[发明专利]一种主从式手术机器人轨迹预测控制方法

说明书

本发明公开了一种主从式手术机器人轨迹预测控制方法，首先设计最小二乘支持向量机卡尔曼振动滤波算法，对手部的震颤信号进行滤除，得到目标轨迹信号；分别通过直线轨迹规划法和Chebyshev伪谱法对目标轨迹信号进行轨迹规划，得到规划后的轨迹，通过二次规划法对规划后的轨迹进行优化，得到实际轨迹信号；通过主从位姿映射函数将实际轨迹信号作为输入，映射出主、从手的运动位姿，实现对主从式手术机器人轨迹的预测控制。本发明一种主从式手术机器人轨迹预测控制方法，解决了主从式手术机器人末端运行有延迟、精度低的问题。

技术领域

本发明属于手术机器人控制技术领域，具体涉及一种主从式手术机器人轨迹预测控制方法。

背景技术

目前，手术机器人技术已成为当前医疗机器人领域的研究热点，并在临床外科手术领域有着广阔的应用前景。从手机械臂的运行轨迹控制指的是从手机械臂运动学(位移和速度)约束和动力学(加速度和驱动力矩)约束下，生成从手机械臂末端执行器从起始点到目标点之间的离散位姿序列。如今从手机械臂的运行轨迹控制主要有以下两种：(1)任务空间规划方法，任务空间指的是末端执行机构在三维空间中运动时其姿态和位移组成的空间，然而这种规划方法规定末端执行机构需满足任务空间中特定路径要求的离散位姿序列，需要大量的矩阵运算将任务空间参数转化为关节空间的控制变量，例如有直线规划、圆弧规划和多项式曲线规划等，导致不能实时的控制从手机械臂。(2)关节空间规划法，一般只受关节速度和加速度的限制，能有效避免机器人的奇异点和冗余度问题，一般有多项式插补、梯形速度插补和样条曲线插补等，但是这种规划方法轨迹不够光滑。

从手的末端振动主要是由主手端操作者的生理颤动引起的，在整个主从式手术机器人的控制系统中，可以通过滤除这些振动信号来提高精度，主要采用低通滤波、零相位滤波以及基于信号补偿的方法。低通滤波是最简单易行的方法，能基本实现振动信号的滤除，但是会引起信号延迟，影响了手术的实时性。零相位滤波可以改善前者相位滞后的问题，引入逆向滤波可以实现无相位滞后滤波，但是整个系统就会进行时间序列反转，无法应用于实时操作系统。手术机器人的运动精度和实时性要求严格，简单的轨迹规划不能满足手术机器人的工作要求。

发明内容

本发明的目的是提供一种主从式手术机器人轨迹预测控制方法，解决了主从式手术机器人末端运行有延迟、精度低的问题。

本发明所采用的技术方案是一种主从式手术机器人轨迹预测控制方法，具体按照以下步骤实施：

步骤1，设计最小二乘支持向量机卡尔曼振动滤波算法，对手部的震颤信号进行滤除，得到目标轨迹信号；

步骤2，分别通过直线轨迹规划法和Chebyshev伪谱法对目标轨迹信号进行轨迹规划，得到规划后的轨迹，通过二次规划法对规划后的轨迹进行优化，得到实际轨迹信号；

步骤3，通过主从位姿映射函数将实际轨迹信号作为输入，映射出主、从手的运动位姿，实现对主从式手术机器人轨迹的预测控制。

本发明的特点还在于：

步骤1具体为：

步骤1.1，采集主手的运行轨迹，将其离散化进行标定，将卡尔曼滤波过程写成状态方程与测量过程：

状态过程：

X(k)＝AX(k-1)+w(k) (1)，

测量过程：

Z(k)＝HX(k)+v(k) (2)，

式(1)、(2)中，X(k)是主手中的振动信号的状态，矩阵A表示状态变化，向量Z(k)是信号测量结果，矩阵H表示测量变化，向量w(k)是状态噪声，向量v(k)是测量噪声，其中，w(k)和v(k)是假设相互独立的均值为0的高斯白噪声；

步骤1.2，预测