CN112741688B - 一种用于微创手术软体操作器的路径规划方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及微创软体手术机器人领域，具体表现为通过改良算法来实现软体操作器在微创手术前的准备工作，主要对软体操作器路径进行规划设计，使得软体机器人在手术前能通过了解人体组织以及病灶位置来实现自主规划路径，达到病灶位置并进行相关后续操作。本发明主要通过对人体内部组织进行建模重构并通过改良A*算法来达到路径规划的目的。

Description

一种用于微创手术软体操作器的路径规划方法

技术领域

本发明属于机器人、生物医学及医疗器械领域，特别涉及一种用于微创手术软体操作器的路径规划方法。

背景技术

随机机器人的不断发展，越来越多的机器人被应用于手术领域。但是传统的手术机器人由于其刚性材料的限制，在手术的过程中实际起到的辅助手术完成的作用，具有高度精确性的特点。虽然传统的刚性机构机器人已经广泛应用于医疗领域各类手术，但是它的适应性、安全性以及灵活性都相对较差，容易在手术过程中对人体内部组织造成伤害，所以如何在微创手术领域采用软体操作器并能让其在拥有良好适应性、安全性的基础上达到传统手术机器人的精度成为了当今研究的热门方向。

在传统的微创手术中，医生们往往通过利用分析CT图像的三维软件，例如proplanCMF等，将患者得多数CT图像通过算法拟合成真实的三维模型，通过观察不同角度的3D模型来寻找患者的病灶区域，在找到病灶区域后继续通过软件来进行手术路径及过程的规划，模拟真实手术去切除病灶区域，然后确定方案后再进行实际的手术操作。这些方法因为要涉及到实际手术后对附近细胞组织的影响，不仅对操作者的经验要求非常高，而且因为部分手术要深入到组织内部，对操作器灵活度要求非常高，传统的刚性结构机器人在这方面还存在着技术问题。

发明内容

本发明的目的在于克服现有技术的缺点，提供一种用于微创手术软体操作器的路径规划方法，软体操作器通过感知障碍物能进行自主的路径规划，可以很大程度的降低操作者在手术前的规划难度，增加装置的适用性。

为解决上述技术问题，本发明采用的技术方案是：一种用于微创手术软体操作器的路径规划方法，包括所述方法包括以下步骤：

步骤a、对路径规划进行整体建模，所述整体建模包括对软体操作器的建模、障碍物的建模以及环境的建模；

步骤b、对路径规划进行相应的评价，所述评价包括以下步骤：步骤b1、通过欧几里得距离对路径规划效率进行评价；步骤b2、通过A*算法对路径规划安全性进行评价，所述A*算法表达式为：

f(n)＝g(n)+H(n)

H(n)＝h(n)+b(n)

其中，f(n)表示初始点到目标点的估价函数；g(n)表示在状态空间中最优路径实际代价；h(n)表示起始点到n节点最佳估计代价；b(n)表示防止触碰边界的惩罚函数；

步骤b3、所述A*算法通过OPEN表和CLOSED表中的节点来生成在一步步规划中的最佳父节点，沿着生成的父节点生成一条整体行径链，得到最佳节点。

优选的，所述OPEN表和所述CLOSED表中包含了对g和f的估计值。

优选的，对所述环境建模包括以下步骤：将整个3D模型还原在一个三维空间坐标系中，设置其间距将整个三维空间分解成一系列尺寸相同的网格单元，统一整个坐标系的标准，再对整体进行三维重构以后再将建模好的软体操作器和障碍物病灶投入其中。

优选地，对所述软体操作器建模包括以下步骤：以软体操作器出发点作为坐标原点，所述软体操作器在操作器顶端的探头为移动的靶点，探头朝着XYZ不同方向移动，其在环境中的坐标就会随着移动的方向和移动位置多少来改变相应的数据。

优选的，对所述障碍物建模包括以下步骤：通过探头所带的拉曼分析器识别出病灶区域和其他组织，并将其相应的位置在环境中以坐标的形式呈现出来。

与现有技术相比，本发明的有益效果在于：

1、软体操作器通过感知障碍物能进行自主的路径规划，可以很大程度的降低操作者在手术前的规划难度；

2、使用软体操作器代替刚体操作器能够在实际操作中对组织产生较小的影响；

3、软体操作器的灵活性好，能够到达许多刚体操作器到达不了的病灶区域。

应当理解，前述大体的描述和后续详尽的描述均为示例性说明和解释，并不应当用作对本发明所要求保护内容的限制。

附图说明

参考随附的附图，本发明更多的目的、功能和优点将通过本发明实施方式的如下描述得以阐明，其中：

图1示意性示出了本发明算法流程示意图。

具体实施方式

通过参考示范性实施例，本发明的目的和功能以及用于实现这些目的和功能的方法将得以阐明。然而，本发明并不受限于以下所公开的示范性实施例；可以通过不同形式来对其加以实现。说明书的实质仅仅是帮助相关领域技术人员综合理解本发明的具体细节。

在下文中，将参考附图描述本发明的实施例。在附图中，相同的附图标记代表相同或类似的部件，或者相同或类似的步骤。

为了实现能让软体操作器在不伤及到其他组织的情况下准确到达病灶区域并进行后续的工作，必须先将软体操作器的操作路径通过分析得到出最好的方案然后再通过气动驱动控制来实施操作，本发明将会提出一种用于软体操作器的路径规划方法，来达到其目的。

为了实现上述目的，本发明采用的技术方案为：该发明的过程主要包含对路径规划的整体建模，其中包含软体操作器的建模、障碍物的建模以及环境的建模，同时为了确保路径规划的准确性，还要对路径规划进行相应的评价，同时改良了传统的A*算法来实现三维路径规划的准确性、稳定性。

首先要进行环境建模，及三维重构建模，目的是为了将整个包含目标点，障碍物以及软体操作器的信息都以坐标的形式将其在实际操作种呈现出来，环境建模将整个3D模型还原在一个三维空间坐标系中，其中设置其间距将整个三维空间分解成一系列尺寸相同的网格单元，每个单元都是唯一的，统一了整个坐标系的标准，再对整体进行了三维重构了以后再将建模好的软体操作器和障碍物病灶投入其中；然后将软体操作器进行建模，以软体操作器出发点作为坐标原点，其在操作器顶端的探头为移动的靶点，探头朝着XYZ不同方向移动，其在环境中的坐标就会随着移动的方向和移动位置多少来改变相应的数据；然后障碍物和目标病灶点的建模则是通过探头所带的拉曼分析器，它能够识别出病灶区域和其他组织，并将其相应的位置在环境中以坐标的形式呈现出来，在整体建模完成后，所有的数据都会以三坐标的形式在三维重建的空间中呈现出来，方便后续算法来进行具体的路径规划。

在评价过程中对路径规划的效率和安全性两方面进行考量，路径采用欧几里得距离在评估，其路径较短，效率提升；对于安全性，为了保证软体操作器不会触碰到人体内部组织，不同组织的边界信息坐标都会记录出来，报警软体操作器在路径规划时与边界保持一定的安全距离就会避免在实际操作中触碰到人体内部的组织。

传统A*算法的表达式为：

f(n)＝g(n)+h(n)；

其中，f(n)是初始点到目标点的估价函数，g(n)是在状态空间中最优路径实际代价，h(n)是起始点到n节点最佳估计代价。

通过评估过程中对不同情况因素的代价考核，改进后的表达式为：

f(n)＝g(n)+H(n)

H(n)＝h(n)+b(n)

其中b(n)为加入了提升安全性，防止触碰边界的惩罚函数，与传统的A*算法比较，加入了实际避免触碰到人体组织的情况，提升了算法的安全性，改进后算法的整体流程如图1所示。

在算法中相应的OPEN表和CLOSED表中的节点也包含了对g和f的估计值，来生成在一步步规划中的最佳父节点，沿着生成的父节点生成一条整体行径链，也方便其节点返回到其中任意节点，来达到搜索最佳节点的目的。

本发明的有益效果是：软体操作器通过感知障碍物能进行自主的路径规划，可以很大程度的降低操作者在手术前的规划难度；使用软体操作器代替刚体操作器能够在实际操作中对组织产生较小的影响；软体操作器的灵活性好，能够到达许多刚体操作器到达不了的病灶区域。

结合这里披露的本发明的说明和实践，本发明的其他实施例对于本领域技术人员都是易于想到和理解的。说明和实施例仅被认为是示例性的，本发明的真正范围和主旨均由权利要求所限定。

Claims (2)

1.一种软体操作器的路径规划方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：

步骤a、对路径规划进行整体建模，所述整体建模包括对软体操作器的建模、障碍物的建模以及环境的建模；

步骤b、对路径规划进行相应的评价，所述评价包括以下步骤：

步骤b1、通过欧几里得距离对路径规划效率进行评价；

步骤b2、通过A*算法对路径规划安全性进行评价，所述A*算法表达式为：

f(n)＝g(n)+H(n)

H(n)＝h(n)+b(n)

其中，f(n)表示初始点到目标点的估价函数；g(n)表示在状态空间中最优路径实际代价；h(n)表示起始点到n节点最佳估计代价；b(n)表示防止触碰边界的惩罚函数；

步骤b3、所述A*算法通过OPEN表和CLOSED表中的节点来生成在一步步规划中的最佳父节点，沿着生成的父节点生成一条整体行径链，得到最佳节点；

对所述环境建模包括以下步骤：将整个3D模型还原在一个三维空间坐标系中，设置其间距将整个三维空间分解成一系列尺寸相同的网格单元，统一整个坐标系的标准，再对整体进行三维重构以后再将建模好的软体操作器和障碍物病灶投入其中；

对所述软体操作器建模包括以下步骤：以软体操作器出发点作为坐标原点，所述软体操作器在操作器顶端的探头为移动的靶点，探头朝着XYZ不同方向移动，所述探头在环境中的坐标就会随着移动的方向和移动位置多少来改变相应的数据；

然后障碍物和目标病灶点的建模则是通过探头所带的拉曼分析器，它能够识别出病灶区域和其他组织，并将其相应的位置在环境中以坐标的形式呈现出来，在整体建模完成后，所有的数据都会以三坐标的形式在三维重建的空间中呈现出来；

从而使得所述软体操作器通过感知障碍物进行自主的路径规划。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述OPEN表和所述CLOSED表中包含了对g和f的估计值。