CN111449666B - 距离监测方法、装置、血管机、电子设备及存储介质 - Google Patents

距离监测方法、装置、血管机、电子设备及存储介质 Download PDF

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Abstract

本公开提供一种距离监测方法、装置、血管机、电子设备及存储介质，所述方法用于监测能够相对运动的第一主体和第二主体间距离，所述方法包括下述步骤：获取所述第一主体的多个第一单元模型和所述第二主体的多个第二单元模型；计算每个所述第一单元模型与每个所述第二单元模型间的最小距离；根据全部的所述最小距离确定所述第一主体和所述第二主体间的最小距离；响应于所述第一主体和所述第二主体间的最小距离小于预设的距离阈值，控制所述第一主体和所述第二主体间的最小距离大于或等于预设的距离阈值。

Description

距离监测方法、装置、血管机、电子设备及存储介质
技术领域
本公开涉及医疗设备技术领域，具体涉及一种距离监测方法、装置、血管机、电子设备及存储介质。
背景技术
血管机(Digital Subtraction Angiography，DSA，血管造影X射线机，简称血管机)是现代临床重要的诊疗辅助设备，尤其在介入治疗中起着不可替代的作用，能够借助高精度计算机化的医学影像学仪器的观察，通过导管深入体内取得组织学、细胞学、细菌学、生化或生理资料，以对疾病进行诊断或治疗。因此使临床疾病由有创伤变为微创伤甚至无创伤,治疗的难度由大变小,减少了患者的减苦。血管机通常包括机架(因其外形类似英文字母C，故也称为“C型臂”)和导管床，在实际的使用中，医生通常需要反复移动C型臂的位置、姿态，或导管床的位置、姿态，以对准患者的病灶区域，进行造影、介入治疗等操作。血管机的结构和运动姿态较为复杂，且机构运动时速度较快，如果没有做好安全防碰撞设计，会带来非常严重的运动风险，给患者造成物理伤害或者机构之间发生碰撞。
发明内容
本公开提供一种距离监测方法、装置、血管机、电子设备及存储介质。
具体地，本公开是通过如下技术方案实现的：
第一方面，提供一种距离监测方法，用于监测能够相对运动的第一主体和第二主体间距离，所述方法包括下述步骤：
获取所述第一主体的多个第一单元模型和所述第二主体的多个第二单元模型；
计算每个所述第一单元模型与每个所述第二单元模型间的最小距离；
根据全部的所述最小距离确定所述第一主体和所述第二主体间的最小距离；
响应于所述第一主体和所述第二主体间的最小距离小于预设的距离阈值，控制所述第一主体和所述第二主体间的最小距离大于或等于预设的距离阈值。
优选的，获取所述第一主体的多个第一单元模型和所述第二主体的多个第二单元模型，包括：
根据所述第一主体获取多个第一体元，根据所述第二主体获取多个第二体元，其中，全部第一体元组成所述第一主体，全部第二体元组成所述第二主体；
根据每个所述第一体元确定对应的第一单元模型，根据每个所述第二体元确定对应的第二单元模型，其中，所述第一单元模型为长方体，所述第二单元模型为长方体。
优选的，根据每个所述第一体元确定对应的第一单元模型，根据每个所述第二体元确定对应的第二单元模型，包括：
获取能够包围所述第一体元的最小长方体，作为所述第一体元对应的第一单元模型；
获取能够包围所述第二体元的最小长方体，作为所述第二体元对应的第二单元模型。
优选的，所述计算每个所述第一单元模型与每个所述第二单元模型之间的最小距离，包括：
分别计算所述第一单元模型的每个顶点与所述第二单元模型的每个面间的距离，分别计算所述第二单元模型的每个顶点与所述第一单元模型的每个面间的距离；
分别计算所述第一单元模型的每条边与所述第二单元模型的每条边间的距离；
根据全部的计算结果确定第一单元模型与第二单元模型间的最小距离。
优选的，还包括：
根据全部的所述最小距离确定所述第一主体与所述第二主体间的最近方向；
所述控制所述第一主体和所述第二主体间的最小距离大于或等于预设的距离阈值，包括：
获取所述第一主体与所述第二主体的相对运动的方向和距离变化；
响应于所述相对运动的方向与所述最近方向呈锐角且所述距离变化为减小，控制所述第一主体和所述第二主体在所述最近方向上的运动，以使最近方向上的距离大于或等于预设的距离阈值。
优选的，还包括：
根据所述第一主体和所述第二主体间的最小距离小于预设的距离阈值的差值，生成并发送相应的报警信号。
第二方面，提供一种距离监测装置，用于监测能够相对运动的第一主体和第二主体间的距离，所述装置包括：
获取模块，用于获取所述第一主体的多个第一单元模型和所述第二主体的多个第二单元模型；
计算模块，用于计算每个所述第一单元模型与每个所述第二单元模型之间的最小距离；
距离模块，根据全部的所述最小距离确定所述第一主体和所述第二主体间的最小距离；
控制模块，用于响应于所述第一主体和所述第二主体间的最小距离小于预设的距离阈值，控制所述第一主体和所述第二主体间的最小距离大于或等于预设的距离阈值。
第三方面，提供一种血管机，所述血管机包括：
机架；
导管床；
控制器，用于执行任一项上述的距离监测方法，以监测所述机架和所述导管床间的距离。
第四方面，提供一种电子设备，所述设备包括存储器、处理器，所述存储器用于存储可在处理器上运行的计算机指令，所述处理器用于在执行所述计算机指令时基于任一项上述的方法进行距离监测。
第五方面，提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述程序被处理器执行时实现任一项上述的方法。
本说明书的实施例提供的技术方案可以包括以下有益效果：
本公开实施例中的距离监测方法，通过获取能够代表第一主体位置的多个第一单元模型和能够代表第二主体位置的的多个第二单元模型，通过遍历计算每个第一单元模型和每个第二单元模型间的最小距离，然后根据全部的最小距离以得出第一主体与第二主体间的最小距离，再利用最小距离与预设的距离阈值进行比较，控制最小距离不能小于预设的距离阈值，通过对第一主体和第二主体的拆分，并利用拆分后的第一单元模型和第二单元模型来确定两个主体间的最小距离，既增加了两个主体间距离监测的准确性，又不至于造成繁重的运算负担，保证了良好的运算效率及正确性，避免了两个主体不断靠近造成的碰撞和损坏。如将本公开实施例中的距离监测方法用于监测血管造影X射线机的机架和导管床，则可以避免机架和导管床以及患者发生碰撞，进而保证了血管机运行的安全性和治疗、诊断的安全性。
附图说明
图1是本公开一示例性实施例示出的距离监测方法的流程图；
图2是本公开一示例性实施例示出的能够相对运动的第一主体和第二主体的结构示意图；
图3是本公开一示例性实施例示出的根据第一主体获取第一单元模型以及根据第二主体获取第二单元模型的方法的流程图；
图4是本公开一示例性实施例示出的计算每个所述第一单元模型与每个所述第二单元模型之间的最小距离的方法的流程图；
图5是本公开一示例性实施例示出的两个单元模型的结构示意图；
图6是本公开一示例性实施例示出的控制第一主体和第二主体间距离的方法的流程图；
图7是本公开一示例性实施例示出的距离监测装置的结构示意图；
图8是本公开一示例性实施例示出的设备的硬件示意图。
具体实施方式
这里将详细地对示例性实施例进行说明，其示例表示在附图中。下面的描述涉及附图时，除非另有表示，不同附图中的相同数字表示相同或相似的要素。以下示例性实施例中所描述的实施方式并不代表与本公开相一致的所有实施方式。相反，它们仅是与如所附权利要求书中所详述的、本公开的一些方面相一致的装置和方法的例子。
在本公开使用的术语是仅仅出于描述特定实施例的目的，而非旨在限制本公开。在本公开和所附权利要求书中所使用的单数形式的“一种”、“所述”和“该”也旨在包括多数形式，除非上下文清楚地表示其他含义。还应当理解，本文中使用的术语“和/或”是指并包含一个或多个相关联的列出项目的任何或所有可能组合。
应当理解，尽管在本公开可能采用术语第一、第二、第三等来描述各种信息，但这些信息不应限于这些术语。这些术语仅用来将同一类型的信息彼此区分开。例如，在不脱离本公开范围的情况下，第一信息也可以被称为第二信息，类似地，第二信息也可以被称为第一信息。取决于语境，如在此所使用的词语“如果”可以被解释成为“在……时”或“当……时”或“响应于确定”。
血管机(Digital Subtraction Angiography，DSA，血管造影X射线机，简称血管机)是现代临床重要的诊疗辅助设备，尤其在介入治疗中起着不可替代的作用，能够借助高精度计算机化的医学影像学仪器的观察，通过导管深入体内取得组织学、细胞学、细菌学、生化或生理资料，以对疾病进行诊断或治疗。因此使临床疾病由有创伤变为微创伤甚至无创伤,治疗的难度由大变小,减少了患者的减苦。血管机通常包括机架(因其外形类似英文字母C，故也称为“C型臂”)和导管床，在实际的使用中，医生通常需要反复移动C型臂的位置、姿态，或导管床的位置、姿态，以对准患者的病灶区域，进行造影、介入治疗等操作。血管机的结构和运动姿态较为复杂，且机构运动时速度较快，如果没有做好安全防碰撞设计，会带来非常严重的运动风险，给患者造成物理伤害或者机构之间发生碰撞。目前血管机使用机械式防碰撞的方法，即在每个机构上设置缓冲结构，当发生碰撞时，缓冲结构相互碰撞，缓冲作用能够减轻碰撞造成的影响。
因此，本公开提供了一种距离监测方法，用于监测能够相对运动的第一主体和第二主体间距离，以防止二者发生碰撞，具体的可以通过SAT(Separating-Axis-Theorem)算法、GJK(Gilbert-Johnson-Kee)算法和LC(Lin-Canny)进行上述监测。SAT算法在二维情况下十分快速准确，但在三维情况下无法准确确定产生最近距离的点对的位置；GJK算法有时会因为模型的某种特殊形状而产生无穷循环，并且在计算明科夫斯基空间点集的三维凸包时需要大量的计算资源，运算难度较大；LC算法不具有上述两种方法的缺点，但LC算法将模型拆分过细并采用渐进式求解方法，会产生大量重复无谓的计算，会导致算法时间复杂度大幅升高。
基于此，请参照附图1，本公开还提供了一种距离监测方法，用于监测能够相对运动的第一主体和第二主体间距离，所述方法包括下述S101至S104四个步骤：
在步骤S101中，获取所述第一主体的多个第一单元模型和所述第二主体的多个第二单元模型。
本步骤中，获取到的第一主体的多个第一单元模型能够准确的表征第一主体的位置，获取到的第二主体的多个第二单元模型能够准确的表征第二主体的位置，因此多个第一单元模型和多个第二单元模型作为计算第一主体和第二主体间距离的基础。相较于直接用第一主体和第二主体来计算距离，上述划分为多个单元的方式使计算结果更加准确，但运算量有相应增加，因此可以通过控制第一单元模型和第二单元模型的确定方式达到计算结果准确度和运算复杂程度的平衡点，具体的控制方式下文将有详细介绍，这里暂不做过多赘述。
请参照附图2，在一个示例中，第一主体201获取到了多个第一单元模型203(仅标注出其中一个，其他未标注)，第二主体202获取到多个第二单元模型204(仅标注出其中一个，其他未标注)。
在步骤102中，计算每个所述第一单元模型与每个所述第二单元模型间的最小距离。
在本步骤中，遍历计算每个第一单元模型和每个第二单元模型间的最小距离。具体的，可以先从多个第一单元模型中取出一个，然后计算该第一单元模型与每个第二单元模型间的最小距离，并进行记录；然后依次取出每个第一单元模型，并都进行上述计算，因此最后能够获得多个计算结果，也就是多个最小距离。
在一个示例中，获取到了M个第一单元模型，获取到了N各第二单元模型，则按照上述遍历计算的方式可以得到M*N个计算结果，也就是M*N个最小距离。
在步骤S103中，根据全部的所述最小距离确定所述第一主体和所述第二主体间的最小距离。
在本步骤中，首先统计步骤S102中的多个计算结果(即多个最小距离)，然后比较这些最小距离，以获得这些最小距离按照大小顺序进行排列的结果，然后取出最小的最小距离作为第一主体和第二主体间的最小距离。
在一个示例中，如果存在一个最小的最小距离，则将该最小距离作为第一主体和第二主体间的最小距离。
在一个示例中，如果存在多个相等的最小的最小距离，则将该最小距离作为第一主体和第二主体间的最小距离。
在步骤104中，响应于所述第一主体和所述第二主体间的最小距离小于预设的距离阈值，控制所述第一主体和所述第二主体间的最小距离大于或等于预设的距离阈值。
在本步骤中，通过步骤101至103对第一主体和第二主体间的最小距离进行时时测量，然后通过预设的距离阈值进行检测，控制第一主体和第二主体间的距离在预设的距离阈值之上，也就是保持在安全距离的范围内。
在一个示例中，预设的距离阈值必须大于零，具体的可以根据第一主体和第二主体的种类以及特点进行设置，例如可以设置为10mm。
本实施例中的距离监测方法，利用拆分后的第一单元模型和第二单元模型来确定两个主体间的最小距离，既增加了两个主体间距离监测的准确性，又不至于造成繁重的运算负担，避免了两个主体不断靠近造成的碰撞和损坏。如将本公开实施例中的距离监测方法用于监测血管造影X射线机的机架和导管床，则可以避免机架和导管床以及患者发生碰撞，提高了治疗、诊断的安全性和可靠性。
如何获取第一单元模型和第二单元模型，能够影响第一主体和第二主体间的最小距离的计算准确性，同时能够影响运算过程的复杂程度，因此获取第一单元模型和第二单元模型的方法，能够直接影响整个距离监测方法的质量。请参照附图3，其示出了根据第一主体获取第一单元模型以及根据第二主体获取第二单元模型的方法，包括步骤S301和步骤S302。
在步骤S301中，根据所述第一主体获取多个第一体元，根据所述第二主体获取多个第二体元，其中，全部第一体元组成所述第一主体，全部第二体元组成所述第二主体。
在本步骤中，将第一主体进行拆分，将第二主体也进行拆分。通过拆分，整体的第一主体划分为多个第一体元，相邻的第一体元间无重合，全部的第一体元按照各自位置组合后，即为原来的第一主体；整体的第二主体划分为多个第二体元，相邻的第二体元间无重合，全部的第二体元按照各自位置组合后，即为原来的第二主体。具体拆分过程可以根据两个主体的种类和结构、计算的准确性要求以及能够承受的运算负荷进行确定。
在一个示例中，可以将每个主体按照零件进行拆分，每个零件作为一个体元。
在一个示例中，可以将每个主体按照形状进行拆分，使拆分后的每个体元均为规则形状(长方体、圆柱、棱柱、棱锥、圆锥、球等)。
在步骤S302中，根据每个所述第一体元确定对应的第一单元模型，根据每个所述第二体元确定对应的第二单元模型，其中，所述第一单元模型为长方体，所述第二单元模型为长方体。
在本步骤中，针对拆分后的每个体元均进行建模以形成单元模型，该过程为所有体元的统一过程，即将每个体元均转化为某些方面统一的模型，例如转化为结构相同的模型。
在一个示例中，按照下述方式对体元进行建模处理：获取能够包围所述第一体元的最小长方体，作为所述第一体元对应的第一单元模型；获取能够包围所述第二体元的最小长方体，作为所述第二体元对应的第二单元模型。通过上述建模过程，使每个体元均转化为长方体(包括正方体，即长、宽、高均相等的长方体)形状的单元模型，所有的单元模型形状统一，降低了后续最小距离计算的复杂程度，每个单元模型均能够包围对应的体元，且又是能够包围对应的体元的最小的长方体，因此也增加了后续最小距离计算的准确性。
请再次参照附图2，根据第一主体201获得的每个第一单元模型203均呈长方体，每个第一单元模型203均包围一个第一体元，相邻第一体元无重叠，因此相邻第一单元模型无重叠；根据第二主体202获得的每个第二单元模型204均呈长方体，每个第二单元模型204均包围一个第二体元，相邻第二体元无重叠，因此相邻第二单元模型无重叠。
请参照附图4，其示出了计算每个所述第一单元模型与每个所述第二单元模型之间的最小距离的方法，即以任一个第一单元模型和任一个第二单元模型为例进行组合，并详细说明计算过程，每个组合均参照该过程进行计算，具体包括步骤S401至S403。
在步骤S401中，分别计算所述第一单元模型的每个顶点与所述第二单元模型的每个面间的距离，分别计算所述第二单元模型的每个顶点与所述第一单元模型的每个面间的距离。
在本步骤中，首先取第一单元模型的一个顶点，然后计算该顶点与第二单元模型的每个面间的距离，然后依次取第一单元模型的每个顶点进行上述遍历计算；同样首先取第二单元模型的一个顶点，然后计算该顶点与第一单元模型的每个面间的距离，然后依次取第二单元模型的每个顶点进行上述遍历计算。
请继续参照附图2，本实施例中，在进行本步骤的全部计算时，首先建立一个三维坐标系205，然后获取每个第一单元模型的顶点、边、面和第二单元模型的顶点、边、面在上述三维坐标系205中的坐标信息，然后依据坐标信息进行全部计算。
请参照附图5，本实施例以一个长方体的第一单元模型V1和一个长方体的第二单元模型V2为例，详细说明本步骤的计算过程。
首先对第一单元模型V1和第二单元模型V2行说明：
设立方体模型V1＝[P1-1～8]，V2＝[P2-1～8]，对应顶点的一般表现形式为：P＝(x,y,z)；
设V1的12条边分别为：
L1-1＝[P1-1,P1-2]；
L1-2＝[P1-2,P1-4]；
L1-3＝[P1-4,P1-3]；
L1-4＝[P1-3,P1-1]；
L1-5＝[P1-1,P1-5]；
L1-6＝[P1-2,P1-6]；
L1-7＝[P1-4,P1-8]；
L1-8＝[P1-3,P1-7]；
L1-9＝[P1-5,P1-6]；
L1-10＝[P1-6,P1-8]；
L1-11＝[P1-8,P1-7]；
L1-12＝[P1-7,P1-5]；
六个面按顶点的首尾相连顺序，分别为：
S1-1＝[P1-1,P1-2,P1-4,P1-3]；
S1-2＝[P1-1,P1-2,P1-6,P1-５]；
S1-３＝[P1-2,P1-4,P1-8,P1-6]；
S1-4＝[P1-4,P1-3,P1-7,P1-8]；
S1-5＝[P1-3,P1-1,P1-5,P1-7]；
S1-6＝[P1-5,P1-6,P1-8,P117]；
设V2的12条边分别为：
L2-1＝[P2-1,P2-2]；
L2-2＝[P2-2,P2-4]；
L2-3＝[P2-4,P2-3]；
L2-4＝[P2-3,P2-1]；
L2-5＝[P2-1,P2-5]；
L2-6＝[P2-2,P2-6]；
L2-7＝[P2-4,P2-8]；
L2-8＝[P2-3,P2-7]；
L2-9＝[P2-5,P2-6]；
L2-10＝[P2-6,P2-8]；
L2-11＝[P2-8,P2-7]；
L2-12＝[P2-7,P2-5]；
六个面按顶点的首尾相连顺序，分别为：
S2-1＝[P2-1,P2-2,P2-4,P2-3]；
S2-2＝[P2-1,P2-2,P2-6,P2-5]；
S2-3＝[P2-2,P2-4,P2-8,P2-6]；
S2-4＝[P2-4,P2-3,P2-7,P2-8]；
S2-5＝[P2-3,P2-1,P2-5,P2-7]；
S2-6＝[P2-5,P2-6,P2-8,P2-7]；
然后按照下述步骤进行计算：
S401-1：设索引变量i＝1,j＝1；跳转到步骤S401-2；
S401-2：通过辅助算法(一)，计算点P1-i与面S2-j的最近距离
Figure BDA0002404496720000121
计算点P2-i与面S1-j的最近距离/>
Figure BDA0002404496720000122
完成后跳转到步骤S401-3；
S401-3：j＝j+1。若j≥7，则跳转到步骤S401-4；否则返回步骤S401-2；
S401-4：i＝i+1。若i≥9，则完成两个单元模型间所有的点-面的距离计算；否则返回步骤S401-2。
其中的辅助算法(一)的具体步骤如下：
(a)设空间中某点表示为：P＝(x,y,z)，矩形面S由四点表示为：P1＝(x1,y1,z1)，P2＝(x2,y2,z2)，P3＝(x3,y3,z3)，P4＝(x4,y4,z4)且有条件：四点在空间中共面且能够组成矩形，P1与P2组成一条边L1，P2与P4组成一条边L2，P4与P3组成一条边L3，P3与P1组成一条边L4；按首尾相连的顺序，为：
S＝[P1,P2,P4,P3]；
(b)设中间变量有：
a＝(x2-x1)*(x2-x1)+(y2-y1)*(y2-y1)+(z2-z1)*(z2-z1)；
b＝(x3-x1)*(x2-x1)+(y3-y1)*(y2-y1)+(z3-z1)*(z2-z1)；
c＝(x2-x1)*(x3-x1)+(y2-y1)*(y3-y1)+(z2-z1)*(z3-z1)；
d＝(x3-x1)*(x3-x1)+(y3-y1)*(y3-y1)+(z3-z1)*(z3-z1)；
m＝(x-x1)*(x2-x1)+(y-y1)*(y2-y1)+(z-z1)*(z2-z1)；
n＝(x-x1)*(x3-x1)+(y-y1)*(y3-y1)+(z-z1)*(z3-z1)；
设tx、ty为中间变量，若a*d＝b*c，则令：
tx＝0；
ty＝0；
若a*d≠c*b，则令：
Figure BDA0002404496720000123
Figure BDA0002404496720000124
(c)若tx≤0，则P到S的最近距离可以通过辅助算法(三)，带入P与L4计算；
否则若tx≥1，则P到S的最近距离可以通过辅助算法(三)，带入P与L2计算；
否则若ty≤0，则P到S的最近距离可以通过辅助算法(三)，带入P与L1计算；
否则若ty≥1，则P到S的最近距离可以通过辅助算法(三)，带入P与L3计算；
若均不然，则按下式直接计算P到S的最近距离：
Figure BDA0002404496720000131
；
其中,
x21＝x2-x1；
x31＝x3-x1；
y21＝y2-y1；
y31＝y3-y1；
z21＝z2-z1；
z31＝z3-z1。
其中的辅助算法(三)，下文将做详细介绍，此处暂不做赘述。
在步骤S402中，分别计算所述第一单元模型的每条边与所述第二单元模型的每条边间的距离。
在本步骤中，首先取第一单元模型的一个边，然后计算该边与第二单元模型的每个边间的距离，然后依次取第一单元模型的每个边进行上述遍历计算；同样首先取第二单元模型的一个边，然后计算该边与第一单元模型的每个边间的距离，然后依次取第二单元模型的每个边进行上述遍历计算。
请继续参照附图2，本实施例中，在进行本步骤的全部计算时，首先建立一个三维坐标系205，然后获取每个第一单元模型的顶点、边、面和第二单元模型的顶点、边、面在上述三维坐标系205中的坐标信息，然后依据坐标信息进行全部计算。
请继续参照附图5，本实施例以一个长方体的第一单元模型V1和一个长方体的第二单元模型V2为例，详细说明本步骤的计算过程。
前文已经对附图5中的第一单元模型V1和第二单元模型V2进行了说明，这里不再重复，直接介绍下述计算步骤：
S402-1：设索引变量i＝1,j＝1；跳转到步骤S402-2；
S402-2：通过辅助算法(二)，计算线段L1-i与线段L2-j的最近距离
Figure BDA0002404496720000141
完成后跳转到步骤S402-3；
S402-3：j＝j+1。若j≥13，则跳转到步骤S402-4；否则返回步骤S402-2；
S402-4：i＝i+1。若i≥13，则完成两个单元模型间所有的边-边的距离计算；否则返回步骤S402-3。
其中的辅助算法(二)的具体步骤如下：
(a)设线段L1由两点表示：P1＝(x1,y1,z1),P2＝(x2,y2,z2)；
设线段L2由两点表示：P3＝(x3,y3,z3),P4＝(x4,y4,z4)；
(b)设中间变量有：
a1＝(x2-x1)*(x2-x1)+(y2-y1)*(y2-y1)+(z2-z1)*(z2-z1)；
b1＝-((x2-x1)*(x4-x3)+(y2-y1)*(y4-y3)+(z2-z1)*(z4-z3))；
c1＝(x1-x2)*(x1-x3)+(y1-y2)*(y1-y3)+(z1-z2)*(z1-z3)；
a2＝b1；
b2＝(x4-x3)*(x4-x3)+(y4-y3)*(y4-y3)+(z4-z3)*(z4-z3)；
c2＝(x1-x3)*(x4-x3)+(y1-y3)*(y4-y3)+(z1-z3)*(z4-z3)；
(c)若a1＝0，则P1、P2两点重合，L1退化为一个点，L1到L2的最近距离可以通过辅助算法(三)，带入P1与L2计算；若a1≠0，则设中间变量有：kk＝a2*b1-a1*b2；
(d)若kk＝0，则L1与L2平行，则两线段距离可采用下述公式计算：
Figure BDA0002404496720000151
若kk≠0，则设中间变量有：
Figure BDA0002404496720000152
Figure BDA0002404496720000153
(e)若0≤tt≤1且0≤ss≤1，则有：
X＝x1+ss*(x2-x1)；
Y＝y1+ss*(y2-y1)；
Z＝z1+ss*(z2-z1)；
U＝x3+tt*(x4-x3)；
V＝y3+tt*(y4-y3)；
W＝z3+tt*(z4-z3)；
Figure BDA0002404496720000154
若ss<0，则L1到L2的最近距离可以通过辅助算法(三)，带入P1与L2计算；
若ss>1，则L1到L2的最近距离可以通过辅助算法(三)，带入P2与L2计算；
否则，若tt<0，则L1到L2的最近距离可以通过辅助算法(三)，带入P3与L1计算；
若tt>1，则L1到L2的最近距离可以通过辅助算法(三)，带入P4与L1计算。
至此，计算完成L1与L2在三维空间中的最近距离。
其中的辅助算法(三)的具体步骤如下：
(a)设空间中点表示为：P＝(x,y,z)，线段L由两点表示为：P1＝(x1,y1,z1),P2＝(x2,y2,z2)，且有前提条件：P1与P2不重合；
(b)设中间变量有：
cross＝(x2-x1)*(x-x1)+(y2-y1)*(y-y1)+(z2-z1)*(z-z1)；
d＝(x2-x1)*(x2-x1)+(y2-y1)*(y2-y1)+(z2-z1)*(z2-z1)；
(c)若cross≤0，则最近距离：
Figure BDA0002404496720000161
若cross≥d则最近距离：
Figure BDA0002404496720000162
否则，设中间变量有：
Figure BDA0002404496720000163
Figure BDA0002404496720000164
Figure BDA0002404496720000165
则最近距离：
Figure BDA0002404496720000166
步骤S403中，根据全部的计算结果确定第一单元模型与第二单元模型间的最小距离。
在本步骤中，首先统计全部计算结果，然后比较每个计算结果，确定最小的计算结果为两个单元模型间的最小距离。
请继续参照附图5，本实施例以一个长方体的第一单元模型V1和一个长方体的第二单元模型V2为例，详细说明本步骤的过程：统计数组
Figure BDA0002404496720000167
Figure BDA0002404496720000168
确定其中的最小值为第一单元模型V1和第二单元模型V2间的最小距离。
综上所述，步骤S401至S403所示出的两个单元模型间的最小距离计算方法，首先将三维空间内单元模型间的最小距离计算化简为两类：线-线间的距离计算及点-面间的距离计算，并将某些情况再次拆分为点-线间的距离计算，从而大幅化简三维空间内单元模型间最小距离的计算量，快速高效正确地实现三维空间内单元模型间最小距离的计算。
请参照附图6，其示出了控制第一主体和第二主体间距离的方法，具体包括步骤S601至S603。
在步骤S601中，根据全部的所述最小距离确定所述第一主体与所述第二主体间的最近方向。
首先根据上述全部或部分步骤，确定产生第一主体和第二主体间最小距离的两个基体，即哪个第一单元模型和哪个第二单元模型间产生了两个主体间的最小距离，进一步的，哪个第一单元模型的哪部分(哪个顶点、哪条边或哪个面)与哪个第二单元模型的哪部分(哪个顶点、哪条边或哪个面)产生了两个主体间的最小距离；然后确定这两个基体间的最短连线为最近方向，即最近方向包括两个方向：一个基体指向另一个基体的最短连线方向和该方向的逆方向。
在一个示例中，某个第一单元模型的一条边和某个第二单元模型的一条边间产生第一主体和第二主体间的最小距离，则最近方向为上述两条边间最短距离连线的两个方向。
在步骤S602中，获取所述第一主体与所述第二主体的相对运动的方向和距离变化。
其中，第一主体与第二主体的运动方向为时时运动方向，第一主体和第二主体间的距离变化即为最小距离变化。
在步骤S603中，响应于所述相对运动的方向与所述最近方向呈锐角且所述距离变化为减小，控制所述第一主体和所述第二主体在所述最近方向上的运动，以使最近方向上的距离大于或等于预设的距离阈值。
其中，当运动方向与最近方向中的一个方向垂直，则必与最近方向中的另一个方向垂直，此时沿着运动方向运动，不会在最近方向上产生距离变化；同样的，当运动方向不与最近方向中的任何一个垂直时，则其必与最近方向中的一个呈锐角，此时沿着运动方向运动，则会在最近方向上产生距离的变化。同时运动过程中产生的距离变化可为增大，亦可为减小；若减小，则有可能最小距离进一步变小，甚至发生碰撞，因此此时需要分解运动方向和运动速度，即分解为与最近方向垂直的运动方向和运动速度以及与最近方向平行的运动方向和运动速度，控制与最近方向垂直的运动方向和运动速度不变化，控制与最近方向平行的运动停止或控制与最近方向平行的运动方向反向，直至运动至最小距离等于预设的距离阈值。
在本公开的一些实施例中，当最小距离小于预设的距离阈值时，还可以根据所述第一主体和所述第二主体间的最小距离小于预设的距离阈值的差值，生成并发送相应的报警信号。
报警信号能够提醒用户注意两个主体间的最小距离，而且靠近的程度不同，报警信号不同，用户能够根据不同的信号识别两个主体的靠近程度或危险程度。
在一个示例中，报警信号为蜂鸣声，且蜂鸣声的频率与最小距离小于预设的距离阈值的差值成正比，差值越大，则蜂鸣声的频率越大，差值越小，则蜂鸣声的频率越小。
本公开实施例提供的距离监测方法，能够在保证实时性的前提下，快速高效地计算三维空间内两个主体间的最小距离；而且算法有限次求解，没有迭代循环计算，不会陷入死循环；还能够保证对于移动中的三维空间内主体，不会有计算量突然增大的情况；更能够判断最近距离产生的最近点对位置。
第二方面，请参照附图7，提供一种距离监测装置，用于监测能够相对运动的第一主体和第二主体间的距离，所述装置包括：
获取模块701，用于获取所述第一主体的多个第一单元模型和所述第二主体的多个第二单元模型；
计算模块702，用于计算每个所述第一单元模型与每个所述第二单元模型之间的最小距离；
距离模块703，根据全部的所述最小距离确定所述第一主体和所述第二主体间的最小距离；
控制模块704，用于响应于所述第一主体和所述第二主体间的最小距离小于预设的距离阈值，控制所述第一主体和所述第二主体间的最小距离大于或等于预设的距离阈值。
第三方面，提供一种血管机，所述血管机包括：机架(可参照附图2中的202)；导管床(可参照附图2中的201)；控制器，用于执行任一项上述的距离监测方法，以监测所述机架和所述导管床间的距离。
其中，当导管床上有患者时，则患者亦作为导管床的一部分被监测，即第一主体为导管床和患者组成的整体；第二主体为机架。
第四方面，请参照附图8，提供一种电子设备，所述设备包括存储器、处理器，所述存储器用于存储可在处理器上运行的计算机指令，所述处理器用于在执行所述计算机指令时基于任一项上述的方法进行距离监测。
第五方面，提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述程序被处理器执行时实现任一项上述的方法。
本说明书中描述的主题及功能操作的实施例可以在以下中实现：数字电子电路、有形体现的计算机软件或固件、包括本说明书中公开的结构及其结构性等同物的计算机硬件、或者它们中的一个或多个的组合。本说明书中描述的主题的实施例可以实现为一个或多个计算机程序，即编码在有形非暂时性程序载体上以被数据处理装置执行或控制数据处理装置的操作的计算机程序指令中的一个或多个模块。可替代地或附加地，程序指令可以被编码在人工生成的传播信号上，例如机器生成的电、光或电磁信号，该信号被生成以将信息编码并传输到合适的接收机装置以由数据处理装置执行。计算机存储介质可以是机器可读存储设备、机器可读存储基板、随机或串行存取存储器设备、或它们中的一个或多个的组合。
本说明书中描述的处理及逻辑流程可以由执行一个或多个计算机程序的一个或多个可编程计算机执行，以通过根据输入数据进行操作并生成输出来执行相应的功能。所述处理及逻辑流程还可以由专用逻辑电路—例如FPGA(现场可编程门阵列)或ASIC(专用集成电路)来执行，并且装置也可以实现为专用逻辑电路。
适合用于执行计算机程序的计算机包括，例如通用和/或专用微处理器，或任何其他类型的中央处理单元。通常，中央处理单元将从只读存储器和/或随机存取存储器接收指令和数据。计算机的基本组件包括用于实施或执行指令的中央处理单元以及用于存储指令和数据的一个或多个存储器设备。通常，计算机还将包括用于存储数据的一个或多个大容量存储设备，例如磁盘、磁光盘或光盘等，或者计算机将可操作地与此大容量存储设备耦接以从其接收数据或向其传送数据，抑或两种情况兼而有之。然而，计算机不是必须具有这样的设备。此外，计算机可以嵌入在另一设备中，例如移动电话、个人数字助理(PDA)、移动音频或视频播放器、游戏操纵台、全球定位系统(GPS)接收机、或例如通用串行总线(USB)闪存驱动器的便携式存储设备，仅举几例。
适合于存储计算机程序指令和数据的计算机可读介质包括所有形式的非易失性存储器、媒介和存储器设备，例如包括半导体存储器设备(例如EPROM、EEPROM和闪存设备)、磁盘(例如内部硬盘或可移动盘)、磁光盘以及CD ROM和DVD-ROM盘。处理器和存储器可由专用逻辑电路补充或并入专用逻辑电路中。
虽然本说明书包含许多具体实施细节，但是这些不应被解释为限制任何发明的范围或所要求保护的范围，而是主要用于描述特定发明的具体实施例的特征。本说明书内在多个实施例中描述的某些特征也可以在单个实施例中被组合实施。另一方面，在单个实施例中描述的各种特征也可以在多个实施例中分开实施或以任何合适的子组合来实施。此外，虽然特征可以如上所述在某些组合中起作用并且甚至最初如此要求保护，但是来自所要求保护的组合中的一个或多个特征在一些情况下可以从该组合中去除，并且所要求保护的组合可以指向子组合或子组合的变型。
类似地，虽然在附图中以特定顺序描绘了操作，但是这不应被理解为要求这些操作以所示的特定顺序执行或顺次执行、或者要求所有例示的操作被执行，以实现期望的结果。在某些情况下，多任务和并行处理可能是有利的。此外，上述实施例中的各种系统模块和组件的分离不应被理解为在所有实施例中均需要这样的分离，并且应当理解，所描述的程序组件和系统通常可以一起集成在单个软件产品中，或者封装成多个软件产品。
由此，主题的特定实施例已被描述。其他实施例在所附权利要求书的范围以内。在某些情况下，权利要求书中记载的动作可以以不同的顺序执行并且仍实现期望的结果。此外，附图中描绘的处理并非必需所示的特定顺序或顺次顺序，以实现期望的结果。在某些实现中，多任务和并行处理可能是有利的。
以上所述仅为本公开的较佳实施例而已，并不用以限制本公开，凡在本公开的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本公开保护的范围之内。

Claims (7)

1.一种距离监测方法，其特征在于，用于监测能够相对运动的第一主体和第二主体间距离，所述方法包括下述步骤：
获取所述第一主体的多个第一体元，将能够包围所述第一体元的最小长方体作为第一单元模型，以得到所述第一主体的多个第一单元模型；
获取所述第二主体的多个第二体元，将能够包围所述第二体元的最小长方体作为第二单元模型，以得到所述第二主体的多个第二单元模型；
分别计算所述第一单元模型的每个顶点与所述第二单元模型的每个面间的距离，分别计算所述第二单元模型的每个顶点与所述第一单元模型的每个面间的距离；分别计算所述第一单元模型的每条边与所述第二单元模型的每条边间的距离；根据全部的计算结果确定第一单元模型与第二单元模型间的最小距离；
根据全部的所述最小距离确定所述第一主体和所述第二主体间的最小距离；
响应于所述第一主体和所述第二主体间的最小距离小于预设的距离阈值，控制所述第一主体和所述第二主体间的最小距离大于或等于预设的距离阈值。
2.根据权利要求1所述的距离监测方法，其特征在于，还包括：
根据全部的所述最小距离确定所述第一主体与所述第二主体间的最近方向；
所述控制所述第一主体和所述第二主体间的最小距离大于或等于预设的距离阈值，包括：
获取所述第一主体与所述第二主体的相对运动的方向和距离变化；
响应于所述相对运动的方向与所述最近方向呈锐角且所述距离变化为减小，控制所述第一主体和所述第二主体在所述最近方向上的运动，以使最近方向上的距离大于或等于预设的距离阈值。
3.根据权利要求1所述的距离监测方法，其特征在于，还包括：
根据所述第一主体和所述第二主体间的最小距离小于预设的距离阈值的差值，生成并发送相应的报警信号。
4.一种距离监测装置，其特征在于，用于监测能够相对运动的第一主体和第二主体间的距离，所述装置包括：
获取模块，用于获取所述第一主体的多个第一体元，将能够包围所述第一体元的最小长方体作为第一单元模型，以得到所述第一主体的多个第一单元模型；获取所述第二主体的多个第二体元，将能够包围所述第二体元的最小长方体作为第二单元模型，以得到所述第二主体的多个第二单元模型；
计算模块，用于分别计算所述第一单元模型的每个顶点与所述第二单元模型的每个面间的距离，分别计算所述第二单元模型的每个顶点与所述第一单元模型的每个面间的距离；分别计算所述第一单元模型的每条边与所述第二单元模型的每条边间的距离；根据全部的计算结果确定第一单元模型与第二单元模型间的最小距离；
距离模块，根据全部的所述最小距离确定所述第一主体和所述第二主体间的最小距离；
控制模块，用于响应于所述第一主体和所述第二主体间的最小距离小于预设的距离阈值，控制所述第一主体和所述第二主体间的最小距离大于或等于预设的距离阈值。
5.一种血管机，其特征在于，所述血管机包括：
机架；
导管床；
控制器，用于执行如权利要求1至3中任一项所述的距离监测方法，以监测所述机架和所述导管床间的距离。
6.一种电子设备，其特征在于，所述设备包括存储器、处理器，所述存储器用于存储可在处理器上运行的计算机指令，所述处理器用于在执行所述计算机指令时基于权利要求1至3中任一项所述的方法进行距离监测。
7.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述程序被处理器执行时实现权利要求1至3中任一项所述的方法。
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