【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于医疗机器人，尤其涉及一种运动学模型在线估计的柔性内窥镜机器人的最优视觉控制方法及系统。
技术介绍
1、内窥镜手术涉及使用内窥镜(一种末端带有透镜和光源的柔性细管)，通过小切口或自然开口观察人体内部并进行手术。与开放手术相比，该手术具有许多优点，包括切口更少、失血更少、恢复时间更快、副作用更少以及出现问题的可能性降低。
2、内窥镜机器人是一种具有灵活形变能力的机器人，由于其灵活度高、适应性强，使其能够在有限的空间中运动，并适应各种复杂的约束环境，在医疗领域，这种机器人的出现与应用提升了传统手术的准确性与效率，通过内窥镜能够很直接的减少手术过程中的出血与组织损伤，也能够缩短患者的恢复时间。
3、当涉及到内窥镜机器人的建模和控制时会遇到一些挑战。一方面内窥镜柔性可变形难以精准建模；另一方面运动过程中会受到多种约束限制。第一，内窥镜的非线性和高自由度，使其运动学建模变得更为困难和具有挑战性。第二，外部环境的扰动使得内窥镜机器人的实际位置偏离理论位置，从而产生异常值，这些异常值会导致运动学建模出现奇异性，进而产生控制的不稳定性。第三，在内窥镜机器人的控制过程中，需要考虑到机器人系统的物理约束以及任务需要的控制约束，确保操作的安全性。因此，为了解决这些问题，有必要提供一种创新的内窥镜机器人的控制方法，以克服传统方法的局限性，实现在受限环境中，内窥镜机器人的高效、稳定和精确控制，以降低手术过程中的风险和并发症。
技术实现思路
1、为解决上述技术问题，本专利技
2、为实现上述目的，本专利技术提供了一种运动学模型在线估计的柔性内窥镜机器人的最优视觉控制方法，包括以下步骤：
3、基于内窥镜机器人采集腔道图像，对所述腔道图像进行处理得到腔道中心坐标和视觉特征；
4、基于所述腔道中心坐标和内窥镜机器人的关节速度计算内窥镜机器人在各个姿态下的雅可比矩阵；
5、获取图像中心坐标，基于所述腔道中心坐标和所述图像中心坐标得到图像特征误差，基于所述图像特征误差和所述雅可比矩阵计算内窥镜机器人各关节运动速度的最优解；
6、将所述内窥镜机器人各关节运动速度的最优解输入内窥镜机器人各个关节的驱动电机实现最优视觉控制。
7、可选地，对所述腔道图像进行处理得到腔道中心坐标的过程包括：
8、采用自适应阈值法将所述腔道图像进行二值化处理得到二值化图像；
9、分割所述二值化图像中的腔体轮廓，并提取所述腔体轮廓的最大内切圆得到腔道中心；
10、基于所述腔道中心确定腔道中心坐标。
11、可选地，计算内窥镜机器人各关节运动速度的最优解的过程包括：
12、基于所述图像特征误差得到期望视觉特征的运动速度；
13、基于所述雅可比矩阵和所述期望视觉特征的运动速度构建二次规划模型；
14、求解所述二次规划模型得到内窥镜机器人的各个关节的最优控制量。
15、可选地，所述二次规划模型的代价函数包括：视觉特征的期望速度与实际速度之间的误差和最小控制量完成目标任务的正则化项。
16、可选地，所述二次规划模型的表达式为：
17、
18、subject to qmin≤q≤qmax
19、
20、式中，β是正常数，为关节速度，表示内窥镜机器人的运动模型，j表示内窥镜机器人的雅可比矩阵，|e|表示目标点与图像中心之间的绝对距离，k1和k2分别表示缩放函数的垂直轴和水平轴，r0表示目标点的像素坐标的影响半径，表示约束函数，qmin,qmax分别表示q的下限和上限，分别表示速度的下限和上限。
21、可选地，所述最优视觉控制方法还包括基于所述内窥镜机器人各关节运动速度的最优解和所述视觉特征计算环境扰动量；
22、其中，计算环境扰动量的过程包括：
23、建立内窥镜机器人的状态空间方程和观测器；
24、基于所述观测器的观测数据和所述状态空间方程建立观测器方程；
25、基于所述观测器方程确定环境扰动量。
26、可选地，所述环境扰动量的表达式为：
27、ω＝z2＝∫-β2e1dt
28、式中，ω表示环境扰动量，β2表示观测的增益系数，e1表示观测到的输出误差。
29、本专利技术还提供了一种运动学模型在线估计的柔性内窥镜机器人的最优视觉控制系统，包括：图像处理模块、雅可比矩阵鲁棒估计模块、最优视觉控制模块、扰动观测模块和内窥镜驱动模块；
30、其中，所述图像处理模块用于采集人体的腔道图像，并基于所述腔道图像计算腔体中心坐标；
31、所述雅可比矩阵鲁棒估计模块用于基于所述腔体中心坐标和内窥镜机器人的关节速度计算内窥镜机器人在各个姿态下的雅可比矩阵；
32、所述最优视觉控制模块用于基于所述雅可比矩阵和图像特征误差计算内窥镜机器人各关节运动速度的最优解；
33、所述扰动观测模块用于计算环境扰动量；
34、所述内窥镜驱动模块用于基于所述内窥镜机器人各关节运动速度的最优解驱动内窥镜机器人的关节驱动电机实现对内窥镜机器人的末端相机的姿态控制。
35、本专利技术还提供了一种计算机终端设备，包括：
36、一个或多个处理器；
37、存储器，与所述处理器耦接，用于存储一个或多个程序；
38、当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现一种运动学模型在线估计的柔性内窥镜机器人的最优视觉控制方法。
39、本专利技术还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时，实现一种运动学模型在线估计的柔性内窥镜机器人的最优视觉控制方法。
40、与现有技术相比，本专利技术具有如下优点和技术效果：
41、本专利技术创新性的提出了一种内窥镜机器人的雅可比矩阵鲁棒估计方法。考虑传感噪声和环境扰动对系统的影响，基于改进的迭代重加权最小二乘算法，在线逼近内窥镜机器人的雅可比矩阵。并且在控制过程中考虑了机器人的物理和控制约束，不仅提高了控制的稳定性和鲁棒性，而且保证了在手术过程中的安全性。
本文档来自技高网...【技术保护点】
1.一种运动学模型在线估计的柔性内窥镜机器人的最优视觉控制方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1运动学模型在线估计的柔性内窥镜机器人的最优视觉控制方法，其特征在于，对所述腔道图像进行处理得到腔道中心坐标的过程包括：
3.根据权利要求1运动学模型在线估计的柔性内窥镜机器人的最优视觉控制方法，其特征在于，计算内窥镜机器人各关节运动速度的最优解的过程包括：
4.根据权利要求3运动学模型在线估计的柔性内窥镜机器人的最优视觉控制方法，其特征在于，所述二次规划模型的代价函数包括：视觉特征的期望速度与实际速度之间的误差和最小控制量完成目标任务的正则化项。
5.根据权利要求3运动学模型在线估计的柔性内窥镜机器人的最优视觉控制方法，其特征在于，所述二次规划模型的表达式为：
6.根据权利要求3运动学模型在线估计的柔性内窥镜机器人的最优视觉控制方法，其特征在于，所述最优视觉控制方法还包括基于所述内窥镜机器人各关节运动速度的最优解和所述视觉特征计算环境扰动量；
7.根据权利要求6运动学模型在线估计的柔性内窥镜机器人的最
8.一种运动学模型在线估计的柔性内窥镜机器人的最优视觉控制系统，其特征在于，包括：图像处理模块、雅可比矩阵鲁棒估计模块、最优视觉控制模块、扰动观测模块和内窥镜驱动模块；
9.一种计算机终端设备，其特征在于，包括：
10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时，实现如权利要求1-7中任一项运动学模型在线估计的柔性内窥镜机器人的最优视觉控制方法。
...【技术特征摘要】
1.一种运动学模型在线估计的柔性内窥镜机器人的最优视觉控制方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1运动学模型在线估计的柔性内窥镜机器人的最优视觉控制方法，其特征在于，对所述腔道图像进行处理得到腔道中心坐标的过程包括：
3.根据权利要求1运动学模型在线估计的柔性内窥镜机器人的最优视觉控制方法，其特征在于，计算内窥镜机器人各关节运动速度的最优解的过程包括：
4.根据权利要求3运动学模型在线估计的柔性内窥镜机器人的最优视觉控制方法，其特征在于，所述二次规划模型的代价函数包括：视觉特征的期望速度与实际速度之间的误差和最小控制量完成目标任务的正则化项。
5.根据权利要求3运动学模型在线估计的柔性内窥镜机器人的最优视觉控制方法，其特征在于，所述二次规划模型的表达式为：
6...
【专利技术属性】
技术研发人员：邓震，潘川川，刘炜炜，何帅，何炳蔚，
申请(专利权)人：福州大学，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。