CN115890659B - 一种连续体机器人灵巧性的优化方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种连续体机器人灵巧性的优化方法，包括建立组织器官的点云地图模型，根据连续体机器人常曲率模型建立连续体机器人正运动学公式，建立连续体机器人可达空间的数学模型，通过计算可达空间在任务空间中的占据比构造连续体机器人的灵巧性指标的数学模型，以连续体机器人的灵巧性指标的数学模型为目标函数对连续体机器人尺寸参数进行优化，使目标函数满足约束条件：连续体机器人末端点到达目标点，与组织器官边缘最小距离大于设定的距离阈值。本发明确保机器人基于操作任务满足几何约束、解剖约束，提高了连续体机器人的灵巧性，避免了连续体机器人与组织器官的碰撞接触，减少了病患的痛苦。
Description
技术领域
本发明属于人工智能技术领域，涉及连续体机器人，具体涉及一种连续体机器人灵巧性的优化方法。
背景技术
连续体机器人的灵感来自于仿生学，通常由具有低弹性模量的柔性材料制成。连续体机器人可以利用材料的灵活性来改变其自然形状，其形状的改变使机器人能够达到狭窄的空间。
单孔通路手术(SPAS)、自然孔腔内内窥镜手术和细胞手术是旨在缩短恢复时间、减少健康组织创伤的现代外科手术，连续体机器人可以很好地满足这一要求。一些应用的例子包括脑出血清除、膀胱癌、喉上呼吸道手术，由于具有较高的灵活性和顺应性，连续体机器人可以绕过障碍，进入封闭的环境。因此，它们可用于检测任务、救灾或外科手术。
大多数连续体机器人使用一个单一的主干来通过执行器，肌腱是塑造连续机器人的常见执行器，如象鼻像多节连续机器人。多骨干连续体机器人其中一个骨干被认为是主要骨干，而其它干被视为次级骨干。同心管机器人是另一种连续体机器人，它以管为骨干，具有小型化的潜力。一个连续体机器人的每个部分的长度必须适当地设计，以确保机器人基于操作任务满足几何约束、解剖约束。
因此，研究连续体机器人的参数优化，对于提高连续体机器人在手术空间的灵巧性具有着重要意义。
发明内容
本发明的目的是提供一种连续体机器人灵巧性的优化方法，以提高连续体机器人在手术或检测任务中的灵巧性。
为达到上述目的，本发明采用的技术方案是：
一种连续体机器人灵巧性的优化方法，包括：
S1：建立组织器官的点云地图模型，
S2：根据连续体机器人常曲率模型建立连续体机器人正运动学公式，
S3：建立连续体机器人可达空间的数学模型，
S4：通过计算可达空间在任务空间中的占据比构造连续体机器人的灵巧性指标的数学模型，
S5：以连续体机器人的灵巧性指标的数学模型为目标函数对连续体机器人尺寸参数进行优化，使目标函数满足约束条件：连续体机器人末端点(xend,yend)到达目标点Ptarget，与组织器官边缘最小距离mindis大于设定的距离阈值。
上述技术方案优选地，在S1中，采用python建立组织器官的点云地图模型。
进一步优选地，建立组织器官的点云地图模型包括：使用CT文件三维重建构造组织器官stl文件，先将stl文件格式转换称为ply格式，通过open3d库生成组织器官边缘信息点云地图。
上述技术方案优选地，在S2中，通过连续体机器人弯曲角度参数代入正运动学公式计算连续体机器人的位姿、连续体机器人头部的位置坐标，常曲率模型为：
正运动学模型为：
其中：xn和yn为第n节末端点坐标，n∈(1,N),l1为第一节长度，θ1为第一节弯曲角度，Rm-1为第m-1节到第m节的旋转变换矩阵，lm为第m节长度，θm′为第m节与第m-1节的弯曲角度差值。
上述技术方案优选地，在S3中：可达空间的左侧数学模型为：
其中，T1，T2和T3分别为对应关节的变换矩阵，θ1，θ2，θ3和θi分别为对应关节的弯曲角度，T为矩阵转置，右侧空间的数学模型由对称性得出。
上述技术方案优选地，在S4中，构造连续体机器人灵巧性的数学模型包括：在点云地图中设定手术任务空间，将处在任务空间中的可达空间面积除以设定的手术任务空间面积，获得的值作为连续体机器人的灵巧性指标，连续体机器人灵巧性指标公式为：
DT＝Saccessible/ST
ST＝a×b
其中：Saccessible为连续体机器人在设定手术任务空间中可到达的面积，ST为设定手术任务空间的面积，a和b分别为设定手术任务空间的长和宽。
上述技术方案优选地，在S5中，目标函数将连续体机器人的每段长度作为设计变量，将连续体机器人的总长度和灵巧性指标分别乘以各自权重之后相加作为目标函数：
Min F＝1/DT
其中：DT为连续体机器人灵巧性指标。
进一步优选地，目标函数的优化设计变量为：
L＝(l1，l2，...，lN)T
其中：li为连续体机器人第i段的长度，N为连续体机器人总节数，T为矩阵转置，优化设计变量决定了目标函数中的变量数量。
上述技术方案优选地，在S5中，约束条件为：
其中：θi为第i节的弯曲角度，li为第i节的长度。
上述技术方案优选地，在S5中，最小距离检测使用点云地图数据建立kd树，通过最邻近搜索法得到最小距离，判断连续体机器人与组织器官是否发生碰撞接触，若连续体机器人与组织器官距离符合阈值要求，且优化函数结果满足要求，则满足最优尺寸参数；若与组织器官发生碰撞接触，或者优化函数结果未达到要求，则当前设定的连续体机器人节数不符合要求，需要增加节数，在目标函数中对应增加变量数量。
由于上述技术方案运用，本发明与现有技术相比具有下列优点：
本发明使用连续体机器人正运动学，通过建立目标函数对连续体机器人的参数进行优化，确保机器人基于操作任务满足几何约束、解剖约束，提高了连续体机器人的灵巧性，避免了连续体机器人与组织器官的碰撞接触，减少了病患的痛苦。
附图说明
附图1为本实施例中方法的流程示意框图，
附图2为本实施例中肠道stl的图像，
附图3为本实施例中经过python处理得到的肠道点云地图图像，
附图4为本实施例中为肌腱驱动连续体机器人示意图(未弯曲)，
附图5为本实施例中为肌腱驱动连续体机器人示意图(S形弯曲)，
附图6为本实施例中连续体机器人可达空间示意图。
具体实施方式
下面将结合附图对本发明的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例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。
如图1所示的一种连续体机器人灵巧性的优化方法，本实施例中的组织器官以肠道为例，方法包括以下步骤：
首先，通过CT文件建立肠道(肛管、直肠、乙状结肠以及降结肠)的点云地图模型。建立肠道点云地图使用python，使用CT文件三维重建构造肠道stl文件，先将stl文件格式转换称为ply格式，通过open3d库生成肠道边缘信息点云地图，如图2、3所示。
随后，根据连续体机器人常曲率模型建立连续体机器人正运动学公式，其中：连续统机器人常曲率模型是将机器人每一节看作连续弯曲的圆弧，通过旋转变换矩阵计算各节坐标。通过连续体机器人弯曲角度参数代入正运动学公式计算连续体机器人的位姿、连续体机器人头部的位置坐标，如图4、5所示。其中：
常曲率模型为：
正运动学模型为：
其中：xn和yn为第n节末端点坐标，n∈(1,N),l1为第一节长度，θ1为第一节弯曲角度，Rm-1为第m-1节到第m节的旋转变换矩阵，lm为第m节长度，θm′为第m节与第m-1节的弯曲角度差值。
然后，建立连续体机器人可达空间的数学模型，连续体机器人可达空间的数学模型通过连续体机器人正运动学公式计算得出，可达空间的左侧数学模型为：
右侧空间可由对称性得出，其中，T1，T2和T3分别为对应关节的变换矩阵，θ1，θ2，θ3和θi分别为对应关节的弯曲角度，T为矩阵转置。
接着，通过计算可达空间在任务空间中的占据比构造连续体机器人的灵巧性指标的数学模型。具体包括：在点云地图中设定手术任务空间，将处在任务空间中的可达空间面积除以设定的手术任务空间面积，获得的值作为连续体机器人的灵巧性指标，连续体机器人灵巧性指标公式为：
DT＝Saccessible/ST
其中：Saccessible为连续体机器人在设定手术任务空间中可到达的面积，Saccessible通过可达空间计算公式计算得出，通过计算ST为设定手术任务空间的面积，由医生在图像中进行设定，为圆柱形，在图像中显示为矩形。
ST＝a×b
其中，a和b分别为设定手术任务空间的长和宽。
最后，以连续体机器人的灵巧性指标的数学模型为目标函数，使目标函数满足约束条件：连续体机器人末端点(xend，yend)到达目标点Ptarget，与肠道边缘最小距离mindis大于设定的距离阈值。最小距离检测使用点云地图数据建立kd树，通过最邻近搜索法得到最小距离，判断连续体机器人与肠道是否发生碰撞接触，若连续体机器人与肠道距离符合阈值要求，且优化函数结果满足要求，则满足最优尺寸参数；若与肠道发生碰撞接触，或者优化函数结果未达到要求，则当前设定的连续体机器人节数不符合要求，需要增加节数，在目标函数中对应增加变量数量。
具体的：目标函数将连续体机器人的每段长度作为设计变量，将连续体机器人的总长度和灵巧性指标分别乘以各自权重之后相加作为目标函数，要求获得最大的灵巧性：
Min F＝1/DT
其中：DT为连续体机器人灵巧性指标。
目标函数的优化设计变量决定了目标函数中的变量数量，为：
L＝(l1，l2，...，lN)T
其中：li为连续体机器人第i段的长度，N为连续体机器人总节数，T为矩阵转置。
下式为约束条件：
其中：θi为第i节的弯曲角度，li为第i节的长度。
本实施例通过对连续体机器人的结构参数进行了优化，获得了更好的运动性能，能够更好地进行人体肠道检测以及手术任务，避免了连续体机器人与肠道的碰撞接触。
上述实施例只为说明本发明的技术构思及特点，其目的在于让熟悉此项技术的人士能够了解本发明的内容并据以实施，并不能以此限制本发明的保护范围。凡根据本发明精神实质所作的等效变化或修饰，都应涵盖在本发明的保护范围之内。
Claims (9)
1.一种连续体机器人灵巧性的优化方法，其特征在于：包括：
S1：建立组织器官的点云地图模型，
S2：根据连续体机器人常曲率模型建立连续体机器人正运动学公式，
S3：建立连续体机器人可达空间的数学模型，
S4：通过计算可达空间在任务空间中的占据比构造连续体机器人的灵巧性指标的数学模型，构造连续体机器人灵巧性的数学模型包括：在点云地图中设定手术任务空间，将处在任务空间中的可达空间面积除以设定的手术任务空间面积，获得的值作为连续体机器人的灵巧性指标，连续体机器人灵巧性指标公式为：
DT＝Saccessible/ST
ST＝a×b
其中：Saccessible为连续体机器人在设定手术任务空间中可到达的面积，ST为设定手术任务空间的面积，a和b分别为设定手术任务空间的长和宽，
S5：以连续体机器人的灵巧性指标的数学模型为目标函数对连续体机器人尺寸参数进行优化，使目标函数满足约束条件：连续体机器人末端点(xend,yend)到达目标点Ptarget，与组织器官边缘最小距离mindis大于设定的距离阈值。
2.根据权利要求1所述的连续体机器人灵巧性的优化方法，其特征在于：在S1中，采用python建立组织器官的点云地图模型。
3.根据权利要求2所述的连续体机器人灵巧性的优化方法，其特征在于：建立组织器官的点云地图模型包括：使用CT文件三维重建构造组织器官stl文件，先将stl文件格式转换称为ply格式，通过open3d库生成组织器官边缘信息点云地图。
4.根据权利要求1所述的连续体机器人灵巧性的优化方法，其特征在于：在S2中，通过连续体机器人弯曲角度参数代入正运动学公式计算连续体机器人的位姿、连续体机器人头部的位置坐标，常曲率模型为：
正运动学模型为：
其中：xn和yn为第n节末端点坐标，n∈(1,N),l1为第一节长度，θ1为第一节弯曲角度，Rm-1为第m-1节到第m节的旋转变换矩阵，lm为第m节长度，θm′为第m节与第m-1节的弯曲角度差值。
5.根据权利要求1所述的连续体机器人灵巧性的优化方法，其特征在于：在S3中：可达空间的左侧数学模型为：
其中，T1,T2和T3分别为对应关节的变换矩阵，θ1,θ2,θ3和θi分别为对应关节的弯曲角度，T为矩阵转置，右侧空间的数学模型由对称性得出。
6.根据权利要求1所述的连续体机器人灵巧性的优化方法，其特征在于：在S5中，目标函数将连续体机器人的每段长度作为设计变量，将连续体机器人的总长度和灵巧性指标分别乘以各自权重之后相加作为目标函数：
Min F＝1/DT
其中：DT为连续体机器人灵巧性指标。
7.根据权利要求6所述的连续体机器人灵巧性的优化方法，其特征在于：目标函数的优化设计变量决定了目标函数中的变量数量，其为：
L＝(l1,l2,...,lN)T
其中：li为连续体机器人第i段的长度，N为连续体机器人总节数，T为矩阵转置。
8.根据权利要求1所述的连续体机器人灵巧性的优化方法，其特征在于：在S5中，约束条件为：
其中：θi为第i节的弯曲角度，li为第i节的长度。
9.根据权利要求1所述的连续体机器人灵巧性的优化方法，其特征在于：在S5中，最小距离检测使用点云地图数据建立kd树，通过最邻近搜索法得到最小距离，判断连续体机器人与组织器官是否发生碰撞接触，若连续体机器人与组织器官距离符合阈值要求，且优化函数结果满足要求，则满足最优尺寸参数；若与组织器官发生碰撞接触，或者优化函数结果未达到要求，则当前设定的连续体机器人节数不符合要求，需要增加节数，在目标函数中对应增加变量数量。
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