CN116747039A - 一种种植机器人位姿调整方法、系统和存储介质 - Google Patents

一种种植机器人位姿调整方法、系统和存储介质 Download PDF

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Abstract

本发明提供了一种种植机器人位姿调整方法、系统和存储介质，所述方法包括：采集机器人参考板的位姿数据，通过标定得到手术工具尖端坐标系与光学定位仪坐标系的矩阵变换关系；获取患者口中配准器的CBCT数据，配准得到患者CT坐标系与光学定位仪坐标系之间的矩阵变换关系；扫描口部参考板、第一肩部参考板和第二肩部参考板，分析人体位姿数据；根据手术CT规划方案数据，获取机器人目标姿态数据；获取机器人原始姿态数据，结合人体位姿数据，规划出机器人运行路径；根据机器人运行路径引导机器人自动完成术前自动调节。在实施种植手术之前将机器人的位姿自动调整至理想状态，确保机器人处于术前准备姿态，以保证种植手术顺利进行。

Description

一种种植机器人位姿调整方法、系统和存储介质
技术领域
本发明涉及医疗技术领域，涉及一种用于在实施种植牙手术前对手术机器人姿态进行自动调整的方法、系统和存储介质。
背景技术
口腔种植是指通过种植牙的方式对患者口腔内的牙齿缺失进行修补的治疗方式，将与人体骨质高度相容的材质，经过精密的设计加工，制造成类似牙根的圆柱体或其他形状，以外科手术的方式植入缺牙区的牙槽骨内，经过一段时间的愈合后，再在人工牙根上制作牙冠。上述过程中，如何在缺牙区牙槽骨上钻取角度、方向、深度与患者口腔条件相匹配的种植孔，是确保口腔种植效果的关键所在。相比于人工钻孔，利用口腔种植机器人进行钻孔无疑更能确保精度。
从结构上看，口腔种植机器人包括基底座、多个机械臂和位于机械壁末端的工具夹持部，多个机械臂之间相互铰接，便于在使用过程中调整机器人的位置和姿态。现有技术中，在准备开始手术前，需要医生手动将上口腔种植机器人的工具夹持部调整至患者手术区域附近，并且调整好机器人方便手术的姿态，使得相邻机械臂之间所形成的角度不至于影响活动，需要操作人员对机器人术前姿态、患者口腔状态和理想种植方案非常熟悉，极易因人为因素而导致口腔种植手术机器人姿态调整不当。
发明内容
本发明要解决的技术问题在于，针对现有技术的上述缺陷，提供一种种植机器人位姿调整方法、系统和存储介质，能够更好地在实施种植手术之前将口腔种植手术机器人的位姿自动调整至理想状态。
本发明解决技术问题所采用的技术方案如下：
一种种植机器人位姿调整方法，所述机器人上设置有机器人参考板，患者处设置有口部参考板、第一肩部参考板和第二肩部参考板，所述口部参考板与一配准器固定连接，所述方法包括以下步骤：
S1.采集机器人参考板的位姿数据，基于机器人在四个不同姿态下的位姿数据对机器人进行标定，得到机器人参考板坐标系与机器人工具坐标系的矩阵变换关系，并得到机器人基座坐标系与光学定位仪坐标系之间的矩阵变换关系，进而得到手术工具尖端坐标系与光学定位仪坐标系的矩阵变换关系；
S2.获取患者口中配准器的CBCT数据，基于CBCT数据对配准器进行配准，得到患者CT坐标系与光学定位仪坐标系之间的矩阵变换关系；
S3.扫描口部参考板、第一肩部参考板和第二肩部参考板，根据扫描数据分析人体位姿数据；
S4.根据预设的手术CT规划方案数据，结合手术工具尖端坐标系与光学定位仪坐标系之间的矩阵变换关系和患者CT坐标系与光学定位仪坐标系之间的矩阵变换关系，获取机器人目标姿态数据；
S5.获取机器人原始姿态数据，根据机器人原始姿态数据和机器人目标姿态数据，结合人体位姿数据，规划出机器人运行路径；
S6.根据机器人运行路径引导机器人自动完成术前自动调节。
与现有技术相比，本技术方案的有益效果是：通过标定得到手术工具尖端坐标系与光学定位仪坐标系的矩阵变换关系，通过配准得到患者CT坐标系与光学定位仪坐标系之间的矩阵变换关系，在分析人体位姿数据后规划出机器人运行路径，即可在实施种植手术之前将口腔种植手术机器人的位姿自动调整至理想状态，能够确保机器人处于术前准备姿态，以保证种植手术顺利进行。
对应地，一种种植机器人位姿调整系统，所述机器人上设置有机器人参考板，患者处设置有口部参考板、第一肩部参考板和第二肩部参考板，所述口部参考板与一配准器固定连接，所述系统包括：
标定模块，用于采集机器人参考板的位姿数据，基于机器人在四个不同姿态下的位姿数据对机器人进行标定，得到机器人参考板坐标系与机器人工具坐标系的矩阵变换关系，并得到机器人基座坐标系与光学定位仪坐标系之间的矩阵变换关系，进而得到手术工具尖端坐标系与光学定位仪坐标系的矩阵变换关系；
配准模块，用于获取患者口中配准器的CBCT数据，基于CBCT数据对配准器进行配准，得到患者CT坐标系与光学定位仪坐标系之间的矩阵变换关系；
人体位姿分析模块，用于扫描口部参考板、第一肩部参考板和第二肩部参考板，根据扫描数据分析人体位姿数据；
机器人姿态分析模块，用于根据预设的手术CT规划方案数据，结合手术工具尖端坐标系与光学定位仪坐标系之间的矩阵变换关系和患者CT坐标系与光学定位仪坐标系之间的矩阵变换关系，获取机器人目标姿态数据；
路径规划模块，用于获取机器人原始姿态数据，根据机器人原始姿态数据和机器人目标姿态数据，结合人体位姿数据，规划出机器人运行路径；
执行模块，用于根据机器人运行路径引导机器人自动完成术前自动调节。
对应地，一种存储介质，所述存储介质存储有计算机程序，所述的计算机程序包括程序指令，当所述程序指令被处理器执行时，处理器执行如上所述的种植机器人位姿调整方法。
附图说明
图1是本发明种植机器人位姿调整方法的流程示意图。
图2是本发明种植机器人位姿调整系统的结构示意图。
图中，各标号所代表的部件列表如下：
标定模块1、配准模块2、人体位姿分析模块3、机器人姿态分析模块4、路径规划模块5、执行模块。
实施方式
为使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚、明确，以下参照附图并举实施例对本发明进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
在本发明的描述中，需要理解的是，术语中“中心”、“上”、“下”、“前”、“后”、“左”、“右”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或组件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。此外，术语“第一”、“第二”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性。
在本发明的描述中，需要说明的是，除非另有明确的规定和限定，术语“安装”、“连接”、“相连”应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是拆卸连接，或一体地连接；可以是机械连接，也可以是电连接；可以是直接相连，也可以是通过中间媒介间接相连，可以是两个组件内部的连通。当组件被称为“固定于”或“设置于”另一个元件，它可以直接在另一个组件上或者也可以存在居中的组件。当一个组件被认为是“连接”另一个元件，它可以是直接连接到另一个元件或者可能同时存在居中元件。对于本领域的普通技术人员而言，可以具体情况理解上述术语在本发明的具体含义。
口腔种植是指通过种植牙的方式对患者口腔内的牙齿缺失进行修补的治疗方式，将与人体骨质高度相容的材质，经过精密的设计加工，制造成类似牙根的圆柱体或其他形状，以外科手术的方式植入缺牙区的牙槽骨内，经过一段时间的愈合后，再在人工牙根上制作牙冠。上述过程中，如何在缺牙区牙槽骨上钻取角度、方向、深度与患者口腔条件相匹配的种植孔，是确保口腔种植效果的关键所在，如果种植孔状态不理想，装在种植孔中的种植体必然难以取代缺失牙齿，实现理想治疗效果。相比于人工钻孔，利用口腔种植机器人进行钻孔无疑更能确保精度。
从结构上看，口腔种植机器人包括基底座、多个机械臂和位于机械壁末端的工具夹持部，多个机械臂之间相互铰接，便于在使用过程中调整机器人的位置和姿态。现有技术中，在准备开始手术前，需要医生手动将上口腔种植机器人的工具夹持部调整至患者手术区域附近，并且调整好机器人方便手术的姿态，使得相邻机械臂之间所形成的角度不至于影响活动，需要操作人员对机器人术前姿态、患者口腔状态和理想种植方案非常熟悉，极易因人为因素而导致口腔种植手术机器人姿态调整不当，而当口腔种植手术机器人术前姿态未达理想状态时，就算其工具夹持部位于相应位置，也有可能因为多个机械臂之间在某些关节位置未能完成转向，而致使固定设置于工具夹持部上的种植手机不能钻取角度、方向、深度与患者口腔条件相匹配的种植孔，从而影响种植牙治疗效果。
如图1所示，一种种植机器人位姿调整方法，所述方法包括以下步骤：
S1.采集机器人参考板的位姿数据，基于机器人在四个不同姿态下的位姿数据对机器人进行标定，得到机器人参考板坐标系与机器人工具坐标系的矩阵变换关系，并得到机器人基座坐标系与光学定位仪坐标系之间的矩阵变换关系，进而得到手术工具尖端坐标系与光学定位仪坐标系的矩阵变换关系；
S2.获取患者口中配准器的CBCT数据，基于CBCT数据对配准器进行配准，得到患者CT坐标系与光学定位仪坐标系之间的矩阵变换关系；
S3.扫描口部参考板、第一肩部参考板和第二肩部参考板，根据扫描数据分析人体位姿数据；
S4.根据预设的手术CT规划方案数据，结合手术工具尖端坐标系与光学定位仪坐标系之间的矩阵变换关系和患者CT坐标系与光学定位仪坐标系之间的矩阵变换关系，获取机器人目标姿态数据；
S5.获取机器人原始姿态数据，根据机器人原始姿态数据和机器人目标姿态数据，结合人体位姿数据，规划出机器人运行路径；
S6.根据机器人运行路径引导机器人自动完成术前自动调节。
具体地，用于实施上述方法的所述机器人上设置有机器人参考板，所述机器人参考板固定设置于机器人上靠近工具夹持部的机械臂处；患者处设置有口部参考板、第一肩部参考板和第二肩部参考板，口部参考板固定设置于患者口腔外，第一肩部参考板和第二肩部参考板分别设置于患者两侧肩部位置，所述口部参考板与一配准器固定连接。
本技术方案涉及机器人、配准器、光学定位仪和多个参考板，在基于上述装置实施种植机器人位姿调整方法的过程中，不同的部件之间存在不同坐标系，比如机器人具有控制机器人运行的坐标系、光学定位仪具有对参考板进行引导的坐标系，本技术方案的创新点在于通过获取多个坐标系进行的矩阵变换关系，从而在不同坐标系之间搭建转换桥梁，再利用光学定位仪实现术前机器人位姿自动调整。
在上述方案中，机器人参考板坐标系为固定设置于机器人上的参考板的坐标系，机器人工具坐标系为机器人上工具夹持部的坐标系，机器人基座坐标系为机器人上基底座的坐标系，光学定位仪坐标系为光学定位仪在对参考板进行扫描和导航引导时的坐标系，手术工具尖端坐标系为固定设置于机器人工具夹持部上的种植手机的坐标系，患者CT坐标系为通过CT扫描仪器对比患者口腔进行CT扫描而得的CT图像的坐标系。
在步骤S1中，利用光学定位仪采集不同姿态下机器人参考板的位姿数据，再获取机器人基座坐标系，基于二者进行分析即可得到机器人参考板坐标系与机器人工具坐标系的矩阵变换关系，同样得到机器人基座坐标系与光学定位仪坐标系之间的矩阵变换关系，进而得到手术工具尖端坐标系与光学定位仪坐标系的矩阵变换关系。此时，基于光学定位仪可对固定设置于机器人工具夹持部上的种植手机进行定位和引导。
在步骤S2中，利用CT扫描仪器获取患者口腔的CBCT数据后进行配准，即可得到患者CT坐标系与光学定位仪坐标系之间的矩阵变换关系。此时，基于光学定位仪即可根据在患者CT上所制定的手术CT规划方案，即根据患者口腔条件所量身定制的钻取角度、方向、深度，对机器人运作进行控制。
在步骤S3中，通过光学定位仪扫描口部参考板、第一肩部参考板和第二肩部参考板，获取口部参考板、第一肩部参考板和第二肩部参考板的位置后，即可判断人体头部位置、肩部位置、朝向等，以分析获取人体位姿数据。
在步骤S4中，结合前期所获取的数据，明确机器人在术前所需要具备的理想状态，对机器人除了基底座以外的多个机械臂、工具夹持部和种植手机的位姿进行规划，即可获取机器人目标姿态数据。在步骤S4中，多个机械臂、工具夹持部和种植手机即为单位刚体。
在步骤S5中，在获取机器人原始姿态数据后，即可控制多个机械臂、工具夹持部和种植手机的运作次序、程度，从而对机器人运行路径进行规划。经此，即可去除人为因素而对机器人位姿的影响。
在步骤S6中，只需要根据机器人运行路径引导机器人运行，即可自动完成术前自动调节。
综上可见，通过标定得到手术工具尖端坐标系与光学定位仪坐标系的矩阵变换关系，通过配准得到患者CT坐标系与光学定位仪坐标系之间的矩阵变换关系，在分析人体位姿数据后规划出机器人运行路径，即可在实施种植手术之前将口腔种植手术机器人的位姿自动调整至理想状态，能够确保机器人处于术前准备姿态，以保证种植手术顺利进行。
优选地，步骤S1中基于机器人在四个不同姿态下的位姿数据对机器人进行标定具体包括以下步骤：
S101.调整机器人使其处于至少4个不同的固定姿态；
S102.当机器人处于固定姿态时，基于光学定位仪对机器人参考板进行拍摄，采集各个固定姿态下机器人参考板的位姿并获取机器人基底坐标系；
S103.根据各个固定姿态下机器人参考板在光学定位仪坐标系下的位姿和机器人基底坐标系，分析得到机器人参考板坐标系与机器人工具坐标系的矩阵变换关系，同时分析得到机器人基座坐标系与光学定位仪坐标系之间的矩阵变换关系；
S104.获取预设的机器人工具坐标系和机器人基座坐标系之间的矩阵变换关系，基于机器人参考板坐标系与机器人工具坐标系之间的矩阵变换关系和机器人基座坐标系与光学定位仪坐标系之间的矩阵变换关系，分析得到机器人参考板坐标系与光学定位仪坐标系的矩阵变换关系；
S105.获取预设的机器人参考板坐标系与手术工具尖端坐标系的矩阵变换关系，分析得到手术工具尖端坐标系与光学定位仪坐标系的矩阵变换关系。
在步骤S101中，需要对机器人的姿态进行调整，并在调整到不同姿态后固定下来，以获取多个不同的固定姿态。
在步骤S102中，机器人基底坐标系可通过读取预先存储于机器人中的数据进行获取，而在机器人参考板的位姿则通过光学定位仪拍摄不同固定姿态下机器人参考板进行获取。
在步骤S103中，机器人参考板在光学定位仪坐标系下的位姿已经通过步骤S102确定，通过以机器人参考板为媒介，即可分析得到机器人参考板坐标系与机器人工具坐标系的矩阵变换关系，同时分析得到机器人基座坐标系与光学定位仪坐标系之间的矩阵变换关系。
在步骤S104中，在多个坐标系之间建立联系。
在步骤S105中，基于多个坐标系之间的联系，即可分析得到手术工具尖端坐标系与光学定位仪坐标系的矩阵变换关系。
基于采集各个固定姿态下机器人参考板的位姿和获取机器人基底坐标系，对机器人参考板坐标系与机器人工具坐标系的矩阵变换关系和机器人基座坐标系与光学定位仪坐标系之间的矩阵变换关系进行分析获取，能够在手术工具尖端坐标系与光学定位仪坐标系之间建立联系，以便通过光学定位仪即可对固定设置于机器人工具夹持部上的种植手机进行定位和引导。
具体地，机器人参考板坐标系与机器人工具坐标系的矩阵变换关系具体为机器人工具坐标系下机器人参考板的位姿ToolHR，机器人基座坐标系与光学定位仪坐标系之间的矩阵变换关系具体为光学定位仪坐标系下机器人基座坐标的位姿CamHBase，手术工具尖端坐标系与机器人工具坐标系的矩阵变换关系具体为机器人工具坐标系下手术工具尖端的位姿ToolHE；
步骤S103中分析得到机器人参考板坐标系与机器人工具坐标系的矩阵变换关系、分析得到机器人基座坐标系与光学定位仪坐标系之间的矩阵变换关系，具体为获取不同姿态下的ToolHR和CamHBase，其中，
Tool1HR1=(BaseHTool1)-1*(CamHBase)-1*CamHR1 (1)
Tool2HR2=(BaseHTool2)-1*(CamHBase)-1*CamHR2 (2)
上述（1）式和（2）式相等：
(BaseHTool1)-1*(CamHBase)-1*CamHR1=(BaseHTool2)-1*(CamHBase)-1*CamHR2
移项BaseHTool2*(BaseHTool1)-1*(CamHBase)-1= (CamHBase)-1* CamHR2* (CamHR1)-1，即可求得CamHBase以及ToolHR，上述（1）式和（2）式中，BaseHTool通过机器人获取，CamHR通过光学定位仪捕捉机器人参考板获取；
步骤S105中分析得到手术工具尖端坐标系与光学定位仪坐标系的矩阵变换关系具体为：获取机器人参考板坐标系下手术工具尖端的位姿RHE，以及BaseHTool和CamHR，并根据RHE和ToolHR分析得到CamHE。
基于上述技术方案，通过数据采集和数据分析即可确定相关矩阵变换关系，具有操作简单、数据可靠等优点。
优选地，所述步骤S2中，基于CBCT数据对配准器进行配准具体包括以下步骤：
S201.获取配准器在CT坐标系下的实际坐标值；
S202.获取配准器在模型坐标系下的理想坐标值；
S203.基于配准器的实际坐标值和理想坐标值，结合钢体配准算法分析得到CT坐标系和模型坐标系之间的坐标变化关系矩阵；
优选地，所述步骤S3中，根据扫描数据分析人体位姿数据具体包括以下步骤：
S301.扫描口部参考板、第一肩部参考板和第二肩部参考板，并识别各个参考板所对应的扫描数据，获取口部参考板、第一肩部参考板和第二肩部参考板的重心坐标数据；
S302.预设人体位姿模型，所述人体位姿模型中包括口部参考点、第一肩部参考点和第二肩部参考点，根据刚体匹配算法，得到光学定位仪坐标系下的人体空间位姿，具体过程为：
point2i=R*point1i+T；
C2=R*C1+T；
T=C2-R*C1；
其中，point1i为预设人体位姿模型的口部参考点、第一肩部参考点和第二肩部参 考点，point2i为人体参考板在光学定位仪下的点，C1为人体位姿模型参考点集， C2为参考板点位集，R为旋转变换矩阵，T为平移变换矩阵；
S303.根据预设的人体位姿模型与光学定位仪捕捉到的口部参考板、第一肩部参考板和第二肩部参考板的重心坐标数据进行匹配，得到人体在光学定位仪下的位姿；
S304.根据光学定位仪坐标系与机器人基座坐标系的矩阵变换关系，结合人体在光学定位仪下的位姿，计算出机器人基座坐标系下所需避让区域。
在上述分析过程中，使用奇异值分解（SVD）计算旋转变换矩阵，先计算点集的协方差矩阵，然后对协方差矩阵进行奇异值分解，最后由奇异值分解的结果计算旋转变换矩阵。平移变换矩阵T可由C2=R* C1 +T和T= C2-R* C1计算得到。
基于上述技术方案，通过配准可在CT坐标系和模型坐标系之间建立坐标变化关系矩阵，通过扫描口部参考板、第一肩部参考板和第二肩部参考板则可构建人体位姿模型并确定机器人行进过程中所需避让区域，能够为下一步的自动调整提供引导参考数据。
优选地，所述步骤S5中，规划出机器人运行路径具体包括以下步骤：
S501.获取机器人每个单位刚体的原始姿态数据，包括原始点位置描述数据和原始方向描述数据；
S502.根据各个单位刚体的原始点位置描述数据和原始方向描述数据组建得到机器人原始姿态模型；
S503.根据机器人目标姿态数据分析得到每个单位刚体的目标姿态数据，包括目标点位置描述数据和目标方向描述数据；
S504.根据目标点位置描述数据和目标方向描述数据组建得到机器人目标姿态模型；
S505.分析各个单位刚体的原始点位置描述数据和原始方向描述数据与目标点位置描述数据和目标方向描述数据，引入机器人基座坐标系下所需避让区域，逐个规划各个单位刚体的运行路径。
基于上述技术方案，将机器人分解为多个单位刚体，逐个规划各个单位刚体的运行路径，能够确保机器人整体在位姿自动调整过程中运行顺畅。
如图2所示，对应地，一种种植机器人位姿调整系统，所述机器人上设置有机器人参考板，患者处设置有口部参考板、第一肩部参考板和第二肩部参考板，所述口部参考板与一配准器固定连接，所述系统包括标定模块1、配准模块2、人体位姿分析模块3、机器人姿态分析模块4、路径规划模块5和执行模块6。
具体地，所述标定模块用于采集机器人参考板的位姿数据，基于机器人在四个不同姿态下的位姿数据对机器人进行标定，得到机器人参考板坐标系与机器人工具坐标系的矩阵变换关系，并得到机器人基座坐标系与光学定位仪坐标系之间的矩阵变换关系，进而得到手术工具尖端坐标系与光学定位仪坐标系的矩阵变换关系。
所述配准模块用于获取患者口中配准器的CBCT数据，基于CBCT数据对配准器进行配准，得到患者CT坐标系与光学定位仪坐标系之间的矩阵变换关系。
所述人体位姿分析模块用于扫描口部参考板、第一肩部参考板和第二肩部参考板，根据扫描数据分析人体位姿数据；
所述机器人姿态分析模块用于根据预设的手术CT规划方案数据，结合手术工具尖端坐标系与光学定位仪坐标系之间的矩阵变换关系和患者CT坐标系与光学定位仪坐标系之间的矩阵变换关系，获取机器人目标姿态数据；
所述路径规划模块用于获取机器人原始姿态数据，根据机器人原始姿态数据和机器人目标姿态数据，结合人体位姿数据，规划出机器人运行路径；
所述执行模块用于根据机器人运行路径引导机器人自动完成术前自动调节。
优选地，所述标定模块具体包括机器人调整单元、参考板位姿采集单元、第一分析单元、第二分析单元和第三分析单元。具体地，所述机器人调整单元用于调整机器人使其处于多个不同的固定姿态；所述参考板位姿采集单元用于当机器人处于固定姿态时，基于光学定位仪对机器人参考板进行拍摄，采集各个固定姿态下机器人参考板的位姿并获取机器人基底坐标系；所述第一分析单元用于根据各个固定姿态下机器人参考板在光学定位仪坐标系下的位姿和机器人基底坐标系，分析得到机器人参考板坐标系与机器人工具坐标系的矩阵变换关系，同时分析得到机器人基座坐标系与光学定位仪坐标系之间的矩阵变换关系；所述第二分析单元用于获取预设的机器人工具坐标系和机器人基座坐标系之间的矩阵变换关系，基于机器人参考板坐标系与机器人工具坐标系之间的矩阵变换关系和机器人基座坐标系与光学定位仪坐标系之间的矩阵变换关系，分析得到机器人参考板坐标系与光学定位仪坐标系的矩阵变换关系；所述第三分析单元用于获取预设的机器人参考板坐标系与手术工具尖端坐标系的矩阵变换关系，分析得到手术工具尖端坐标系与光学定位仪坐标系的矩阵变换关系。
具体地，在所述第一分析单元中，机器人参考板坐标系与机器人工具坐标系的矩阵变换关系具体为机器人工具坐标系下机器人参考板的位姿ToolHR，机器人基座坐标系与光学定位仪坐标系之间的矩阵变换关系具体为光学定位仪坐标系下机器人基座坐标的位姿CamHBase，手术工具尖端坐标系与机器人工具坐标系的矩阵变换关系具体为机器人工具坐标系下手术工具尖端的位姿ToolHE；
分析得到机器人参考板坐标系与机器人工具坐标系的矩阵变换关系、分析得到机器人基座坐标系与光学定位仪坐标系之间的矩阵变换关系，具体为获取不同姿态下的ToolHR和CamHBase，其中，
Tool1HR1=(BaseHTool1)-1*(CamHBase)-1*CamHR1 (1)
Tool2HR2=(BaseHTool2)-1*(CamHBase)-1*CamHR2 (2)
上述（1）式和（2）式相等：
(BaseHTool1)-1*(CamHBase)-1*CamHR1=(BaseHTool2)-1*(CamHBase)-1*CamHR2
移项BaseHTool2*(BaseHTool1)-1*(CamHBase)-1= (CamHBase)-1* CamHR2* (CamHR1)-1，即可求得CamHBase以及ToolHR，上述（1）式和（2）式中，BaseHTool通过机器人获取，CamHR通过光学定位仪捕捉机器人参考板获取；
分析得到手术工具尖端坐标系与光学定位仪坐标系的矩阵变换关系具体为：获取机器人参考板坐标系下手术工具尖端的位姿RHE，以及BaseHTool和CamHR，并根据RHE和ToolHR分析得到CamHE。
优选地，所述配准模块具体包括实际坐标值获取单元、理想坐标值获取单元、配准分析单元。具体地，所述实际坐标值获取单元用于获取配准器在CT坐标系下的实际坐标值；所述理想坐标值获取单元用于获取配准器在模型坐标系下的理想坐标值；所述配准分析单元用于基于配准器的实际坐标值和理想坐标值，结合钢体配准算法分析得到CT坐标系和模型坐标系之间的坐标变化关系矩阵。
所述人体位姿分析模块具体包括参考板识别单元、人体位姿模型构建单元、姿态匹配单元和空间覆盖范围分析单元。
所述参考板识别单元用于扫描口部参考板、第一肩部参考板和第二肩部参考板，并识别各个参考板所对应的扫描数据，获取口部参考板、第一肩部参考板和第二肩部参考板的重心坐标数据。
人体位姿模型构建单元用于预设人体位姿模型，所述人体位姿模型中包括口部参考点、第一肩部参考点和第二肩部参考点，根据刚体匹配算法，得到光学定位仪坐标系下的人体空间位姿，具体过程为：
point2i=R*point1i+T；
C2=R*C1+T；
T=C2-R*C1；
其中，point1i为预设人体位姿模型的口部参考点、第一肩部参考点和第二肩部参 考点，point2i为人体参考板在光学定位仪下的点，C1为人体位姿模型参考点集，C2为参考板点位集，R为旋转变换矩阵，T为平移变 换矩阵；
姿态匹配单元用于根据预设的人体位姿模型与光学定位仪捕捉到的口部参考板、第一肩部参考板和第二肩部参考板的重心坐标数据进行匹配，得到人体在光学定位仪下的位姿。
空间覆盖范围分析单元用于根据光学定位仪坐标系与机器人基座坐标系的矩阵变换关系，结合人体在光学定位仪下的位姿，计算出机器人基座坐标系下所需避让区域。
对应地，一种存储介质，所述存储介质存储有计算机程序，所述的计算机程序包括程序指令，当所述程序指令被处理器执行时，处理器执行如上所述的种植机器人位姿调整方法。
应当理解的是，本发明的应用不限于上述的举例，对本领域普通技术人员来说，可以根据上述说明加以改进或变换，所有这些改进和变换都应属于本发明所附权利要求的保护范围。

Claims (10)

1.一种种植机器人位姿调整方法，所述机器人上设置有机器人参考板，患者处设置有口部参考板、第一肩部参考板和第二肩部参考板，所述口部参考板与一配准器固定连接，其特征在于，所述方法包括以下步骤：
S1.采集机器人参考板的位姿数据，基于机器人在四个不同姿态下的位姿数据对机器人进行标定，得到机器人参考板坐标系与机器人工具坐标系的矩阵变换关系，并得到机器人基座坐标系与光学定位仪坐标系之间的矩阵变换关系，进而得到手术工具尖端坐标系与光学定位仪坐标系的矩阵变换关系；
S2.获取患者口中配准器的CBCT数据，基于CBCT数据对配准器进行配准，得到患者CT坐标系与光学定位仪坐标系之间的矩阵变换关系；
S3.扫描口部参考板、第一肩部参考板和第二肩部参考板，根据扫描数据分析人体位姿数据；
S4.根据预设的手术CT规划方案数据，结合手术工具尖端坐标系与光学定位仪坐标系之间的矩阵变换关系和患者CT坐标系与光学定位仪坐标系之间的矩阵变换关系，获取机器人目标姿态数据；
S5.获取机器人原始姿态数据，根据机器人原始姿态数据和机器人目标姿态数据，结合人体位姿数据，规划出机器人运行路径；
S6.根据机器人运行路径引导机器人自动完成术前自动调节。
2.根据权利要求1所述的一种种植机器人位姿调整方法，其特征在于，步骤S1中基于机器人在四个不同姿态下的位姿数据对机器人进行标定具体包括以下步骤：
S101.调整机器人使其处于多个不同的固定姿态；
S102.当机器人处于固定姿态时，基于光学定位仪对机器人参考板进行拍摄，采集各个固定姿态下机器人参考板的位姿并获取机器人基底坐标系；
S103.根据各个固定姿态下机器人参考板在光学定位仪坐标系下的位姿和机器人基底坐标系，分析得到机器人参考板坐标系与机器人工具坐标系的矩阵变换关系，同时分析得到机器人基座坐标系与光学定位仪坐标系之间的矩阵变换关系；
S104.获取预设的机器人工具坐标系和机器人基座坐标系之间的矩阵变换关系，基于机器人参考板坐标系与机器人工具坐标系之间的矩阵变换关系和机器人基座坐标系与光学定位仪坐标系之间的矩阵变换关系，分析得到机器人参考板坐标系与光学定位仪坐标系的矩阵变换关系；
S105.获取预设的机器人参考板坐标系与手术工具尖端坐标系的矩阵变换关系，分析得到手术工具尖端坐标系与光学定位仪坐标系的矩阵变换关系。
3.根据权利要求2所述的一种种植机器人位姿调整方法，其特征在于，机器人参考板坐标系与机器人工具坐标系的矩阵变换关系具体为机器人工具坐标系下机器人参考板的位姿ToolHR，机器人基座坐标系与光学定位仪坐标系之间的矩阵变换关系具体为光学定位仪坐标系下机器人基座坐标的位姿CamHBase，手术工具尖端坐标系与机器人工具坐标系的矩阵变换关系具体为机器人工具坐标系下手术工具尖端的位姿ToolHE；
步骤S103中分析得到机器人参考板坐标系与机器人工具坐标系的矩阵变换关系、分析得到机器人基座坐标系与光学定位仪坐标系之间的矩阵变换关系，具体为获取不同姿态下的ToolHR和CamHBase，其中，
Tool1HR1=(BaseHTool1)-1*(CamHBase)-1*CamHR1 (1)
Tool2HR2=(BaseHTool2)-1*(CamHBase)-1*CamHR2 (2)
上述（1）式和（2）式相等：
(BaseHTool1)-1*(CamHBase)-1*CamHR1=(BaseHTool2)-1*(CamHBase)-1*CamHR2
移项BaseHTool2*(BaseHTool1)-1*(CamHBase)-1= (CamHBase)-1* CamHR2* (CamHR1)-1，即可求得CamHBase以及ToolHR，上述（1）式和（2）式中，BaseHTool通过机器人获取，CamHR通过光学定位仪捕捉机器人参考板获取；
步骤S105中分析得到手术工具尖端坐标系与光学定位仪坐标系的矩阵变换关系具体为：获取机器人参考板坐标系下手术工具尖端的位姿RHE，以及BaseHTool和CamHR，并根据RHE和ToolHR分析得到CamHE。
4.根据权利要求1所述的一种种植机器人位姿调整方法，其特征在于，所述步骤S2具体包括以下步骤：
S201.获取配准器在CT坐标系下的实际坐标值；
S202.获取配准器在模型坐标系下的理想坐标值；
S203.基于配准器的实际坐标值和理想坐标值，结合钢体配准算法分析得到CT坐标系和模型坐标系之间的坐标变化关系矩阵；
所述步骤S3具体包括以下步骤：
S301.扫描口部参考板、第一肩部参考板和第二肩部参考板，获取口部参考板、第一肩部参考板和第二肩部参考板的重心坐标数据；
S302.预设人体位姿模型，所述人体位姿模型中包括口部参考点、第一肩部参考点和第二肩部参考点，根据刚体匹配算法，得到光学定位仪坐标系下的人体空间位姿，具体过程为：
point2i=R*point1i+T；
C2=R*C1+T；
T=C2-R*C1；
其中，point1i为预设人体位姿模型的口部参考点、第一肩部参考点和第二肩部参考点， point2i为人体参考板在光学定位仪下的点，C1为人体位姿模型参考点集，C2 为参考板点位集，R为旋转变换矩阵，T为平移变换矩阵；
S303.根据预设的人体位姿模型与光学定位仪捕捉到的口部参考板、第一肩部参考板和第二肩部参考板的重心坐标数据进行匹配，得到人体在光学定位仪下的位姿；
S304.根据光学定位仪坐标系与机器人基座坐标系的矩阵变换关系，结合人体在光学定位仪下的位姿，计算出机器人基座坐标系下所需避让区域。
5.根据权利要求1所述的一种种植机器人位姿调整方法，其特征在于，所述步骤S5具体包括以下步骤：
S501.获取机器人每个单位刚体的原始姿态数据，包括原始点位置描述数据和原始方向描述数据；
S502.根据各个单位刚体的原始点位置描述数据和原始方向描述数据组建得到机器人原始姿态模型；
S503.根据机器人目标姿态数据分析得到每个单位刚体的目标姿态数据，包括目标点位置描述数据和目标方向描述数据；
S504.根据目标点位置描述数据和目标方向描述数据组建得到机器人目标姿态模型；
S505.分析各个单位刚体的原始点位置描述数据和原始方向描述数据与目标点位置描述数据和目标方向描述数据，引入机器人基座坐标系下所需避让区域，逐个规划各个单位刚体的运行路径。
6.一种种植机器人位姿调整系统，所述机器人上设置有机器人参考板，患者处设置有口部参考板、第一肩部参考板和第二肩部参考板，所述口部参考板与一配准器固定连接，其特征在于，所述系统包括：
标定模块，用于采集机器人参考板的位姿数据，基于机器人在四个不同姿态下的位姿数据对机器人进行标定，得到机器人参考板坐标系与机器人工具坐标系的矩阵变换关系，并得到机器人基座坐标系与光学定位仪坐标系之间的矩阵变换关系，进而得到手术工具尖端坐标系与光学定位仪坐标系的矩阵变换关系；
配准模块，用于获取患者口中配准器的CBCT数据，基于CBCT数据对配准器进行配准，得到患者CT坐标系与光学定位仪坐标系之间的矩阵变换关系；
人体位姿分析模块，用于扫描口部参考板、第一肩部参考板和第二肩部参考板，根据扫描数据分析人体位姿数据；
机器人姿态分析模块，用于根据预设的手术CT规划方案数据，结合手术工具尖端坐标系与光学定位仪坐标系之间的矩阵变换关系和患者CT坐标系与光学定位仪坐标系之间的矩阵变换关系，获取机器人目标姿态数据；
路径规划模块，用于获取机器人原始姿态数据，根据机器人原始姿态数据和机器人目标姿态数据，结合人体位姿数据，规划出机器人运行路径；
执行模块，用于根据机器人运行路径引导机器人自动完成术前自动调节。
7.根据权利要求6所述的一种种植机器人位姿调整系统，其特征在于，所述标定模块具体包括：
机器人调整单元，用于调整机器人使其处于多个不同的固定姿态；
参考板位姿采集单元，用于当机器人处于固定姿态时，基于光学定位仪对机器人参考板进行拍摄，采集各个固定姿态下机器人参考板的位姿并获取机器人基底坐标系；
第一分析单元，用于根据各个固定姿态下机器人参考板在光学定位仪坐标系下的位姿和机器人基底坐标系，分析得到机器人参考板坐标系与机器人工具坐标系的矩阵变换关系，同时分析得到机器人基座坐标系与光学定位仪坐标系之间的矩阵变换关系；
第二分析单元，用于获取预设的机器人工具坐标系和机器人基座坐标系之间的矩阵变换关系，基于机器人参考板坐标系与机器人工具坐标系之间的矩阵变换关系和机器人基座坐标系与光学定位仪坐标系之间的矩阵变换关系，分析得到机器人参考板坐标系与光学定位仪坐标系的矩阵变换关系；
第三分析单元，用于获取预设的机器人参考板坐标系与手术工具尖端坐标系的矩阵变换关系，分析得到手术工具尖端坐标系与光学定位仪坐标系的矩阵变换关系。
8.根据权利要求6所述的一种种植机器人位姿调整系统，其特征在于，在所述第一分析单元中，机器人参考板坐标系与机器人工具坐标系的矩阵变换关系具体为机器人工具坐标系下机器人参考板的位姿ToolHR，机器人基座坐标系与光学定位仪坐标系之间的矩阵变换关系具体为光学定位仪坐标系下机器人基座坐标的位姿CamHBase，手术工具尖端坐标系与机器人工具坐标系的矩阵变换关系具体为机器人工具坐标系下手术工具尖端的位姿ToolHE；
分析得到机器人参考板坐标系与机器人工具坐标系的矩阵变换关系、分析得到机器人基座坐标系与光学定位仪坐标系之间的矩阵变换关系，具体为获取不同姿态下的ToolHR和CamHBase，其中，
Tool1HR1=(BaseHTool1)-1*(CamHBase)-1*CamHR1 (1)
Tool2HR2=(BaseHTool2)-1*(CamHBase)-1*CamHR2 (2)
上述（1）式和（2）式相等：
(BaseHTool1)-1*(CamHBase)-1*CamHR1=(BaseHTool2)-1*(CamHBase)-1*CamHR2
移项BaseHTool2*(BaseHTool1)-1*(CamHBase)-1= (CamHBase)-1* CamHR2* (CamHR1)-1，即可求得CamHBase以及ToolHR，上述（1）式和（2）式中，BaseHTool通过机器人获取，CamHR通过光学定位仪捕捉机器人参考板获取；
分析得到手术工具尖端坐标系与光学定位仪坐标系的矩阵变换关系具体为：获取机器人参考板坐标系下手术工具尖端的位姿RHE，以及BaseHTool和CamHR，并根据RHE和ToolHR分析得到CamHE。
9.根据权利要求6所述的一种种植机器人位姿调整系统，其特征在于，所述配准模块具体包括：
实际坐标值获取单元，用于获取配准器在CT坐标系下的实际坐标值；
理想坐标值获取单元，用于获取配准器在模型坐标系下的理想坐标值；
配准分析单元，用于基于配准器的实际坐标值和理想坐标值，结合钢体配准算法分析得到CT坐标系和模型坐标系之间的坐标变化关系矩阵；
所述人体位姿分析模块具体包括：
参考板识别单元，用于扫描口部参考板、第一肩部参考板和第二肩部参考板，并识别各个参考板所对应的扫描数据，获取口部参考板、第一肩部参考板和第二肩部参考板的重心坐标数据；
人体位姿模型构建单元，用于预设人体位姿模型，所述人体位姿模型中包括口部参考点、第一肩部参考点和第二肩部参考点，根据刚体匹配算法，得到光学定位仪坐标系下的人体空间位姿，具体过程为：
point2i=R*point1i+T；
C2=R*C1+T；
T=C2-R*C1；
其中，point1i为预设人体位姿模型的口部参考点、第一肩部参考点和第二肩部参考点， point2i为人体参考板在光学定位仪下的点，C1为人体位姿模型参考点集，C2 为参考板点位集，R为旋转变换矩阵，T为平移变换矩阵；
姿态匹配单元，用于根据预设的人体位姿模型与光学定位仪捕捉到的口部参考板、第一肩部参考板和第二肩部参考板的重心坐标数据进行匹配，得到人体在光学定位仪下的位姿；
空间覆盖范围分析单元，用于根据光学定位仪坐标系与机器人基座坐标系的矩阵变换关系，结合人体在光学定位仪下的位姿，计算出机器人基座坐标系下所需避让区域。
10.一种存储介质，其特征在于，所述存储介质存储有计算机程序，所述的计算机程序包括程序指令，当所述程序指令被处理器执行时，处理器执行权利要求1-5中任一项所述的种植机器人位姿调整方法。
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