【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及手术器人，尤其涉及一种光学主手的姿态的确定方法、手术机器人系统。
技术介绍
1、光学主手在手术机器人系统中通常指的是由医生操作的那一端的接口或装置。医生可以利用光学主手远程控制手术机器人的从操作手执行手术或其他医疗操作。无线的光学主手减少了布线的复杂度，便于医生灵活地操作光学主手。无线的光学主手促进了手术机器人系统的智能化和人机协作的发展。
2、但是，在确定光学主手的姿态的过程中，会出现诸多奇异问题，例如，万向节锁死、死区、四元数与欧拉角的多值对应等情况，从而会影响手术的精准度。
技术实现思路
1、有鉴于此，本专利技术提供了一种光学主手的姿态的确定方法，包括：获取所述光学主手在当前时刻下的当前四元数数据；基于所述当前四元数数据和所述光学主手在所述当前时刻之前的多个历史时刻下的历史四元数数据，确定目标四元数数据集；基于所述目标四元数数据集，确定第一四元数矩阵，其中，所述第一四元数矩阵包括所述目标四元数数据集、所述目标四元数数据集的目标速度集以及所述目标四元数数据集的目标加速度集，所述目标速度集包括所述当前四元数数据的速度数据以及多个历史四元数数据各自的速度数据，所述目标加速度集包括所述当前四元数数据的加速度数据以及多个历史四元数数据各自的加速度数据；将所述第一四元数矩阵嵌入高维空间，得到第二四元数矩阵；对所述第二四元数矩阵进行位置编码，得到第三四元数矩阵；基于所述第三四元数矩阵，利用网络模型，确定具有依赖关系的目标四元数矩阵；以及基于所述目标四元数矩阵，得到
2、可选地，所述网络模型包括gru模型和前馈神经网络模型，所述基于所述第三四元数矩阵，利用网络模型，确定目标四元数矩阵，包括：确定所述第三四元数矩阵的注意力权重；对所述第三四元数矩阵和所述注意力权重进行第一次归一化，得到第一中间矩阵；利用前馈神经网络模型处理所述第一中间矩阵，得到第二中间矩阵；对所述第一中间矩阵和第二中间矩阵进行第二次归一化，得到第三中间矩阵；以及将所述第三中间矩阵输入所述gru模型，得到所述目标四元数矩阵。
3、可选地，所述确定所述第三四元数矩阵的注意力权重，包括：基于所述第三四元数矩阵，确定所述第三四元数矩阵的查询张量矩阵、所述第三四元数矩阵的键张量矩阵以及所述第三四元数矩阵的值张量矩阵；以及基于所述查询张量矩阵、所述键张量矩阵以及所述值张量矩阵，确定所述目标四元数矩阵的注意力权重。
4、可选地，所述对所述第二四元数矩阵进行位置编码，得到第三四元数矩阵，包括：获取与所述第二四元数矩阵对应的位置编码向量；以及将所述第二四元数矩阵与所述位置编码向量相加，得到所述第三四元数矩阵。
5、可选地，确定方法还包括；基于所述目标欧拉角，确定所述当前预测四元数数据；基于所述当前四元数数据和所述当前预测四元数数据，利用联合损失函数估量预测误差；以及基于所述估量的结果，更新所述前馈神经网络模型。
6、可选地，所述联合损失函数基于第一损失函数、第二损失函数、第三损失函数和第四损失函数构成；其中，所述第一损失函数表征适用于对所述预测误差进行均方误差计算的函数；所述第二损失函数表征适用于对所述预测误差进行正则化项计算的函数；所述第三损失函数表征适用于对所述预测误差进行速度误差计算的函数；以及所述第四损失函数表征适用于对所述预测误差进行加速度误差计算的函数。
7、可选地，所述目标欧拉角包括偏航角、俯仰角和滚转角。
8、可选地，利用解码器将所述目标四元数矩阵转换为目标欧拉角。
9、本公开还提供了一种手术机器人系统，包括：光学主手，设置有多个红外反射装置；手术机器人，设置有从操作手；红外光学主手追踪装置，被配置为在操作者操作所述光学主手的情况下，基于所述发射装置发射的信号，计算得到当前四元数数据；以及上位机，被配置为基于所述当前四元数数据，利用上述描述的确定方法确定目标欧拉角，并基于所述目标欧拉角控制所述从操作手工作。
10、可选地，所述光学主手上还设置有开合部，所述开合部与所述上位机连接，操作者通过操作使所述开合部张开或收拢，所述上位机基于所述开合部张开或收拢的角度，控制所述从操作手工作。
11、根据本公开实施例，利用当前四元数数据和当前时刻之前的多个历史时刻下的历史四元数数据，确定目标四元数数据集，并基于目标四元数数据集，确定第一四元数矩阵，可以使第一四元数矩阵中包括较为丰富的数据，并且数据之间存在时间关联。通过位置编码，可以注入时间信息，通过网络模型可以注入依赖关系，从而可以使目标四元数矩阵中既具有时间信息，又具有依赖关系。从而基于目标四元数矩阵确定的目标欧拉角更为精准，可以避免万向节锁死、死区、四元数与欧拉角的多值对应等奇异问题，提高获取光学主手的姿态的准确性，从而可以提高手术的精准度。
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1.一种光学主手的姿态的确定方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的确定方法，其特征在于，所述网络模型包括GRU模型和前馈神经网络模型，所述基于所述第三四元数矩阵，利用网络模型，确定目标四元数矩阵，包括：
3.根据权利要求2所述的确定方法，其特征在于，所述确定所述第三四元数矩阵的注意力权重，包括：
4.根据权利要求1所述的确定方法，其特征在于，所述对所述第二四元数矩阵进行位置编码，得到第三四元数矩阵，包括：
5.根据权利要求1所述的确定方法，其特征在于，还包括；
6.根据权利要求5所述的确定方法，其特征在于，所述联合损失函数基于第一损失函数、第二损失函数、第三损失函数和第四损失函数构成；
7.根据权利要求1所述的确定方法，其特征在于，所述目标欧拉角包括偏航角、俯仰角和滚转角。
8.根据权利要求1所述的确定方法，其特征在于，利用解码器将所述目标四元数矩阵转换为目标欧拉角。
9.一种手术机器人系统，包括：
10.根据权利要求9所述的手术机器人系统，其特征在于，所述光学
...【技术特征摘要】
1.一种光学主手的姿态的确定方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的确定方法，其特征在于，所述网络模型包括gru模型和前馈神经网络模型，所述基于所述第三四元数矩阵，利用网络模型，确定目标四元数矩阵，包括：
3.根据权利要求2所述的确定方法，其特征在于，所述确定所述第三四元数矩阵的注意力权重，包括：
4.根据权利要求1所述的确定方法，其特征在于，所述对所述第二四元数矩阵进行位置编码，得到第三四元数矩阵，包括：
5.根据权利要求1所述的确定方法，其特征在于，还包括；
6.根据权利要求5所述的确定方法，其...
【专利技术属性】
技术研发人员：易波，姜旭，李建民，高原，赵建厂，关博，
申请(专利权)人：天津大学，
类型：发明
国别省市：
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