能， 只是在手术仿真时用以实现虚拟力反馈。底层驱动层主要包含各电机驱动器、I/O 驱动设备等， 是对各控制信号的执行部分。“MicroHand A”软件架构如所示。3 相关运动策略针对传统微创手术在操作上的诸多问题， “Micro Hand A”系统采用了一系列运动控制策略， 主要包含运动一致性控制、比例控制
7、及增量式控制三种。3.1 运动一致性控制运动一致性控制主要用于解决传统手术操作中眼手不协调的问题。本控制策略目的是实现手术工具末端的姿态和运动方向与主操作手末端的姿态及运动方向一致， 即实现直觉运动控制。在主从操作过程中， 如果操作者直接观察被操作环境的信息(通常在系统调试阶段使用)， 则主从操作手的运动应在同一参考坐标系下描述， 如中的大地坐标系Gxyz 。若操作者通过图像设备(内窥镜、显示器等)观察被操作环境的信息(机器人辅助手术过程采用的方式)，则主操作手的运动应在显示器坐标系下进行描述，如中Dyz坐标系； 而手术工具末端的运动应在内窥镜镜头坐标系下描述， 如中Exyz坐标系。后者又称为
8、在图像坐标系下实现的主从运动。主操作手末端与手术工具末端在参考坐标系下运动时应保证移动方向一致， 姿态完全对应。这样， 使得操作者感觉像在直接操作手术工具末端一样。解决了传统微创中操作者手部运动与所期望的运动相反的问题， 减少了手术中的误操作率。3.2 比例控制比例控制策略的建立增加了对不同手术区域与不同手术操作的适应性。如在一些运动范围受限的关键区域(如心脏手术)进行手术， 或进行一些复杂的手术操作时， 可以将主操作手的运动按一定的比例缩小为从操作手的运动。“Micro Hand A”手术机器人系统具有两种主-从映射比例， 分别为3：1 和5：1. 3：1 在常规操作下使用， 而 5：1 则
9、在精细操作下使用。比例控制是以运动一致性为前提的， 因此只能用于对移运进行处理， 主从端的姿态在参考坐标系下仍需保持一致。3.3 增量式控制增量式控制能够使机器人在特殊情况下可以切断主从运动映射， 完成调整后能够方便的重新建立映射。该控制策略可以很好的解决主从操作手运动空间不一致、两主操作手发生干涉或从操作手之间发生干涉、工具操作臂与图像操作臂之间的切换等问题。与比例控制一样， 增量式控制也是以运动一致性为前提， 只能用于对移动进行处理。综合上述三种运动控制策略主从运动映射可描述为两种形式。4 实验研究为了验证控制系统的性能及控制策略的有效性， 我们设计了系列典型实验， 包括套环-滑竿实验、缝
10、合打结实验等实验。其中， 套管-滑竿实验中的主从操作运动是在大地坐标系下进行映射的， 而缝合打结实验中的主从运动则是在图像坐标系下进行映射的。4.1 套环-滑竿实验本实验是利用机器人夹持金属环穿过固定的具有空间曲线外形的金属杆， 运动过程中金属环不应脱落， 金属环与金属杆不应发生碰撞。本实验要求机器人在运动过程中要具有极高的稳定性， 因此选用的主从运动比例为5：1。实验所选用的金属杆直径为1.5mm， 金属环内径8mm， 外径12mm。套环-滑竿实验过程所示， 整个过程用时63s， 无脱落或碰撞发生。为了表达清晰且利于对比， 将手术工具末端的运动放大至实际运动的5 倍， 并将主从操作手的运动在
11、同一坐标系下进行描述， 起始点设为坐标原点。经处理后的套环-滑竿实验中主操作手与手术工具末端参考点的运动轨迹所示。4.2 缝合打结实验缝合打结操作属于手术操作中最为复杂的操作， 微创手术的约束条件又使其变得尤为困难。该实验至少可以验证机器人两个方面的性能： 1) 是否具有足够的自由度， 2) 手术工具末端所提供的力能否满足手术操作的要求。缝合打结实验过程为： 在“Micro Hand A”的立体视觉下， 利用手术工具夹持缝合针在主操作手的控制下对组织进行缝合， 并在此基础上完成打结操作。实验所采用的缝合针为1/2 标准医用缝合针， 并用大型动物(猪)的肌肉组织进行实验。该过程选用的主从运动比例
12、为5：1， 并顺利完成了整个实验。缝合打结实验过程所示。5 结论微创手术具有许多开口手术所无法比拟的优势，成为全球外科发展的主旋律。针对传统微创手术许多在操作上的困难，我们开发了新型的用以辅助微创手术的机器人“Micro HandA”系统。本文对该系统的控制系统进行了详细研究， 并得到如下结论。1) 以自主开发的主从式微创手术机器人“Micro Hand A”为研究对象，建立了相关运动控制策略， 其中运动一致性控制解决了传统微创手术操作中存在的眼手不协调的问题；比例控制则增加了对不同手术操作的适应性， 如进行精细的缝合打结操作时可选用较大的主从运动比例， 以增加操作的精度与稳定性； 增量式控制
13、则解决了主从操作手异构、运动空间不一致等问题， 并且在机器人发生干涉时， 采用该策略还有利于快速地重新建立主从运动映射。2) 通过设计典型实验， 验证了控制系统的性能及控制策略的有效性、准确性。此外，实验还说明通过采用机器人技术能够缩短微创手术操作的学习周期。3) 下一步需进一步完善机器人系统的总体性能， 并开展动物实验， 以测试其在临床使用上的可行性。参考文献 (References)1 Cao C G L. A Task Analysis of Laparoscopic Surgery： Requirements for Remote Manipulation andEndoscopic
14、Tool Design. Simon FraserUniversity， 1996.2 Sun L W， Van M F， Schmid J， et al. Advanced da Vinci surgical system simulator for surgeon training andoperation planning. Int J MedRobotics Comput Assist Surg， 2007， 9： 245251.3 Dion Y M， Gaillard F. Visual integration of data and basic motor skills under
15、 laparoscopy： influence of 2-Dand 3-D video-camera systems.Surg Endosc， 1997， 11： 9951000.4 Marescaus J， Leroy J， Gagner M， et al. Transatlantic robot-assisted telesurgery. Nature， 2001， 413：379380.5 Wang H J， Wang S X， Ding J N， et al. Suturing and tying knots assisted by a surgical robot system in
16、laryngeal MIS. Robotica， 2010，28： 241252.6 Kapoor A， Simaan N， Taylor R H. Suturing in confined spaces： Constrained motion control of a hybrid8-DoF robot. 12th InternationalConference on Advanced Robotics， 2005， 452459.7 Berkelman P， Cinquin P， Boidard E， et al. Development and testing of a compact endoscope manipulatorfor minimally invasive surgery.Computer Aided Surgery， 2005， 11： 113.8 Zemiti N， Morel G， Ortmaier T， et al. Mechatronic desi
