CN116459015A - 机器人控制方法、装置及系统 - Google Patents

Abstract

本说明书提供了机器人控制方法、装置及系统，所述机器人用于腔镜手术，机械臂上搭载有内窥镜和/或器械；所述内窥镜和/或所述器械穿过戳卡伸入腔体内，并且所述内窥镜和/或器械以戳卡为中心运动，使得所述戳卡成为远端运动中心点；所述方法在发明人发现人体刚性不足导致戳卡位置漂移的基础上，提出根据生命特征参数预测远端运动中心点从当前时刻到下一时刻的第一位置偏移量，并在控制机器人的过程中根据第一位置偏移量对机器人的目标控制参数进行补偿。本方案在控制机器人运动时考虑到了远端运动中心点漂移因素，并能够预测远端运动中心点在下一时刻的位置偏移量，从而在对位置偏移量进行补偿后，对机器人的控制更为精准。

Description

机器人控制方法、装置及系统

技术领域

本申请涉及医疗器械技术领域，特别涉及机器人控制方法、装置及系统。

背景技术

如图1所示，手术机器人系统通常由控制端设备100、执行端设备200、图像端设备300组成。控制端设备100，通常称为医生控制台，位于手术室的无菌区之外，用于在手术医生的操作下向执行端设备200发送控制指令。执行端设备200，即手术机器人，用于搭载手术器械在患者身上执行具体的手术操作。手术机器人上还可以搭载内窥镜。图像端设备300，通常称为图像台车，用于将内窥镜头采集到的信息进行处理形成三维立体高清影像反馈至控制端设备100等。

然而，在手术机器人系统的各设备精度均达到精度要求的情况下，手术过程中依然存在手术医生通过医生控制台无法准确控制器械末端位置的情况。

发明内容

本申请实施方式的目的是提供机器人控制方法、装置及系统，以解决手术医生通过医生控制台无法准确控制器械末端位置的问题。

为解决上述技术问题，本说明书第一方面提供一种机器人控制方法，所述机器人用于腔镜手术，机械臂上搭载有内窥镜和/或器械；所述内窥镜和/或所述器械穿过戳卡伸入腔体内，并且所述内窥镜和/或器械以戳卡为中心运动，使得所述戳卡成为远端运动中心点；所述方法包括：获取目标对象的当前生命特征参数；根据所述当前生命特征参数预测所述远端运动中心点从当前时刻到下一时刻的第一位置偏移量；在控制所述机器人的过程中，根据所述第一位置偏移量对所述机器人的目标控制参数进行补偿。

在一些实施例中，所述目标参数包括以下至少一者：所述机器人关节处电机的输入电流值、所述机械臂上目标点的位置、所述机械臂上目标点的运动速度。

在一些实施例中，所述生命特征参数，包括以下至少一种参数：所述目标对象的呼吸数据、心跳数据、气腹机加压数据。

在一些实施例中，所述方法还包括：获取所述戳卡的当前受力数据；根据所述当前生命特征参数预测所述远端运动中心点从当前时刻到下一时刻的第一位置偏移量，包括：根据所述当前生命特征参数、所述戳卡的当前受力数据，预测所述远端运动中心点从当前时刻到下一时刻的第一位置偏移量。

在一些实施例中，根据所述当前生命特征参数预测所述远端运动中心点从当前时刻到下一时刻的第一位置偏移量，包括：将所述当前生命特征参数代入预先确定的拟合关系式，计算得到所述远端运动中心点从当前时刻到下一时刻的第一位置偏移量；其中，所述拟合关系式根据以下方法确定：采集患者在多个时刻的各类生命特征参数以及对应的戳卡位置数据，计算各时刻对应的戳卡位置变化量；一个时刻对应的戳卡位置变化量是指从所述时刻的上一时刻至所述时刻戳卡位置数据的变化量；以各类生命特征参数作为自变量，以戳卡位置变化量作为因变量，进行曲线拟合，得到所述拟合关系式。

在一些实施例中，根据所述当前生命特征参数预测所述远端运动中心点从当前时刻到下一时刻的第一位置偏移量，包括：将所述当前生命特征参数输入预先训练的网络模型，由所述网络模型输出得到所述远端运动中心点从当前时刻到下一时刻的第一位置偏移量；其中，所述网络模型根据以下方法训练得到：采集患者在多个时刻的各类生命特征参数以及对应的戳卡位置数据，计算各时刻对应的戳卡位置变化量；一个时刻对应的戳卡位置变化量是指从所述时刻的上一时刻至所述时刻戳卡位置数据的变化量；以各类生命特征参数作为网络模型的输入自变量，以戳卡位置变化量作为网络模型的输出，训练得到所述网络模型。

在一些实施例中，通过以下方法确定戳卡位置数据：获取所述戳卡上安装的惯性传感器的实时采集值；基于对所述惯性传感器的实时采集值进行积分的方式确定所述戳卡位置数据。

在一些实施例中，通过以下至少一者确定戳卡位置数据：视觉定位系统、光学定位系统、电磁定位系统。

在一些实施例中，在根据所述第一位置偏移量对所述机器人的目标控制参数进行补偿之前，还包括：根据所述当前生命特征参数预测腔体中的目标点从当前时刻到下一时刻的第二位置偏移量；在控制所述机器人的过程中，根据所述第一位置偏移量对所述机器人的目标控制参数进行补偿，包括：在控制所述机器人的过程中，根据所述第一位置偏移量和所述第二位置偏移量对所述机器人的目标控制参数进行补偿。

本说明书第二方面提供一种机器人控制装置，所述机器人用于腔镜手术，机械臂上搭载有内窥镜和/或器械；所述内窥镜和/或所述器械穿过戳卡伸入腔体内，并且所述内窥镜和/或器械以戳卡为中心运动，使得所述戳卡成为远端运动中心点；所述装置包括：第一获取单元，用于获取目标对象的当前生命特征参数；第一预测单元，用于根据所述当前生命特征参数预测所述远端运动中心点从当前时刻到下一时刻的第一位置偏移量；控制单元，用于在控制所述机器人的过程中，根据所述第一位置偏移量对所述机器人的目标控制参数进行补偿。

在一些实施例中，所述目标参数包括以下至少一者：所述机器人关节处电机的输入电流值、所述机械臂上目标点的位置、所述机械臂上目标点的运动速度。

在一些实施例中，获取所述目标对象的当前生命特征参数，包括以下至少一种参数：所述目标对象的呼吸数据、心跳数据、气腹机加压数据。

在一些实施例中，所述装置还包括：第二获取单元，用于获取所述戳卡的当前受力数据；所述第一预测单元用于根据所述当前生命特征参数、所述戳卡的当前受力数据，预测所述远端运动中心点从当前时刻到下一时刻的第一位置偏移量。

在一些实施例中，所述第一预测单元包括：计算子单元，用于将所述当前生命特征参数代入预先确定的拟合关系式，计算得到所述远端运动中心点从当前时刻到下一时刻的第一位置偏移量；其中，所述拟合关系式根据以下方法确定：采集患者在多个时刻的各类生命特征参数以及对应的戳卡位置数据，计算各时刻对应的戳卡位置变化量；一个时刻对应的戳卡位置变化量是指从所述时刻的上一时刻至所述时刻戳卡位置数据的变化量；以各类生命特征参数作为自变量，以戳卡位置变化量作为因变量，进行曲线拟合，得到所述拟合关系式。

在一些实施例中，所述第一预测单元包括：处理子单元，用于将所述当前生命特征参数输入预先训练的网络模型，由所述网络模型输出得到所述远端运动中心点从当前时刻到下一时刻的第一位置偏移量；其中，所述网络模型根据以下方法训练得到：采集患者在多个时刻的各类生命特征参数以及对应的戳卡位置数据，计算各时刻对应的戳卡位置变化量；一个时刻对应的戳卡位置变化量是指从所述时刻的上一时刻至所述时刻戳卡位置数据的变化量；以各类生命特征参数作为网络模型的输入自变量，以戳卡位置变化量作为网络模型的输出，训练得到所述网络模型。

在一些实施例中，通过以下方法确定戳卡位置数据：获取所述戳卡上安装的惯性传感器的实时采集值；基于对所述惯性传感器的实时采集值进行积分的方式确定所述戳卡位置数据。

在一些实施例中，通过以下至少一者确定戳卡位置数据：视觉定位系统、光学定位系统、电磁定位系统。

在一些实施例中，所述装置还包括：第二预测单元，用于根据所述当前生命特征参数预测腔体中的目标点从当前时刻到下一时刻的第二位置偏移量；相应地，所述控制单元用于在控制所述机器人的过程中，根据所述第一位置偏移量和所述第二位置偏移量对所述机器人的目标控制参数进行补偿。

本说明书第三方面提供一种机器人控制系统，用于腔镜手术，所述系统包括：机器人，所述机器人的机械臂上搭载有内窥镜和/或器械；所述内窥镜和/或器械穿过戳卡伸入腔体内，并且所述内窥镜和/或器械以戳卡为中心运动，使得所述戳卡成为远端运动中心点；采集装置，用于获取目标对象的当前生命特征参数；控制装置，用于根据所述当前生命特征参数预测所述远端运动中心点从当前时刻到下一时刻的第一位置偏移量；在控制所述机器人的过程中，根据所述第一位置偏移量对所述机器人的目标控制参数进行补偿。

本说明书第四方面提供一种电子设备，包括：存储器和处理器，所述处理器和所述存储器之间互相通信连接，所述存储器中存储有计算机指令，所述处理器通过执行所述计算机指令，从而实现第一方面任一项所述方法的步骤。

本说明书第五方面提供一种计算机存储介质，所述计算机存储介质存储有计算机程序指令，所述计算机程序指令被执行时实现第一方面任一项所述方法的步骤。

本说明书提供的机器人控制方法、装置及系统，在发明人发现人体刚性不足导致戳卡位置漂移的基础上，提出根据目标对象的当前生命特征参数预测远端运动中心点从当前时刻到下一时刻的第一位置偏移量，并在控制机器人的过程中根据第一偏移量对机器人的目标控制参数进行补偿。本方案在控制机器人运动时考虑到了远端运动中心点漂移因素，并能够预测远端运动中心点在下一时刻的位置偏移量，从而基于该位置漂移量控制机器人活动能够使得器械末端、内窥镜位姿更为精准。

附图说明

为了更清楚地说明本申请实施方式或现有技术中的技术方案，下面将对实施方式或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请中记载的一些实施方式，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1示出了手术机器人系统的立体结构示意图；

图2示出了PRCM构型的机械臂的工作示意图；

图3示出了机械臂自由度的一个示意图；

图4示出了图2中机械臂搭载内窥镜或器械的细节示意图；

图5示出了ARCM构型的机械臂的工作示意图；

图6示出了VRCM构型的机械臂的工作示意图；

图7示出了远端运动中心点漂移导致器械末端或内窥镜位置改变的示意图；

图8示出了本说明书所提供的机器人控制方法的流程图；

图9示出了在远端运动中心点漂移导致器械末端或内窥镜位置发生更改的情况下的补偿控制示意图；

图10示出了补偿控制与手术需要的控制叠加的示意图；

图11示出了机器人各关节处电机的控制原理示意图；

图12示出了本说明书提供的另一种机器人控制方法的流程图；

图13示出了视觉定位系统或光学定位系统的示意图；

图14示出了电磁定位系统的示意图；

图15示出了本说明书提供的又一种机器人控制方法的示意图；

图16示出了目标点位置漂移导致器械末端无法触及目标点的示意图；

图17示出了在远端运动中心点发生漂移的情况下机械臂的控制方法示意图；

图18示出了在远端运动中心点不变而目标点的位置发生漂移的情况下机械臂的控制方法示意图；

图19示出了在远端运动中心点、目标点位置均发生漂移的情况下机械臂的控制方法示意图；

图20示出了机器人控制系统的控制原理示意图；

图21示出了本说明书提供的电子设备的结构示意图。

具体实施方式

为了使本技术领域的人员更好地理解本申请中的技术方案，下面将结合本申请实施方式中的附图，对本申请实施方式中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施方式仅仅是本申请一部分实施方式，而不是全部的实施方式。基于本申请中的实施方式，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施方式，都应当属于本申请保护的范围。

在腔镜手术前，通常需要在体表开设小孔并设置戳卡，机械臂上所搭载的内窥镜和器械通常需要通过戳卡上的小孔伸入腔体内。在手术过程中，通过调节机械臂以带动内窥镜和器械末端以戳卡为支撑点运动。在医疗器械行业中，该支撑点也叫远端运动中心点(Remote Center of Motion，RCM)。

手术机器人包括PRCM(Passive Remote Center of Motion，被动远端运动中心点)、ARCM(Active Remote Center of Motion，主动远端运动中心点)和VRCM(VirtualRemote Center of Motion，虚拟远端运动中心点)三种构型的机械臂。

图2示出了PRCM构型的机械臂的工作示意图。其中，A为机械臂的目标控制点，也即搭载内窥镜或器械的位置，C为患者的体表示意图，O为戳卡，该戳卡设置在腔体表面开设的孔中。图2中的左图至右图示出了PRCM构型的机械臂的控制原理，即控制机械臂末端位置移动，从而带动器械或内窥镜的末端以实体的戳卡为支点进行运动。图3示出了机械臂自由度的一个示意图，其中机械臂包括7个自由度，A1-A4为主动关节，可主动转动；A5和A6为被动关节，只能随动；A7为主动关节，可主动转向。A5和A6关节正交；A5、A6和A7关节交于一点。A3为冗余关节，通过冗余关节，可实现更灵活的摆位，以方便与其他机械臂协同使用。图4示出了图2中机械臂搭载内窥镜或器械的细节示意图。当PRCM构型的机械臂工作时，远端运动中心点就是戳卡的位置。

图5示出了ARCM构型的机械臂的工作示意图。其中，A为ARCM机械臂的目标控制点，O为戳卡，D1为ARCM机械臂进入腔体后的初始状态，D2为器械末端进入腔体后的初始状态，B为器械末端进入腔体后的初始状态。当发现病灶后控制机械臂运动到D2状态，此时器械末端的理论位置为B’，但是由于外部扰动，机械臂实际应该到达D3状态，即器械末端的实际位置为B”。当ARCM构型的机械臂工作时，远端运动中心点就是戳卡的位置。

图6示出了VRCM构型的机械臂的工作示意图。其中，A为VRCM机械臂的目标控制点，P为虚拟远端运动中心点。图6中的左图为初始机械臂状态，右图为通过控制算法实现VRCM机械臂绕虚拟远端运动中心点运动后状态。在VRCM机械臂的运动控制过程中，始终保持虚拟远端运动中心点P在戳卡位置，也即VRCM构型的机械臂不以戳卡作为支点来调节内窥镜和器械的位姿。

区别与VRCM构型的机械臂，PRCM和ARCM构型的机械臂是以戳卡作为一个支点来调节内窥镜和器械的位姿的，从而戳卡的位置偏移也会影响手术控制精度，这是手术机器人控制的过程中极其容易被忽视的因素。这是因为，现有手术机器人控制方法是在默认患者为刚性体、戳卡在世界坐标系下的位置不变的基础上提出的，但实际上腔镜手术所涉及的人体组织等是柔性的，容易受外部扰动，进而导致戳卡位置改变。外部扰动包括规律性扰动和随机性扰动，规律性扰动有人体呼吸运动、心跳、气腹机等，随机扰动则有器械运动过程对远端运动中心点的压力、人体气腹的坍塌等。

如图7所示，O点表示为远端运动中心点；A点为机械臂的目标控制点，也即机械臂末端搭载内窥镜或器械的位置；B’表示内窥镜头或者器械末端的位置。若远端运动中心点由O点位置变更为O’点位置，那么在目标控制点A的位置不变的情况下，内窥镜头或器械末端的位置必然会改变，从而，虽然机器人末端的位置准确，也会出现器械末端位置不准确的情况。

为此，本说明书提供一种机器人控制方法，可以用于图1中的手术机器人200。如图8所示，该方法包括如下步骤：

S110：获取目标对象的当前生命特征参数。

在一些实施例中，当前生命特征参数可以包括以下至少一种参数：目标对象的呼吸数据、心跳数据、气腹机加压数据；或者，也可以采用体外规律运动的特征点的位置数据作为生命特征参数。例如可以为以下至少一种参数：目标对象体表至少一个特征点的位置数据、戳卡表面至少一个特征点的位置数据。

S120：根据当前生命特征参数预测远端运动中心点从当前时刻到下一时刻的第一位置偏移量。

在一些实施例中，预先确定目标对象的当前生命特征参数与远端运动中心点从当前时刻到下一时刻的位置偏移量之间的拟合关系式。例如，在内窥镜和/或手术器械穿过戳卡伸入腔体内之后，采集患者的各类生命特征参数及对应的戳卡位置数据，计算各时刻对应的戳卡位置变化量，以各类生命特征参数作为自变量，以戳卡的位置变化量作为因变量，进行曲线拟合，得到拟合关系式。其中，一个时刻对应的戳卡位置变化量是指从该时刻的上一时刻至该时刻戳卡位置数据的变化量。将实时获取的当前生命特征参数代入拟合关系式，计算得到远端运动中心点从当前时刻到下一时刻的位置偏移量。

在一些实施例中，可以在内窥镜、手术器械通过戳卡伸入腔体内之后，采集患者在多个时刻的各类生命特征参数及对应的戳卡位置数据，计算各时刻对应的戳卡位置变化量，以各类生命特征参数作为网络模型的输入，以戳卡位置变化量作为网络模型的输出，训练得到一个网络模型。其中，一个时刻对应的戳卡位置变化量是指从所述时刻的上一时刻至所述时刻戳卡位置数据的变化量。将当前生命特征参数输入网络模型，由网络模型输出得到远端运动中心点从当前时刻到下一时刻的位置偏移量。

S130：在控制机器人的过程中，根据第一位置偏移量对机器人的目标控制参数进行补偿。

可以根据第一位置偏移量确定控制补偿向量，进而在控制机器人时将控制补偿向量与手术医生通过医生控制台发送的控制指令所表征的控制向量进行向量叠加，得到控制目标向量，控制机器人实现该控制目标向量。

如图7和图9所示，在远端运动中心点O漂移导致器械末端或内窥镜位置从B点变更为B’点的情况下，若要使得器械末端的位置在下一时刻维持为B点，则需要调整目标控制点A至A’点。能够使得目标控制点由A调整为A’的控制向量即可以作为控制补偿向量。在此基础上，如图10所示，根据手术需要(例如拖动组织)可能需要控制器械末端或内窥镜从B点移动至B”，那么应当调整机器人的位姿使得上述目标控制点从A’点移动至A”。那么，在当前时刻至下一时刻，可以控制目标控制点从A点一次性移动至A”。控制目标控制点由A点一次性移动至A”的控制向量即为上述控制目标向量。

图11示出了机器人各关节处电机的控制原理示意图，其中M表示电机，采用反馈控制系统对电机进行控制，包括电流反馈控制(如图11中的电流环所示)、速度反馈控制(如图11中的速度环所示)、位置反馈控制(如图11中的位置环所示)，位置指令是指手术医生通过医生控制台发送的控制指令。因此，本说明书中机器人的目标控制参数可以包括以下至少一者：机器人关节处电机的输入电流值、机械臂上目标点的位置、机械臂上目标点的运动速度。其中，器械臂上目标点，包括了机械臂所搭载的器械或内窥镜上的目标点。

在一些实施例中，还可以预先确定戳卡的受力对于其位置变化量的影响，然后基于戳卡的受力情况预测远端运动中心点从当前时刻到下一时刻的第一位置偏移量。

例如，如图12所示，本说明书所提供的机器人控制方法还包括：

S140：获取戳卡的当前受力数据。

在一些实施例中，可以在戳卡上安装传感器，通过该传感器采集戳卡的受力数据。

相应地，步骤S120可以调整为：根据所述当前生命特征参数、所述戳卡的当前受力数据，预测所述远端运动中心点从当前时刻到下一时刻的第一位置偏移量。

在一些实施例中，可以在内窥镜、手术器械通过戳卡伸入腔体内之后，采集患者在多个时刻的各类生命特征参数及对应的戳卡受力数据、戳卡位置数据，计算各时刻对应的戳卡位置变化量，以各类生命特征参数、戳卡受力数据作为模型的输入，以戳卡的位置变化量作为模型的输出，训练得到一个网络模型。其中，一个时刻对应的戳卡位置变化量是指从所述时刻的上一时刻至所述时刻戳卡位置数据的变化量。

那么，调整后的S120可以是之间将当前生命特征参数、戳卡的当前受力数据输入网络模型，由网络模型输出得到远端运动中心点从当前时刻到下一时刻的位置偏移量。

在一些实施例中，可以预先确定目标对象的当前生命特征参数、戳卡的当前受力数据与远端运动中心点从当前时刻到下一时刻的位置偏移量之间的拟合关系式。例如，在内窥镜和/或手术器械通过戳卡伸入腔体内之后，采集患者在多个时刻的各类生命特征参数、戳卡受力数据及对应的戳卡位置数据，计算各时刻对应的戳卡位置变化量，以各类生命特征参数、戳卡受力数据作为自变量，以戳卡位置变化量作为因变量，进行曲线拟合，得到拟合关系式。其中，一个时刻对应的戳卡位置变化量是指从该时刻的上一时刻至该时刻戳卡位置数据的变化量。

那么，调整后的S120可以是直接将实时获取的当前生命特征参数、戳卡受力数据代入拟合关系式，计算得到远端运动中心点从当前时刻到下一时刻的位置偏移量。

图12所示的方法，根据戳卡的受力数据预测远端运动中心点从当前时刻至下一时刻的位置偏移量，并基于该位置偏移量控制机器人，考虑到了控制器械运动或控制内窥镜调整位姿的过程中对于远端运动中心点的压力、人体气腹坍塌等随机性扰动对于远端运动中心点的影响，能够提高机器人控制的准确性。

本说明书提供的机器人控制方法，在发现人体刚性不足导致戳卡位置漂移的基础上，提出根据目标对象的当前生命特征参数预测远端运动中心点从当前时刻到下一时刻的第一位置偏移量，并在控制机器人的过程中，根据第一位置偏移量对机器人的目标控制参数进行补偿。本方案在控制机器人运动时考虑到了远端运动中心点漂移因素，并能够预测远端运动中心点在下一时刻的位置偏移量，从而基于该位置漂移量控制机器人活动能够使得器械末端、内窥镜位姿更为精准。

需要说明的是，由于不同患者的腹部紧实程度不同，因此适用于不同患者的上述模型、拟合关系式也是不同的，为此，可以在每次执行手术操作之前采集患者数据，并基于患者数据得到拟合关系式或模型，并将该拟合关系式或网络模型用于手术操作中控制机器人。

考虑到在手术操作之前采集患者数据并基于患者数据得到拟合关系式或网络模型所花费的时间较长，而在一些情况下无法留出足够的时间(例如在紧急手术的情况下)。为此，可以在平时的手术过程中采集多个患者数据，对这些患者按照年龄划分，基于一个年龄段内多个患者的数据得到该年龄段对应的拟合关系式或网络模型，从而得到各个年龄段对应的拟合关系式或模型。那么，手术过程中可以直接获取目标患者所属年龄段的拟合关系式或网络模型，减少手术时间。

在本说明书所述技术方案中可以在戳卡上安装惯性传感器，惯性传感器例如是加速度传感器，用以实时采集戳卡的加速度。相应地，上述戳卡位置数据可以基于对惯性传感器的实时采集值进行积分的方式确定戳卡位置数据。

在一些实施例中，可以通过视觉定位系统确定戳卡位置数据。具体地，可以通过双目视觉传感器获取机器人对目标对象实施操作时的图像；从图像中识别戳卡上特征点的图像，并确定特征点在图像坐标系下的坐标；将特征点在图像坐标系下的坐标转换至目标坐标系下，得到戳卡位置数据。图13可以示出了视觉定位系统的示意图，其中Q表示双目视觉传感器，虚线表示双目视觉传感器的图像的拍摄方向。

在一些实施例中，可以通过光学定位系统确定戳卡位置数据。具体地，可以通过光学定位系统获取靶标上所设置的各光学阵列标记在光学坐标系下的位置坐标，其中，靶标设置在戳卡上；将光学坐标系下的位置坐标转换至目标坐标系下，得到戳卡位置数据。图13也可以示出光学定位系统的示意图，其中Q表示光学定位设备，例如可以为NDI的PolarisVega XT产品。

在一些实施例中，可以通过电磁定位系统确定戳卡位置数据。具体地，当设置在目标对象附近的磁场发生装置建立磁场时，可以通过设置在戳卡上的磁感应传感器的感应值确定戳卡位置数据。图14示出了电磁定位系统的示意图，其中M表示防止在手术床下方的磁场发生装置。

图15示出了本说明书提供的又一种机器人控制方法的示意图。如图15所示，该方法包括如下步骤：

S210：获取目标对象的当前生命特征参数。

该步骤可以参阅步骤S110，这里不再赘述。

S220：根据所述当前生命特征参数预测所述远端运动中心点从当前时刻到下一时刻的第一位置偏移量。

该步骤可以参阅步骤S120，这里不再赘述。

S230：根据所述当前生命特征参数预测腔体中的目标点从当前时刻到下一时刻的第二位置偏移量。

在被控机械臂上搭载器械的情况下，“腔体中的目标点”可以是腹腔内的任意组织上的点，甚至可以是病灶上的特征点；在被控机械臂上搭载内窥镜的情况下，“腔体中的目标点”可以是目标器械的特征点、目标组织的合集，以使得内窥镜能够随着目标器械、目标组织的位置变化而调整位姿，从而使得目标器械、目标组织能够始终在内窥镜的视野范围内，方便手术医生了解腔体内的操作状况。对于搭载内窥镜的机械臂的控制原理与对于搭载器械的机械臂的控制原理类似，区别在于：搭载器械的机械臂的控制目标是为了使器械能够触及到目标点，而搭载内窥镜的机械臂的控制目标是为了目标点在内窥镜的视野范围内。

下面以控制搭载器械的机械臂为例。在腔镜手术中，外部干扰的影响还会导致手术操作的目标点的位置发生漂移。如图16所示，O为远端运动中心点，A为机械臂的目标控制点，B为器械末端，T为腔体内的目标点。当外部干扰导致目标点从B点漂移至B’点时，在远端运动中心点不变的情况下，器械末端B已无法触及到目标点，为了克服外部干扰使得目标点漂移导致器械末端不再能够触及到目标点的问题，需要目标控制点从A点移动至A’点从而带动器械末端从B点移动至B’点。

S240：根据所述第一位置偏移量和所述第二位置偏移量对所述机器人的目标控制参数进行补偿。

当远端运动中心点和目标点的位置同时发生漂移时，由于外部扰动会同时带动远端运动中心点和目标点运动，两者的位置变化存在一定的相关性，因此两者位置变化对于机械臂控制的影响可以看做是近似线性叠加关系。从而，可以综合第一位置偏移量和第二位置偏移量来对机器人的目标控制参数进行补偿。

步骤S240的其余内容可以参阅步骤S130，这里不再赘述。

图17示出了在远端运动中心点发生漂移的情况下机械臂的控制方法示意图。其中，“RCM理论位姿”，是指根据当前时刻RCM位置所确定的、RCM在下一时刻的位置，理论上RCM的位置应当是不变的，因此下一时刻RCM的理论位姿是与当前时刻相同的。“RCM实际位姿”，是指RCM漂移后的位置。“计算RCM△PO”是指，预测RCM从当前时刻到下一时刻的第一位置偏移量。“补偿后控制点位姿”是指，为克服RCM位置偏移对于控制内窥镜和/或器械的影响，目标控制点应当移动至哪一位置。“补偿后器械末端位姿”是指根据第一位置偏移量对机器人进行控制后器械末端的位置在哪里。

图18示出了在远端运动中心点不变而目标点的位置发生漂移的情况下机械臂的控制方法示意图。其中，“目标理论位姿”是指，根据当前时刻目标点位置所确定的、目标点在下一时刻的位置，理论上目标点位置是不变的，因此下一时刻目标点的理论位姿是与当前时刻相同的。“目标实际位姿”是指，目标点发生漂移后的位置。“计算目标△PO”是指，预测目标点从当前时刻到下一时刻的第二位置偏移量。“补偿后控制点位姿”是指，为克服目标位置偏移对于控制内窥镜和/或器械的影响，目标控制点应当移动至哪一位置。“补偿后器械末端位姿”是指，根据第一位置偏移量对机器人进行控制后器械末端的位置在哪里。

图19示出了在远端运动中心点、目标点位置均发生漂移的情况下机械臂的控制方法示意图。图19将图17和图18所示的方法融合在一起，具体融合方式是对远端运动中心点的第一位置偏移量、目标点的第二位置偏移量做相关性处理，得到目标控制点的位姿。

本说明书提供一种机器人控制装置，可以用于执行上述机器人控制方法。所述装置包括第一获取单元、第一预测单元和控制单元。

第一获取单元用于获取目标对象的当前生命特征参数。

第一预测单元用于根据所述当前生命特征参数预测所述远端运动中心点从当前时刻到下一时刻的第一位置偏移量。

控制单元用于根据所述第一位置偏移量，控制所述机器人各自由度的关节活动，以克服所述远端运动中心点偏移对于控制内窥镜和/或器械的影响。

在一些实施例中，所述目标参数包括以下至少一者：所述机器人关节处电机的输入电流值、所述机械臂上目标点的位置、所述机械臂上目标点的运动速度。

在一些实施例中，所述装置还包括：第二获取单元，用于获取所述戳卡的当前受力数据；相应地，所述第一预测单元，用于根据所述当前生命特征参数、所述戳卡的当前受力数据，预测所述远端运动中心点从当前时刻到下一时刻的第一位置偏移量。

在一些实施例中，所述第一预测单元包括：计算子单元，用于将所述当前生命特征参数代入预先确定的拟合关系式，计算得到所述远端运动中心点从当前时刻到下一时刻的第一位置偏移量；其中，所述拟合关系式根据以下方法确定：在内窥镜和/或器械穿过戳卡伸入腔体内之后，采集患者在多个时刻的各类生命特征参数以及对应的戳卡位置数据，计算各时刻对应的戳卡位置变化量；一个时刻对应的戳卡位置变化量是指从所述时刻的上一时刻至所述时刻戳卡位置数据的变化量；以各类生命特征参数作为自变量，以戳卡位置变化量作为因变量，进行曲线拟合，得到所述拟合关系式。

在一些实施例中，所述第一预测单元包括：处理子单元，用于将所述当前生命特征参数输入预先训练的网络模型，由所述网络模型输出得到所述远端运动中心点从当前时刻到下一时刻的第一位置偏移量；其中，所述网络模型根据以下方法训练得到：在内窥镜和/或器械穿过戳卡伸入腔体内之后，采集患者在多个时刻的各类生命特征参数以及对应的戳卡位置数据，计算各时刻对应的戳卡位置变化量；一个时刻对应的戳卡位置变化量是指从所述时刻的上一时刻至所述时刻戳卡位置数据的变化量；以各类生命特征参数作为网络模型的输入自变量，以戳卡位置变化量作为网络模型的输出，训练得到所述网络模型。

上述机器人控制装置具体细节可以参阅图1至图19对应实施例中的相关描述和效果进行理解，此处不再赘述。

本说明书提供一种机器人控制系统，用于腔镜手术，所述系统包括机器人、采集装置和控制装置。

所述机器人的机械臂上搭载有内窥镜和/或器械；所述内窥镜和/或器械穿过戳卡伸入腔体内，并且所述内窥镜和/或器械以戳卡为中心运动，使得所述戳卡成为远端运动中心点远端运动中心点。

采集装置，用于获取目标对象的当前生命特征参数。如图20所示，通过呼吸采集设备、心电采集设备、气腹机加压设备、力采集设备等可以直接或者间接获取人体呼吸运动数据、心跳数据、气腹机加压数据以及远端运动中心点受力与位置变化量之间的数据。

控制装置，用于根据所述当前生命特征参数预测所述远端运动中心点从当前时刻到下一时刻的第一位置偏移量；根据所述第一位置偏移量，控制所述机器人各自由度的关节活动，以克服所述远端运动中心点偏移对于控制内窥镜和/或器械的影响。

如图20所示，该控制装置可以为MPC控制器。控制装置根据当前时刻获取数据信息建立与历史时刻之间的关系模型，通过拟合的方式建立外部扰动和远端运动中心点变化量预测模型或/和外部扰动和目标位姿变化量预测模型，该模型作为模型预测控制的状态转移方程；建立一段时间内远端运动中心点或/和目标与器械之间的关系模型作为模型预测控制的观测方程；其中状态方程表示为Xk＝f(Xk-1)，观测方程表示为Zk＝h(Xk)，Xk表示k时刻系统的运动状态，Zk表示k时刻系统靶标的观测状态；基于以上状态方程和观测方程模型根据当前时刻的系统状态估计出未来时刻远端运动中心点变化量或/和目标位姿变化量，结合约束条件，设计目标函数，计算最优控制结果，输入给PRCM机械臂，根据最优控制结果计算PRCM机构的补偿量或/和目标位姿补偿量。

本发明实施例还提供了一种电子设备，如图21所示，该电子设备可以包括处理器2101和存储器2102，其中处理器2101和存储器2102可以通过总线或者其他方式连接，图21中以通过总线连接为例。

处理器2101可以为中央处理器(Central Processing Unit，CPU)等。

存储器2102作为一种非暂态计算机可读存储介质，可用于存储非暂态软件程序、非暂态计算机可执行程序以及模块，如本发明实施例中的机器人控制方法对应的程序指令/模块。处理器2101通过运行存储在存储器2102中的非暂态软件程序、指令以及模块，从而执行处理器的各种功能应用以及数据分类，即实现上述方法实施例中的机器人控制方法。

存储器2102可以包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需要的应用程序；存储数据区可存储处理器2101所创建的数据等。此外，存储器2102可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非暂态存储器，例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他非暂态固态存储器件。在一些实施例中，存储器2102可选包括相对于处理器2101远程设置的存储器，这些远程存储器可以通过网络连接至处理器2101。上述网络的实例包括但不限于互联网、企业内部网、局域网、移动通信网及其组合。

所述一个或者多个模块存储在所述存储器2102中，当被所述处理器2101执行时，执行如图1至图20所示实施例中的机器人控制方法。

上述电子设备具体细节可以上述实施例中的相关描述和效果进行理解，此处不再赘述。

本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。尤其，对于硬件+程序类实施例而言，由于其基本相似于方法实施例，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。

上述对本说明书特定实施例进行了描述。其它实施例在所附权利要求书的范围内。在一些情况下，在权利要求书中记载的动作或步骤可以按照不同于实施例中的顺序来执行并且仍然可以实现期望的结果。另外，在附图中描绘的过程不一定要求示出的特定顺序或者连续顺序才能实现期望的结果。在某些实施方式中，多任务处理和并行处理也是可以的或者可能是有利的。

本领域技术人员也知道，除了以纯计算机可读程序代码方式实现控制器以外，完全可以通过将方法步骤进行逻辑编程来使得控制器以逻辑门、开关、专用集成电路、可编程逻辑控制器和嵌入微控制器等的形式来实现相同功能。因此这种控制器可以被认为是一种硬件部件，而对其内部包括的用于实现各种功能的装置也可以视为硬件部件内的结构。或者甚至，可以将用于实现各种功能的装置视为既可以是实现方法的软件模块又可以是硬件部件内的结构。

以上所述仅为本说明书实施例的实施例而已，并不用于限制本说明书实施例。对于本领域技术人员来说，本说明书实施例可以有各种更改和变化。凡在本说明书实施例的精神和原理之内所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本说明书实施例的权利要求范围之内。

Claims (10)

1.一种机器人控制方法，其特征在于，所述机器人用于腔镜手术，机械臂上搭载有内窥镜和/或器械；所述内窥镜和/或所述器械穿过戳卡伸入腔体内，并且所述内窥镜和/或器械以戳卡为中心运动，使得所述戳卡成为远端运动中心点；所述方法包括：

获取目标对象的当前生命特征参数；

根据所述当前生命特征参数预测所述远端运动中心点从当前时刻到下一时刻的第一位置偏移量；

在控制所述机器人的过程中，根据所述第一位置偏移量对所述机器人的目标控制参数进行补偿。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述目标参数包括以下至少一者：所述机器人关节处电机的输入电流值、所述机械臂上目标点的位置、所述机械臂上目标点的运动速度；

所述生命特征参数，包括以下至少一种参数：所述目标对象的呼吸数据、心跳数据、气腹机加压数据。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：

获取所述戳卡的当前受力数据；

根据所述当前生命特征参数预测所述远端运动中心点从当前时刻到下一时刻的第一位置偏移量，包括：根据所述当前生命特征参数、所述戳卡的当前受力数据，预测所述远端运动中心点从当前时刻到下一时刻的第一位置偏移量。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述当前生命特征参数预测所述远端运动中心点从当前时刻到下一时刻的第一位置偏移量，包括：

将所述当前生命特征参数代入预先确定的拟合关系式，计算得到所述远端运动中心点从当前时刻到下一时刻的第一位置偏移量；

其中，所述拟合关系式根据以下方法确定：

采集患者在多个时刻的各类生命特征参数以及对应的戳卡位置数据，计算各时刻对应的戳卡位置变化量；一个时刻对应的戳卡位置变化量是指从所述时刻的上一时刻至所述时刻戳卡位置数据的变化量；

以各类生命特征参数作为自变量，以戳卡位置变化量作为因变量，进行曲线拟合，得到所述拟合关系式。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述当前生命特征参数预测所述远端运动中心点从当前时刻到下一时刻的第一位置偏移量，包括：

将所述当前生命特征参数输入预先训练的网络模型，由所述网络模型输出得到所述远端运动中心点从当前时刻到下一时刻的第一位置偏移量；

其中，所述网络模型根据以下方法训练得到：

采集患者在多个时刻的各类生命特征参数以及对应的戳卡位置数据，计算各时刻对应的戳卡位置变化量；一个时刻对应的戳卡位置变化量是指从所述时刻的上一时刻至所述时刻戳卡位置数据的变化量；

以各类生命特征参数作为网络模型的输入自变量，以戳卡位置变化量作为网络模型的输出，训练得到所述网络模型。

6.根据权利要求4或5所述的方法，其特征在于，通过以下方法确定戳卡位置数据：

获取所述戳卡上安装的惯性传感器的实时采集值；

基于对所述惯性传感器的实时采集值进行积分的方式确定所述戳卡位置数据；

或者，通过以下至少一者确定戳卡位置数据：视觉定位系统、光学定位系统、电磁定位系统。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在根据所述第一位置偏移量对所述机器人的目标控制参数进行补偿之前，还包括：

根据所述当前生命特征参数预测腔体中的目标点从当前时刻到下一时刻的第二位置偏移量；

相应地，在控制所述机器人的过程中，根据所述第一位置偏移量对所述机器人的目标控制参数进行补偿，包括：在控制所述机器人的过程中，根据所述第一位置偏移量和所述第二位置偏移量对所述机器人的目标控制参数进行补偿。

8.一种机器人控制装置，其特征在于，所述机器人用于腔镜手术，机械臂上搭载有内窥镜和/或器械；所述内窥镜和/或所述器械穿过戳卡伸入腔体内，并且所述内窥镜和/或器械以戳卡为中心运动，使得所述戳卡成为远端运动中心点；所述装置包括：

第一获取单元，用于获取目标对象的当前生命特征参数；

第一预测单元，用于根据所述当前生命特征参数预测所述远端运动中心点从当前时刻到下一时刻的第一位置偏移量；

控制单元，用于在控制所述机器人的过程中，根据所述第一位置偏移量对所述机器人的目标控制参数进行补偿。

9.一种机器人控制系统，其特征在于，用于腔镜手术，所述系统包括：

机器人，所述机器人的机械臂上搭载有内窥镜和/或器械；所述内窥镜和/或器械穿过戳卡伸入腔体内，并且所述内窥镜和/或器械以戳卡为中心运动，使得所述戳卡成为远端运动中心点；

采集装置，用于获取目标对象的当前生命特征参数；

控制装置，用于根据所述当前生命特征参数预测所述远端运动中心点从当前时刻到下一时刻的第一位置偏移量；在控制所述机器人的过程中，根据所述第一位置偏移量对所述机器人的目标参数进行补偿。

10.一种电子设备，其特征在于，包括：

存储器和处理器，所述处理器和所述存储器之间互相通信连接，所述存储器中存储有计算机指令，所述处理器通过执行所述计算机指令，从而实现权利要求1至7任一项所述方法的步骤。