一种基于自适应神经网络的手术机器人末端力跟踪方法

本申请涉及手术机器人控制，特别是涉及一种基于自适应神经网络的手术机器人末端力跟踪方法。

背景技术：

1、腔镜手术机器人是一种用于微创手术的高精尖医疗设备，它允许外壳医生通过几个小切口进行手术，而不是传统的大开刀手术。这种技术的关键优势在于减小了手术对患者身体的创伤，缩短了恢复时间，并减少了术后并发症的风险。由于腔镜手术机器人在执行精细操作时对末端位置和姿态的控制具有极高的技术要求；传统的控制方案往往依赖于准确的数学模型和算法，但当环境和机器人自身参数发生未知变化时，控制精度和可靠性可能会受到影响。

技术实现思路

1、基于此，为解决传统方法在面对手术机器人末端手术器具与人体组织交互时非线性参数不确定导致的控制精度下降的问题，有必要提供一种能够确保手术期间末端执行器的安全性、柔顺性、高精度和高可靠性的手术机器人末端力跟踪控制方法，具体涉及一种基于自适应神经网络的手术机器人末端力跟踪方法，该方法包括：

2、s1：手术机器人由机械臂和固定在其末端的末端执行器组成；通过机械臂的正逆动力学以及雅克比矩阵，建立末端执行器与机械臂之间的信息转换；

3、s2：建立末端执行器与人体组织交互的动力学模型，基于动力学模型设计末端力控制器；

4、s3：通过径向基函数神经网络确定最终的末端力控制器；基于机械臂上的关节速度、位姿以及最终的末端力控制器，跟踪并控制末端执行器的力。

5、有益效果：该方法可以提高机器人对手术力的控制精度，从而使得手术更加精确，且手术环境复杂多变；末端力控制器可以实时调整控制参数，适应不同的手术场景和组织特性，保证末端执行器的力跟踪性能。

技术特征：

1.一种基于自适应神经网络的手术机器人末端力跟踪方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的基于自适应神经网络的手术机器人末端力跟踪方法，其特征在于，所述机械臂为七自由度机械臂；七自由度机械臂的每个关节上均配备有力矩传感器；所述末端执行器为刚体结构。

3.根据权利要求2所述的基于自适应神经网络的手术机器人末端力跟踪方法，其特征在于，末端执行器与机械臂之间的信息转换包括：计算末端执行器在机械臂基坐标系下的位姿、计算末端执行器与七自由度机械臂的每个关节之间的速度关系、计算末端执行器的力与七自由度机械臂的每个关节的力矩之间的关系。

4.根据权利要求3所述的基于自适应神经网络的手术机器人末端力跟踪方法，其特征在于，所述计算末端执行器在机械臂基坐标系下的位姿包括：

5.根据权利要求3所述的基于自适应神经网络的手术机器人末端力跟踪方法，其特征在于，所述计算末端执行器与七自由度机械臂的每个关节之间的速度关系包括：

6.根据权利要求3所述的基于自适应神经网络的手术机器人末端力跟踪方法，其特征在于，所述计算末端执行器的力与七自由度机械臂的每个关节的力矩之间的关系包括：

7.根据权利要求3所述的基于自适应神经网络的手术机器人末端力跟踪方法，其特征在于，所述动力学模型由二阶线性系统和非线性组成，动力学模型的表达式为：

8.根据权利要求7所述的基于自适应神经网络的手术机器人末端力跟踪方法，其特征在于，所述基于动力学模型设计末端力控制器包括：

9.根据权利要求8所述的基于自适应神经网络的手术机器人末端力跟踪方法，其特征在于，径向基函数神经网络的表达式为：

10.根据权利要求9所述的基于自适应神经网络的手术机器人末端力跟踪方法，其特征在于，所述通过径向基函数神经网络确定最终的末端力控制器包括：

技术总结本申请涉及一种基于自适应神经网络的手术机器人末端力跟踪方法，该方法包括：手术机器人由机械臂和固定在其末端的末端执行器组成；通过机械臂的正逆动力学以及雅克比矩阵，建立末端执行器与机械臂之间的信息转换；建立末端执行器与人体组织交互的动力学模型，基于动力学模型设计末端力控制器；通过径向基函数神经网络确定最终的末端力控制器；基于机械臂上的关节速度、位姿以及最终的末端力控制器，跟踪并控制末端执行器的力。该方法可以提高机器人对手术力的控制精度，从而使得手术更加精确，且手术环境复杂多变；末端力控制器可以实时调整控制参数，适应不同的手术场景和组织特性，保证末端执行器的力跟踪性能。技术研发人员：刘敏,俞子牛,刘琪,张哲,王耀南受保护的技术使用者：湖南大学技术研发日：技术公布日：2024/8/20