[发明专利]基于状态捕捉的口腔种植机器人控制系统及其操作方法

权利要求书

1.一种基于状态捕捉的口腔种植机器人控制系统，其特征在于，所述系统包括运动执行模块、运动控制模块、传感模块、标志器模块、专家库系统机器人操作技能强化学习系统以及信息储存模块，所述传感模块包括六维力传感器和图像信息采集单元；所述标志器模块包括患者口腔标志器和带有标志器的手套；所述专家库系统包含患者牙槽骨的内部骨密度信息、种植方案、术中机器人运动状态与控制参数、误差分析；

所述运动控制模块用于调整控制运动执行模块的运动参数，运动执行模块完成相应动作，所述传感模块的六维力传感器获取机器人腕部受力，图像信息采集单元获取患者位置与医生手势信息，所述标志器模块用于辅助图像采集单元获取相关信息，专家库系统用于储存手术相关信息以及在强化学习过程中被调用，机器人操作技能强化学习系统用于执行强化学习相关操作，信息储存模块用于记录手术过程中的机器人数据。

2.一种如权利要求1所述的基于状态捕捉的口腔种植机器人控制系统的操作方法，其特征在于，所述操作方法包括以下步骤：：

1)、病例案例情况收集，包括术前数据、种植规划、术中数据和术后分析；

2)、将数据分类处理后构建为专家数据库，包括以下步骤：

2.1)术前种植方案设计

患者佩戴标志器拍摄CBCT，利用CBCT获取患者牙槽骨的内部骨密度信息，专家在种植软件上根据患者实际情况制订种植方案，包括种植体型号、种植位置与种植体方向；

2.2)专家制孔，数据获取

专家握住固定于机器人末端的种植手机，按照种植流程在患者口腔中进行备孔操作，在备孔过程中，利用图像系统捕捉种植手机与患者间的相对位置关系以及医生所佩戴手套当前姿态，通过手套姿态计算医生手势信息，通过安装于机器人腕部的六维力传感器捕捉机器人运行过程中的受力情况，并计算钻针末端的受力情况，利用后台程序记录种植手机转速信息以及机器人本体的运动姿态；

2.3)结果信息获取

制孔完成后，拧入植入体，术后再次利用CBCT获取种植体在患者颌骨内的位置，将种植体的实际位置与术前种植规划中的植入体位置进行比较，计算角度偏差与位置偏差；

2.4)数据录入；

3)、专家库构建完成后，在之后的手术实施中，调用专家库进行机器人技能强化学习。

3.如权利要求2所述的操作方法，其特征在于，所述步骤2.4)的过程如下：

2.4.1)种植方案数据输入：根据种植体型号获取种植体的几何特征，包括其长度L，直径D；以CT数据中的各个位置空间坐标(x_a,y_a,z_a)及该坐标处灰度值α_a构成灰度值列表[(x₁,y₁,z₁,α₁),(x₂,y₂,z₂,α₂),(x₃,y₃,z₃,α₃)……]来表示患者牙槽骨的内部骨密度信息；以方案中植入体的轴线两端点处坐标(X₁,Y₁,Z₁),(X₂,Y₂,Z₂)来表示植入体在材料中的位置信息；

2.4.2)手术过程数据输入：手术过程数据主括：起始时间T_s，终止时间T_e，过程中时间t_a；钻针末端坐标系下沿三个坐标轴方向受力数据力矩钻针转速S_t；4.钻针轴线实时位置以轴线两端端点及其方向向量表示；基于图像系统捕捉到的医生手势G_t；

2.4.3)机器人运动控制参数获取：根据机器人运行过程中的腕部六维力传感器受力以及末端运动速度，进行机器人逆运动学与动力学解算，进而得到无医生配合情况下的机器人运动控制参数，包括机器人关节处的电流环参数；

2.4.4)专家库建立：专家库中信息包含四部分：术前数据、种植方案、术中机器人运动参数及根据逆运动学与动力学解算后的机器人运动控制参数、术后误差数据。

4.如权利要求2或3所述的操作方法，其特征在于，所述步骤3)中，机器人技能强化学习过程为：

3.1)相似案例搜寻：针对病例情况在专家库的术前数据中寻找相似案例，对两案例的灰度值列表及种植体轴线位置进行比较分析，相似情况包括种植牙位，种植位点附近骨密度情况，种植位置附近表面几何形状，若无相似案例则此次手术按照无专家系统参照进行机器人运动控制参数设计，且手术结束后将此次信息纳入专家库；

3.2)机器人运动参数设计：若在专家库中寻找到相似案例θ，则根据相似程度将θ对应的运动控制参数赋予一权重k₁，再按照无专家系统参照进行机器人运动控制参数设计，并赋予一权重k₂，k₂数值一定程度上由k₁决定，若两案例相似程度高，则适当提高k₁值，降低k₂值，若两案例相似程度低，则降低k₁值，提高k₂值，按照此方法将两部分机器人运动控制参数进行融合，形成此次手术的机器人运动控制参数；

3.3)机器人运动执行：术中机器人依据设计好的运动参数执行动作，同时图像系统对医生手势进行捕捉，获得医生手势G_t，针对医生手势调用相适应的参数控制；

3.4)误差分析与奖励值赋予：术后对种植体的种植精度进行评估，并形成此次强化学习过程的奖励值β，β∈[-1,1]，若此次种植精度高于专家库中参照病例，则β0,反之则β0形成负奖励值；

3.5)案例信息入库：将此案例的术前数据、规划方案、术中机器人运动状态及控制参数、种植误差数据归入专家库系统中。