[发明专利]一种有效缓解时延影响的导管手术机器人位姿预测方法

权利要求书

1.一种可有效缓解时延影响进行位姿预测的导管手术机器人，其特征在于，包括数据处理模块和多元信息模糊融合模块；

数据处理模块用于获取主从手术系统总时延和手术操作时间；

主从手术系统总时延由各环节时延测试实验数据加和得到；

多元信息模糊融合模块用于获取位移；

位移的获取过程为：

(1)首先收集医生在血管分岔口进行导管控制的经验数据，即不同血管长度和血管分岔口角度下医生操作导管运动时的平移自由度位移-时间关系曲线和旋转自由度角度-时间关系曲线

(2)选择血管长度LE的隶属度函数，将LE分为4个等级，LE∈{LH(长度很大)，LM(长度较大)，LN(长度较小)，LL(长度很小)}；

(3)选择血管分岔口角度AE的隶属度函数，将AE分为4个等级，AE∈{AH(角度很大)，AM(角度较大)，AN(角度较小)，AL(角度很小)}；

(4)设置模糊融合规则，确定不同LE等级以及不同AE等级的各种组合对应的导管位姿PO的输出向量U；

(5)收集与第f个U即U_f相关的所有的并将其拟合成一条新的平移自由度位移-时间关系曲线同时收集与第f个U即U_f相关的所有的并将其拟合成一条新的旋转自由度角度-时间关系曲线

(6)在真实手术中根据患者CT得到LE和AE；

(7)根据步骤(2)中LE的隶属度函数确定患者的LE等级及其对应的模糊隶属度z_(LE)；

(8)根据步骤(3)中AE的隶属度函数确定患者的AE等级及其对应的模糊隶属度z_(AE)；

(9)根据步骤(4)中模糊融合规则确定患者血管所涉及的U；

(10)解模糊得到导管位姿数据z_j^P，即医生操作导管运动时的平移自由度位移-时间关系曲线上时刻j对应的平移自由度位移，进而得到j的取值区间为[0,X_Pmax]，X_Pmax为对应的最大横坐标值，解模糊公式如下：

其中，v为患者血管所涉及的U的总数；Uⁱ为患者血管所涉及的第i个U；C_p(Uⁱ)为Uⁱ对应的Y_jC_p(Uⁱ)为Uⁱ对应的上时刻j对应的平移自由度位移值；为Uⁱ对应的z_(LE)；为Uⁱ对应的z_(AE)；

同时，解模糊得到导管位姿数据z_w^X，即医生操作导管运动时的旋转自由度角度-时间关系曲线上时刻w对应的旋转自由度角度值，进而得到即得到位移，w的取值区间为[0,X_Xmax]，X_Xmax为对应的最大横坐标值，解模糊公式如下：

其中，v为患者血管所涉及的U的总数；Uⁱ为患者血管所涉及的第i个U；C_X(Uⁱ)为Uⁱ对应的Y_jC_X(Uⁱ)为Uⁱ对应的上时刻w对应的旋转自由度角度值；为Uⁱ对应的z_(LE)；为Uⁱ对应的z_(AE)；

分别获取主从手术系统总时延、手术操作时间和位移后，将三者结合得到柔性导管位姿的预测结果；

结合的方法为：将主从手术系统总时延和手术操作时间加和得到总时间e，从和上截取区间[0,e]对应的曲线段，得到柔性导管位姿的预测结果。

2.根据权利要求1所述的一种可有效缓解时延影响进行位姿预测的导管手术机器人，其特征在于，各环节包括数据获取和处理、执行器响应、通讯以及力触觉渲染环节。