CN115424701A - 一种关于最优路径规划的骨表面随动技术 - Google Patents

一种关于最优路径规划的骨表面随动技术 Download PDF

Info

Publication number
CN115424701A
CN115424701A CN202211385533.7A CN202211385533A CN115424701A CN 115424701 A CN115424701 A CN 115424701A CN 202211385533 A CN202211385533 A CN 202211385533A CN 115424701 A CN115424701 A CN 115424701A
Authority
CN
China
Prior art keywords
point
coordinate system
prosthesis
vector
mechanical arm
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Granted
Application number
CN202211385533.7A
Other languages
English (en)
Other versions
CN115424701B (zh
Inventor
黄志俊
刘金勇
钱坤
陈鹏
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Lancet Robotics Co Ltd
Original Assignee
Lancet Robotics Co Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Lancet Robotics Co Ltd filed Critical Lancet Robotics Co Ltd
Priority to CN202211385533.7A priority Critical patent/CN115424701B/zh
Publication of CN115424701A publication Critical patent/CN115424701A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN115424701B publication Critical patent/CN115424701B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16H—HEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
    • G16H20/00—ICT specially adapted for therapies or health-improving plans, e.g. for handling prescriptions, for steering therapy or for monitoring patient compliance
    • G16H20/40—ICT specially adapted for therapies or health-improving plans, e.g. for handling prescriptions, for steering therapy or for monitoring patient compliance relating to mechanical, radiation or invasive therapies, e.g. surgery, laser therapy, dialysis or acupuncture
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B34/00—Computer-aided surgery; Manipulators or robots specially adapted for use in surgery
    • A61B34/10—Computer-aided planning, simulation or modelling of surgical operations
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61C—DENTISTRY; APPARATUS OR METHODS FOR ORAL OR DENTAL HYGIENE
    • A61C8/00—Means to be fixed to the jaw-bone for consolidating natural teeth or for fixing dental prostheses thereon; Dental implants; Implanting tools
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F17/00—Digital computing or data processing equipment or methods, specially adapted for specific functions
    • G06F17/10—Complex mathematical operations
    • G06F17/16—Matrix or vector computation, e.g. matrix-matrix or matrix-vector multiplication, matrix factorization
    • G—PHYSICS
    • G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16H—HEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
    • G16H50/00—ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics
    • G16H50/50—ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics for simulation or modelling of medical disorders
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B34/00—Computer-aided surgery; Manipulators or robots specially adapted for use in surgery
    • A61B34/10—Computer-aided planning, simulation or modelling of surgical operations
    • A61B2034/101—Computer-aided simulation of surgical operations
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B34/00—Computer-aided surgery; Manipulators or robots specially adapted for use in surgery
    • A61B34/10—Computer-aided planning, simulation or modelling of surgical operations
    • A61B2034/108—Computer aided selection or customisation of medical implants or cutting guides
    • Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02T—CLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES RELATED TO TRANSPORTATION
    • Y02T10/00—Road transport of goods or passengers
    • Y02T10/10—Internal combustion engine [ICE] based vehicles
    • Y02T10/40—Engine management systems

Landscapes

  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Public Health (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Medical Informatics (AREA)
  • Surgery (AREA)
  • Mathematical Physics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Epidemiology (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Mathematical Analysis (AREA)
  • Animal Behavior & Ethology (AREA)
  • Biomedical Technology (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Nuclear Medicine, Radiotherapy & Molecular Imaging (AREA)
  • Pure & Applied Mathematics (AREA)
  • Mathematical Optimization (AREA)
  • Primary Health Care (AREA)
  • Veterinary Medicine (AREA)
  • Databases & Information Systems (AREA)
  • Computational Mathematics (AREA)
  • Computing Systems (AREA)
  • Molecular Biology (AREA)
  • Robotics (AREA)
  • Dentistry (AREA)
  • Orthopedic Medicine & Surgery (AREA)
  • Urology & Nephrology (AREA)
  • Oral & Maxillofacial Surgery (AREA)
  • Pathology (AREA)
  • Algebra (AREA)
  • Software Systems (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Heart & Thoracic Surgery (AREA)
  • Dental Tools And Instruments Or Auxiliary Dental Instruments (AREA)
  • Manipulator (AREA)

Abstract

本发明公开了一种关于最优路径规划的骨表面随动技术，通过将牙科手术的作业过程抽象成假体移动路径，即由机械臂初始坐标系初始位置移动到目标位置的过程，将最优路径规划分成计算位置变化和计算姿态变化两步，具体包括建立数学模型、轨迹规划、求得多个轨迹点、获取旋转矩阵、将旋转矩阵转化为相应的四元素和遍历求解等步骤，借由合理的数学建模，将骨表面随动的最优路径规划转化为矩阵优化求解的问题，实现了精确的牙科手术中的精确路径规划，同时也具有一定的通用性，能够转化应用于类似技术领域，具有很强的实用性和广阔的应用场景。

Description

一种关于最优路径规划的骨表面随动技术
技术领域
本发明涉及医疗手术辅助技术领域，具体为一种关于最优路径规划的骨表面随动技术。
背景技术
辅助手术系统在现代西医手术中的应用越累越广泛，依靠图像导航技术，辅助手术系统可以对手术部位以及操作工具进行精确的定位，以辅助医生开展微创手术、远程手术或者由机器人辅助执行外科手术。目前，手术导航依赖光学导航设备通过检测识别光学定位工具，并进行图像以及位置的结算实现对手术部位或者手术工具的定位功能。实际操作时，手术导航设备由辅助手术的医生根据手术需要进行人手调整。具体的，通过拖动设备的手柄，把光学导航设备调整到合适的观测位置。然而，这种交互方式在实际手术过程中带来诸多不便，而且对于一些特殊的手术位置设计，单靠人手难以调整出合适的测量位置，无法保证位置精度。
尤其是在牙科手术中，手术器械需要在人口腔内及其狭小的空间内完成极为复杂的多种动作，众所周知，人口腔靠近大脑，牙龈处分布大量毛细血管和神经组织，在定位过程中，如果没有选择最为合适的角度以及位置，就可能在定位过程中产生口腔口内的碰撞以及患者的损伤手术器材的动作，一旦发生误差则可能产生及其严重的医疗事故，故对手术精度要求极高。
赋予光学导航设备运动能力，结合图像处理算法来实现手术设备的高精密度辅助手术成为新的趋势。不仅要求机器人具备用于定位的光学导航传感器，还需要具备其他环境感知功能的传感器，来感知手术室内发生的人为或者设备位置变动的事件发生，由此触发响应的主动运动。因此需要特定的硬件构成系统；同时，机器人主动调整到的目标位姿需要综合考虑多种因素，包括但仅限于：测量的精度、靶标定位的可测量条件、机器人的可达性等，并且在术中调整位姿时还不能丢失任何一个光学定位工具，因此需要特定的机器人位姿优化以及路径规划的控制算法。即申请中发明人研发的一种关于最优路径规划的骨表面随动技术。
发明内容
本发明的目的在于提供一种关于最优路径规划的骨表面随动技术，以解决上述背景技术中提出的目前在在牙科手术中如果没有选择最为合适的角度以及位置，就可能在定位过程中产生口腔口内的碰撞以及患者的损伤手术器材的动作，一旦发生误差则可能产生及其严重的医疗事故的问题。
为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种关于最优路径规划的骨表面随动技术，包括以下步骤：
步骤一：建立数学模型，将机械臂轨迹规划中选择一条姿态以及位置变化最小的轨迹使得机械臂根据图像信息定位到种植部位上方的骨表面随动转化为机械臂的最优路径规划问题；
步骤二：构建相应的坐标系，基于该坐标系对假体根尖点、假体植入点、作业器材 顶部根尖点、作业器材底部植入点的位置进行定义，进行将假体根尖点与假体植入点之间 连线、作业器材顶部根尖点与作业器材底部植入点之间的连线分别基于上述坐标系以向量 的形式进行表达，分别记为
Figure 782253DEST_PATH_IMAGE001
，
Figure 778022DEST_PATH_IMAGE002
；则机械臂的移动路径实际上转为向量
Figure 354497DEST_PATH_IMAGE002
从初始位置 旋转至与向量
Figure 156231DEST_PATH_IMAGE001
平行的位置的路径路径规划问题；
步骤三：向量
Figure 642707DEST_PATH_IMAGE002
从初始位置旋转至与向量
Figure 261907DEST_PATH_IMAGE001
平行的位置路径规划，包括位置变 化和姿态变化，分别进行计算；
计算位置变化，以根尖点/钻头基准点建立局部坐标系，则可以求得钻头/根尖点 在向量
Figure 201045DEST_PATH_IMAGE001
上的投影点p,令已知起始点为
Figure 806469DEST_PATH_IMAGE003
，终点为
Figure 272086DEST_PATH_IMAGE004
，则轨迹规划如下：
Figure 937554DEST_PATH_IMAGE005
；
进一步的，取
Figure 95478DEST_PATH_IMAGE006
为其范围内的不同值，得到多个轨迹点，此轨迹即为要求的位置变 化轨迹；
计算姿态变化，机械臂有无穷多的解可以由机械臂初始状态坐标系移动到目标位置，以当前机械臂位置姿态为为基座标，按此沿着坐标系顺时针旋转，记录旋转的欧拉角，该角度即为姿态变化；
步骤四：对步骤三中的数据进行优化处理，计算最终的向量
Figure 629227DEST_PATH_IMAGE002
从初始位置旋转至 与向量
Figure 559137DEST_PATH_IMAGE001
平行的位置的路径，即机械臂的最优路径。
优选的，步骤二还包括以下步骤：
1）建立数学模型，定义假体根尖点为a，假体植入点为b，作业器材顶部根尖点为c,作业器材底部植入点为d，则有向量：
Figure 661085DEST_PATH_IMAGE007
，
Figure 699449DEST_PATH_IMAGE008
，
上式中，
Figure 646676DEST_PATH_IMAGE001
为由a点指向b点的向量，
Figure 696672DEST_PATH_IMAGE009
为由c点指向d点的向量，
向量
Figure 828576DEST_PATH_IMAGE010
与向量
Figure 495180DEST_PATH_IMAGE011
的夹角为：
Figure 980520DEST_PATH_IMAGE012
；
2）轨迹规划，以假体根尖点建立局部坐标系，则可以求得作业器材顶部在向量上 的投影点
Figure 150601DEST_PATH_IMAGE013
为
Figure 851142DEST_PATH_IMAGE014
；
Figure 739463DEST_PATH_IMAGE015
为假体根尖点在上述局部坐标系下的初始位置与最后位置连线长度；
已知起始点为
Figure 418706DEST_PATH_IMAGE016
，终点为
Figure 177715DEST_PATH_IMAGE017
，则轨迹规划如下：
Figure 57946DEST_PATH_IMAGE018
；
3）求得多个轨迹点，此轨迹即为要求的位置变化轨迹；
优选的，步骤三包括：获取多组旋转矩阵，建立坐标系，建立机械臂初始坐标系 （x1,y1,z1），机械臂坐标系（x2,y2,z2）；植入假体过程中，假体移动路径可以抽象成由机械臂 初始坐标系初始位置移动到目标位置的过程，记录当前机械臂位置姿态为
Figure 167985DEST_PATH_IMAGE019
（rx1为假体移动路径为绕x旋转的参数，ry1为假体移动路径绕着y旋 转的参数,rz1为假体移动路径为绕z旋转的参数），以此为基座标，按此沿着坐标系顺时针 旋转n度，直至旋转360度，得到多组欧拉角，进而通过数学变化得到多组旋转矩阵：
Figure 385339DEST_PATH_IMAGE020
；
其中，n取值0到360的整数；具体包括：
4）将旋转矩阵转化为相应的四元素；
5）遍历求解，引入一个参数q后，目标机械臂姿态得四元数位置可以表达为：
Figure 530013DEST_PATH_IMAGE021
；
多组由当前姿态旋转360度得到得目标姿态位置为：
Figure 315566DEST_PATH_IMAGE022
；
遍历360组姿态求：
Figure 912901DEST_PATH_IMAGE023
；
当求得
Figure 933947DEST_PATH_IMAGE024
最小值时，记下对应的n值，对应到之前的欧拉角坐标系，结合我们步 骤一中求得多个轨迹点，机械臂变化的姿态最小，这多个点都选取相同的位姿信息，即为相 同的信息，可以保证机械臂以最快的速度到达相应的姿态，得到目标移动点欧拉角为
Figure 664618DEST_PATH_IMAGE025
；
其中，
Figure 355493DEST_PATH_IMAGE026
即为目标点。
优选的，步骤2）中，取
Figure 564758DEST_PATH_IMAGE027
，通过对λ赋不同值，得到1000个不 同的轨迹点。
优选的，步骤4）中，取n=1，最终得到360组欧拉角。
优选的，步骤4）中，通过将三组元素旋转矩阵（elemental rotation matrix）相乘即可得到旋转矩阵。
优选的，步骤5)中，旋转矩阵转化为相应的四元素包括以下步骤：
a)判断旋转矩阵是否为正交矩阵，如果是进行步骤b），如果不是，则将其转化为正交矩阵；
b)将该旋转矩阵用参数化的表达式凑出来，首先有，
Figure 999281DEST_PATH_IMAGE028
；
c）凑出一个实分量ω，又有
Figure 852968DEST_PATH_IMAGE029
，
则可以将四元素的是个分量都用矩阵元素表达出来即可。与现有技术相比，本发明的有益效果是：该种关于最优路径规划的骨表面随动技术，通过将牙科手术的作业过程抽象成假体移动路径可以抽象成由机械臂初始坐标系初始位置移动到目标位置的过程，将最优路径规划分成计算位置变化和计算姿态变化两步，具体包括建立数学模型、轨迹规划、求得多个轨迹点、获取旋转矩阵、将旋转矩阵转化为相应的四元素和遍历求解等步骤，借由合理的数学建模，将骨表面随动的最优路径规划转化为矩阵优化求解的问题，实现了精确的牙科手术中的精确路径规划，同时也具有一定的通用性，能够转化应用于类似技术领域，具有很强的实用性和广阔的应用场景。
附图说明
图1为本发明一种关于最优路径规划的骨表面随动技术的方法流程图；
图2为本发明一种关于最优路径规划的骨表面随动技术的路径规划示意图；
图3为本发明一种关于最优路径规划的骨表面随动技术的姿态变化示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
请参阅图1，本发明提供一种技术方案：通过将牙科手术的作业过程抽象成假体移动路径可以抽象成由机械臂初始坐标系初始位置移动到目标位置的过程，将最优路径规划分成计算位置变化和计算姿态变化两步，具体包括建立数学模型、轨迹规划、求得多个轨迹点、获取旋转矩阵、将旋转矩阵转化为相应的四元素和遍历求解等步骤，借由合理的墓穴建模，将骨表面随动的最优路径规划转化为矩阵优化求解的问题，实现了精确的牙科手术中的精确路径规划。
一、计算位置变化
请参阅图2，目标为钻头2绕着绿色固表面旋转到钻头1位置，其中钻头1的的根尖点与钻头1的植入点的连线与假体植入点A与假体根尖点B的连线共线；由此建立相应的数学模型：
令假体根尖点为a，假体植入点为b，作业器材顶部根尖点为c,钻头2植入点为d，则有向量：
Figure 573799DEST_PATH_IMAGE007
，
Figure 880147DEST_PATH_IMAGE030
，
Figure 242995DEST_PATH_IMAGE031
向量与
Figure 951188DEST_PATH_IMAGE032
向量的夹角为：
Figure 983866DEST_PATH_IMAGE033
；
以根尖点建立局部坐标系，则可以求得作业器材顶部在向量上的投影点p为
Figure 902143DEST_PATH_IMAGE035
已知起始点为
Figure 944049DEST_PATH_IMAGE036
，终点为
Figure 365803DEST_PATH_IMAGE037
，轨迹规划如下：
Figure 837891DEST_PATH_IMAGE039
；
取
Figure 853252DEST_PATH_IMAGE040
，则求得大约1000个轨迹点。此轨迹即为要求的位置变化轨 迹。
二、计算姿态变化
请参阅图3，当坐标由机械臂初始坐标系x1,y1,z1，种植假体至机械臂坐标系x2, y2,z2过程中，由于针杆为一个可以旋转的针尖状物体，所以在Z轴没有确切的规划度数，即 机械臂有无穷多的解可以由机械臂初始状态坐标系x1,y1,z1移动到目标位置x2,y2,z2。记 录当前机械臂位置姿态为
Figure 823482DEST_PATH_IMAGE041
，（rx1为假体移动路径为绕x旋转的参数，ry1 为假体移动路径绕着y旋转的参数,rz1为假体移动路径为绕z旋转的参数）,以此为基座标， 按此沿着
Figure 240688DEST_PATH_IMAGE042
坐标系顺时针旋转1度，直至旋转360度，即
Figure 880747DEST_PATH_IMAGE043
,其中n取值0到360的整数。得到360组 与n有关的欧拉角。
不论是欧拉角还是旋转矩阵都是非线性的，当关节在某一些姿态进行微小偏移时，欧拉角与旋转矩阵都会可能有一个很大的变化，而对于四元素，不会有这样的问题，所以都把这两者转移到四元素的表达方式，这样在求最小值的时候，可以早到正确的最小值。因此，需要先将欧拉角转化成旋转矩阵，再将旋转矩阵转化成四元数。
欧拉角转化成旋转矩阵过程如下：通过将三组元素旋转矩阵（elementalrotation matrix）相乘即可得到旋转矩阵，具体公式如下：
Figure 773617DEST_PATH_IMAGE045
。
旋转矩阵转化为相应的四元素过程如下：
a)判断旋转矩阵是否为正交矩阵，如果是进行步骤b），如果不是，则将其转化为正交矩阵；
b)步骤b）将该旋转矩阵用参数化的表达式凑出来，首先有，
Figure 891746DEST_PATH_IMAGE028
；
c）凑出一个实分量ω，又有
Figure 288092DEST_PATH_IMAGE029
，
则可以将四元素的是个分量都用矩阵元素表达出来：
Figure 833474DEST_PATH_IMAGE046
。
工作原理：对于背景技术中提出的问题，通过将牙科手术的作业过程抽象成假体 移动路径可以抽象成由机械臂初始坐标系初始位置移动到目标位置的过程，将最优路径规 划分成计算位置变化和计算姿态变化两步，具体包括建立数学模型、轨迹规划、求得多个轨 迹点、获取旋转矩阵、将旋转矩阵转化为相应的四元素和遍历求解等步骤，借由合理的墓穴 建模，将骨表面随动的最优路径规划转化为矩阵优化求解的问题，实现了精确的牙科手术 中的精确路径规划。即转化成数学建模-求得多个轨迹点-得到多组欧拉角-欧拉角转化成 旋转矩阵-旋转矩阵转化为相应的四元素，最后遍历360组姿态求
Figure 948061DEST_PATH_IMAGE047
，当求得最小值时，记下对应的n值，对应 到之前的欧拉角坐标系
Figure 604301DEST_PATH_IMAGE048
，结合我们之前求得大约1000个轨迹点。得到目标移 动点欧拉角为
Figure 261678DEST_PATH_IMAGE049
，其中
Figure DEST_PATH_IMAGE050
即为目标点。此方法大大提升了牙 科手术过程中手术器械运行轨迹的精确性，实现了精确的牙科手术中的精确路径规划，同 时也具有一定的通用性，能够转化应用于类似技术领域，具有很强的实用性和广阔的应用 场景。
尽管已经示出和描述了本发明的实施例，对于本领域的普通技术人员而言，可以理解在不脱离本发明的原理和精神的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型，本发明的范围由所附权利要求及其等同物限定。

Claims (7)

1.一种关于最优路径规划的骨表面随动技术，其特征在于，包括以下步骤：
步骤一：建立数学模型，将机械臂轨迹规划中选择一条姿态以及位置变化最小的轨迹使得机械臂根据图像信息定位到种植部位上方的骨表面随动转化为机械臂的最优路径规划问题；
步骤二：构建相应的坐标系，基于该坐标系对假体根尖点、假体植入点、作业器材顶部 根尖点、作业器材底部植入点的位置进行定义，进行将假体根尖点与假体植入点之间连线、 作业器材顶部根尖点与作业器材底部植入点之间的连线分别基于上述坐标系以向量的形 式进行表达，分别记为
Figure 775531DEST_PATH_IMAGE001
，
Figure 274645DEST_PATH_IMAGE002
；则机械臂的移动路径实际上转为向量
Figure 901936DEST_PATH_IMAGE002
从初始位置旋转 至与向量
Figure 144698DEST_PATH_IMAGE001
平行的位置的路径路径规划问题；
步骤三：向量
Figure 806624DEST_PATH_IMAGE002
从初始位置旋转至与向量
Figure 476640DEST_PATH_IMAGE001
平行的位置路径规划，包括位置变化和 姿态变化，分别进行计算；
计算位置变化，以根尖点/钻头基准点建立局部坐标系，则可以求得钻头/根尖点在向 量
Figure 591226DEST_PATH_IMAGE001
上的投影点p,令已知起始点为
Figure 637680DEST_PATH_IMAGE003
，终点为
Figure 154112DEST_PATH_IMAGE004
，则轨迹规划如下：
Figure 995029DEST_PATH_IMAGE005
；
进一步的，取
Figure 596911DEST_PATH_IMAGE006
为其范围内的不同值，得到多个轨迹点，此轨迹即为要求的位置变化轨 迹；
计算姿态变化，机械臂有无穷多的解可以由机械臂初始状态坐标系移动到目标位置，以当前机械臂位置姿态为为基座标，按此沿着坐标系顺时针旋转，记录旋转的欧拉角，该角度即为姿态变化；
步骤四：对步骤三中的数据进行优化处理，计算最终的向量
Figure 181476DEST_PATH_IMAGE002
从初始位置旋转至与向 量
Figure 552415DEST_PATH_IMAGE001
平行的位置的路径，即机械臂的最优路径。
2.根据权利要求1所述的一种关于最优路径规划的骨表面随动技术，其特征在于：步骤二还包括以下步骤：
1）建立数学模型，定义假体根尖点为a，假体植入点为b，作业器材顶部根尖点为c,作业器材底部植入点为d，则有向量：
Figure 564233DEST_PATH_IMAGE007
，
Figure 653412DEST_PATH_IMAGE008
，
上式中，
Figure 776089DEST_PATH_IMAGE001
为由a点指向b点的向量，
Figure 267113DEST_PATH_IMAGE009
为由c点指向d点的向量，
向量
Figure 449833DEST_PATH_IMAGE010
与向量
Figure 760728DEST_PATH_IMAGE011
的夹角为：
Figure 687096DEST_PATH_IMAGE012
；
2）轨迹规划，以假体根尖点建立局部坐标系，则可以求得作业器材顶部在向量上的投 影点
Figure 32627DEST_PATH_IMAGE013
为
Figure 386248DEST_PATH_IMAGE014
；
Figure 184439DEST_PATH_IMAGE015
为假体根尖点在上述局部坐标系下的初始位置与最后位置连线长度；
已知起始点为
Figure 914498DEST_PATH_IMAGE016
，终点为
Figure 114535DEST_PATH_IMAGE017
，则轨迹规划如下：
Figure 639057DEST_PATH_IMAGE018
；
3）求得多个轨迹点，此轨迹即为要求的位置变化轨迹。
3.根据权利要求1所述的一种关于最优路径规划的骨表面随动技术，其特征在于：所述 步骤三包括：获取多组旋转矩阵，建立坐标系，建立机械臂初始坐标系（x1,y1,z1），机械臂坐 标系（x2,y2,z2）；植入假体过程中，假体移动路径可以抽象成由机械臂初始坐标系初始位置 移动到目标位置的过程，记录当前机械臂位置姿态为
Figure 924545DEST_PATH_IMAGE019
（rx1为假体移 动路径为绕x旋转的参数，ry1为假体移动路径绕着y旋转的参数,rz1为假体移动路径为绕z 旋转的参数），以此为基座标，按此沿着坐标系顺时针旋转n度，直至旋转360度，得到多组欧 拉角，进而通过数学变化得到多组旋转矩阵：
Figure 458295DEST_PATH_IMAGE020
；
其中，n取值0到360的整数；具体包括：
4）将旋转矩阵转化为相应的四元素；
5）遍历求解，引入一个参数q后，目标机械臂姿态得四元数位置可以表达为：
Figure 518698DEST_PATH_IMAGE021
；
多组由当前姿态旋转360度得到得目标姿态位置为：
Figure 214121DEST_PATH_IMAGE022
；
遍历360组姿态求：
Figure 986905DEST_PATH_IMAGE023
；
当求得
Figure 58766DEST_PATH_IMAGE024
最小值时，记下对应的n值，对应到之前的欧拉角坐标系，结合我们步骤一 中求得多个轨迹点，机械臂变化的姿态最小，这多个点都选取相同的位姿信息，即为相同的 信息，可以保证机械臂以最快的速度到达相应的姿态，得到目标移动点欧拉角为
Figure 967817DEST_PATH_IMAGE025
；
其中，
Figure 99721DEST_PATH_IMAGE026
即为目标点。
4.根据权利要求2所述的一种关于最优路径规划的骨表面随动技术，其特征在于，所述 步骤2）中，取
Figure 94221DEST_PATH_IMAGE027
，通过对λ赋不同值，得到1000个不同的轨迹点。
5.根据权利要求1所述的一种关于最优路径规划的骨表面随动技术，其特征在于，所述步骤4）中，取n=1，最终得到360组欧拉角。
6.根据权利要求3所述的一种关于最优路径规划的骨表面随动技术，其特征在于，所述步骤4）中，通过将三组元素旋转矩阵（elemental rotation matrix）相乘即可得到旋转矩阵。
7.根据权利要求1所述的一种关于最优路径规划的骨表面随动技术，其特征在于，所述步骤5)中，旋转矩阵转化为相应的四元素包括以下步骤：
a）判断旋转矩阵是否为正交矩阵，如果是进行步骤b），如果不是，则将其转化为正交矩阵；
b）将该旋转矩阵用参数化的表达式凑出来，首先有，
Figure 969774DEST_PATH_IMAGE028
；
c）凑出一个实分量ω，又有
Figure 733330DEST_PATH_IMAGE029
，
则可以将四元素的是个分量都用矩阵元素表达出来即可。
CN202211385533.7A 2022-11-07 2022-11-07 一种关于最优路径规划的骨表面随动技术 Active CN115424701B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202211385533.7A CN115424701B (zh) 2022-11-07 2022-11-07 一种关于最优路径规划的骨表面随动技术

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202211385533.7A CN115424701B (zh) 2022-11-07 2022-11-07 一种关于最优路径规划的骨表面随动技术

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN115424701A true CN115424701A (zh) 2022-12-02
CN115424701B CN115424701B (zh) 2023-07-21

Family

ID=84207520

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202211385533.7A Active CN115424701B (zh) 2022-11-07 2022-11-07 一种关于最优路径规划的骨表面随动技术

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN115424701B (zh)

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN116673968A (zh) * 2023-08-03 2023-09-01 南京云创大数据科技股份有限公司 基于强化学习的机械臂轨迹规划要素选择方法及系统

Citations (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101363714A (zh) * 2008-09-26 2009-02-11 浙江大学 一种机翼水平位姿测量与评估方法
EP2044903A2 (en) * 2007-10-03 2009-04-08 Micerium SPA Method for making surgical guides and six degrees-of-freedom pointing device
US20120214121A1 (en) * 2011-01-26 2012-08-23 Greenberg Surgical Technologies, Llc Orthodontic Treatment Integrating Optical Scanning and CT Scan Data
CN103343683A (zh) * 2013-07-01 2013-10-09 武汉理工大学 一种基于gps的牙轮钻机实时穿孔定位方法
CN112417755A (zh) * 2020-11-10 2021-02-26 西安工程大学 一种主从式手术机器人轨迹预测控制方法
CN113448246A (zh) * 2021-05-25 2021-09-28 上海交通大学 一种口腔种植机器人自进化姿态调整方法及系统
CN114310872A (zh) * 2021-11-29 2022-04-12 杭州电子科技大学 一种基于dgg点云分割网络的机械臂自动打菜方法
US20220202377A1 (en) * 2019-07-31 2022-06-30 Jessi Lew Ply Ltd Intraoral coordinate system of dentition for the design and placement of dental implants

Patent Citations (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
EP2044903A2 (en) * 2007-10-03 2009-04-08 Micerium SPA Method for making surgical guides and six degrees-of-freedom pointing device
CN101363714A (zh) * 2008-09-26 2009-02-11 浙江大学 一种机翼水平位姿测量与评估方法
US20120214121A1 (en) * 2011-01-26 2012-08-23 Greenberg Surgical Technologies, Llc Orthodontic Treatment Integrating Optical Scanning and CT Scan Data
CN103343683A (zh) * 2013-07-01 2013-10-09 武汉理工大学 一种基于gps的牙轮钻机实时穿孔定位方法
US20220202377A1 (en) * 2019-07-31 2022-06-30 Jessi Lew Ply Ltd Intraoral coordinate system of dentition for the design and placement of dental implants
CN112417755A (zh) * 2020-11-10 2021-02-26 西安工程大学 一种主从式手术机器人轨迹预测控制方法
CN113448246A (zh) * 2021-05-25 2021-09-28 上海交通大学 一种口腔种植机器人自进化姿态调整方法及系统
CN114310872A (zh) * 2021-11-29 2022-04-12 杭州电子科技大学 一种基于dgg点云分割网络的机械臂自动打菜方法

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN116673968A (zh) * 2023-08-03 2023-09-01 南京云创大数据科技股份有限公司 基于强化学习的机械臂轨迹规划要素选择方法及系统
CN116673968B (zh) * 2023-08-03 2023-10-10 南京云创大数据科技股份有限公司 基于强化学习的机械臂轨迹规划要素选择方法及系统

Also Published As

Publication number Publication date
CN115424701B (zh) 2023-07-21

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US20210205981A1 (en) Continuum robots with multi-scale motion through equilibrium modulation
CN113143466A (zh) 一种基于一体化手术机器人的术中规划调整方法及系统
EP2142091A2 (en) Method and apparatus for controlling catheter positioning and orientation
CN113180828B (zh) 基于旋量理论的手术机器人约束运动控制方法
WO2022188352A1 (zh) 基于增强现实的介入机器人无接触遥操系统及标定方法
Richter et al. Augmented reality predictive displays to help mitigate the effects of delayed telesurgery
Webster et al. Kinematics and calibration of active cannulas
Pachtrachai et al. Hand-eye calibration with a remote centre of motion
Jiang et al. Adjacent surface trajectory planning of robot-assisted tooth preparation based on augmented reality
CN115424701A (zh) 一种关于最优路径规划的骨表面随动技术
Yan et al. Optics-guided robotic system for dental implant surgery
CN114886567B (zh) 一种面向具有远心不动点约束的手术机器人手眼标定方法
WO2024094227A1 (zh) 一种基于卡尔曼滤波和深度学习的手势姿态估计方法
WO2023274099A1 (zh) 对准方法、手术机器人及计算机存储介质
CN114918928A (zh) 手术机械臂精准定位方法、装置、控制终端及存储介质
CN113524201B (zh) 机械臂位姿主动调节方法、装置、机械臂和可读存储介质
CN113448246B (zh) 一种口腔种植机器人自进化姿态调整方法及系统
CN114521962A (zh) 手术机器人轨迹跟踪方法、装置、机器人及存储介质
CN116672031B (zh) 机器人的控制方法、装置、处理器及电子设备
CN114559432B (zh) 手术机械臂自动定位寻路方法、装置、机器人及存储介质
CN113040910B (zh) 一种手术导航机器人末端上示踪器的标定方法
Yang et al. Kinematic analysis and simulation of a MISR system using bimanual manipulator
Hong et al. Laparoscopic instrument tip position estimation for visual and haptic guidance in the computer assisted surgical trainer
CN115715703B (zh) 一种通道规划方法
Xia et al. Kalman Filter-based EM-optical Sensor Fusion for Bone Needle Position Tracking

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant