基于动力学模型的微创手术机器人自适应双边力控制研究

Force detecting and force feedback display significant influence on minimally invasive surgery operations. The state-of-the-art advanced invasive surgery robot, da Vinci, is still lack of force feedback module. The studies on force feedback for present robot surgery are focusing on external sensors and suffering from low system integration. Based on this consideration, this project focuses on the control model for minimally invasive surgery robot from view point of system dynamics theory. The dynamical model for motors and the system dynamical models for robot taking gravity, friction, and interaction force into account will be established. The mapping model involving motor armature current and the interaction force will be modified to achieve the detection of the interaction force. The adaptive bilateral force control strategy based on neural networks will be optimized and a novel control method for force feedback will be explored. In order to establish a new control strategy for minimally invasive surgery robot, the key problems of constraints in an unknown environment during surgery operations, system stability and transparency, as well as adaptive force control strategy will be comprehensively considered and resolved. The research result will give an insight into the related basic studies on force feedback for minimally invasive surgery robot assistant operations.

力检测和力反馈在微创外科手术中起着极其重要的作用。目前国际上最先进的手术机器人da Vinci系统尚缺少力反馈。本课题针对现有机器人手术力反馈研究均从外部传感器着眼，且系统集成度低的科学瓶颈，以腹腔镜微创手术机器人控制模型为研究对象，基于系统动力学理论，建立包括电机和计及重力、摩擦力、交互作用力在内的机器人系统动力学模型,完善电机电枢电流和交互作用力间的映射模型，实现交互作用力的检测，优化基于神经网络的自适应双边力控制策略,探求新型力反馈控制方法。重点解决手术过程中未知环境的约束问题、系统稳定性及透明性问题以及自适应力控制策略等关键科学问题，建立微创外科手术机器人力反馈及控制新方法。课题研究成果将为微创外科机器人辅助手术中的力反馈相关基础研究提供理论指导。

微创外科手术机器人是集医学、机器人学、机械学、生物力学、计算机技术等诸多学科为一体的交叉研究领域，也是机器人领域的研究热点。检测和力反馈在微创外科机器人手术中起着极其重要的作用。唯一的商业化手术机器人系统行销世界各大洲的数十个国家与地区，创造了巨大的经济效益。然而该系统尚缺少力反馈功能，在手术安全性方面存在着隐患。. 针对现有机器人手术力反馈研究均从外部传感器着眼，且集成传感器元件的手术工具难以应用到临床的瓶颈，本课题以腹腔镜微创外科手术机器人为研究对象，首先建立运动学模型，基于系统动力学理论，建立电机和计及重力、摩擦力、交互作用力在内的机器人动力学模型；研究电机电枢电流和交互作用力间的映射模型，实现交互作用力的检测，采用基于神经网络的自适应双边力控制策略，研究力反馈控制方法及控制器设计。通过单元部件测试实验及机器人系统集成实验研究初步验证了提案方案的合理性和有效性。重点解决了手术过程中未知环境的约束问题、系统稳定性及透明性问题以及自适应力控制策略等关键学科问题。突破动力学模型与参数辨识、主从延时补偿与精确位置控制、机器人灵活性与安全性设计等关键技术。初步建立了一种微创外科手术机器人力反馈及控制新方法。. 项目期间申请相关发明专利3项，授权发明专利1项。发表相关高水平学术论文8篇，其中SCI/EI/ISTP检索论文4篇。参加国际会议3次，积极参加各种国际交流活动，多名项目成员出国访问交流开展相关研究，多次与来访高水平专家开展深入讨论。培养硕士生7名，协助培养博士生4名，协助培养博士后1名。负责人获得天津市技术发明一等奖（第六获奖人）。完成了任务指标，取得了较好的研究效果。. 项目研究成果可起到抛砖引玉的作用，将为微创外科机器人辅助手术中的力反馈相关研究奠定坚实的基础，将为微创外科机器人辅助手术中的力反馈相关基础研究提供一定的理论指导及应用启发。