机器人辅助靶向穿刺手术关键技术综述

以柔性针为穿刺工具,针对软组织建模理论与方法、针穿刺路径规划、呼吸运动抑制与同步跟踪、穿刺导航与靶点追踪控制等手术关键技术,综述国内外机器人辅助针穿刺技术领域的研究现状。指出穿刺手术目前存在的技术难点:穿刺路径的快速、最优规划和穿刺针的精准控制。提出针-软组织相互作用建模、不确定性和复杂约束条件下的穿刺控制以及穿刺针末端力感知问题是机器人辅助靶向穿刺领域未来的研究方向。     

基于超声引导下的软组织内靶点运动预测模型

由于针穿刺软组织过程中软组织会发生运动,导致穿刺针无法精准穿刺到病灶区。为了提高穿刺手术的穿刺精度,本实验搭建了针穿刺实验平台,建立一种基于超声引导下的软组织内靶点运动预测模型。通过对采集到的超声图像进行二值化、腐蚀、膨胀、去噪等形态学处理后,提取靶点质心。根据对应靶点质心坐标变化得到软组织内靶点运动位移,进而获取模型弹性系数,建立软组织内靶点运动预测模型。验证实验表明:该靶点运动预测模型绝对误差控制在0. 6 mm以内,相对误差在15%以内,具有较强的实用性,能为穿刺路径规划、针体姿态调整及医疗机器人辅助进行针穿刺手术提供理论依据和数据支撑。     

前列腺穿刺活检手术机器人的运动控制

针对传统手工进行前列腺穿刺活检的不足,设计了多自由度穿刺活检手术机器人模型.根据穿刺活检手术对机器人自由度及精度的要求,确定了机器人的位置调整方式和传动结构,并通过Solidworks建模设计机器人的三维模型,建立了机器人的D-H矩阵,运用Matlab中的SimMechanics工具箱实现机器人的工作空间仿真.仿真结果表明穿刺针工作空间范围是可行的.机器人代替传统手工进行前列腺穿刺活检具有精度高、更加灵活的优点,可有效降低医生的手术难度,对提高前列腺癌的阳性活检率有着重要的意义.     

CT导航下的机器人辅助穿刺定位方法

针对机器人辅助穿刺中病灶定位系统价格昂贵、穿刺针全向定位机构结构复杂等问题,分别提出了CT导航下病灶定位方法和穿刺针全向定位方法。基于坐标变换理论,病灶定位方法由3个不共线标记点在CT和机器人坐标系的坐标数据辨识出2个坐标系之间的位置关系,然后由CT下的病灶坐标实现病灶在机器人下的定位。全向定位方法结合病灶的定位结果和机器人运动学,通过软件控制实现穿刺针在调整自身姿态时仍始终指向所定位病灶位置,为病灶穿刺提供安全的进针点和入刺角度。搭建含UR机械臂的6-DOF辅助穿刺系统,并在CT导航下对患者模型进行病灶和穿刺针的定位实验,实验结果表明:病灶定位误差在3 mm以内,与基于5个标记点的最小二乘病灶定位法精度相当,但定位效率提高约40%,其中病灶定位方法计算误差为1.43 mm,证明利用软件代替复杂机构的穿刺针全向定位方法是可行的。本文建立的病灶及穿刺针定位方法有效、准确,可为后续病灶自主定位和穿刺针路径规划提供理论基础。     

一种复杂环境下的仿人机器人路径规划算法

针对仿人机器人运动规划中特有的问题——障碍物的多样性、机器人具有越障和绕障等多种避障运动的功能、路径的代价因素的多样化(时间、距离、能耗等),对环境地图和机器人进行建模,采用混合代价进行仿人机器人的路径规划.首先提出基于多维向量的字典序比较的启发式搜索算法,该算法能够按优先级考虑各项代价因素寻找到综合最优的路径;然后引...     

基于简化可视图的环境建模方法

针对移动机器人全局路径规划中环境地图的构建问题，提出一种基于简化可视图的环境模型建立方法.该建模方法通过剔除环境中对路径规划结果不造成影响的障碍物来简化环境模型的表示.在环境建模期间，利用机器人的起点和目标点以及环境中保留的障碍物建立一种可视边的数量足够少的简化可视图，简化可视图中的可视边即为移动机器人的可行路径.根据简化可视图建立的环境地图提高了后续移动机器人路径规划算法的执行效率.仿真结果表明该建模方法简单且有效.     

电力线巡检飞行机器人路径规划方法

提出了一种基于改进概率地图法的电力线巡检飞行机器人路径规划方法.首先,在分析概率地图法不足的基础上,利用分支游动原理改进的概率地图,使得概率地图更加完整,减少了碰撞检测的次数,提高了算法的执行效率,有利于路径搜索.其次,将改进的概率地图方法应用于电力线巡检飞行机器人的路径规划中,能够在复杂的环境中找到一条可行的、安全的电力线巡检路径.最后,将路径规划方法与具体电力线巡检任务整合在一起进行仿真实验,仿真结果验证了所提出的路径规划方法的正确性和有效性.     

一种基于机器人操作系统的代价地图自适应膨胀半径设置方法

针对复杂环境下移动机器人自主导航易被困、路径规划不理想等问题.首先,通过改进机器人操作系统(robot oper-ating system,ROS)中代价地图代价值衰减函数和七宫格检测法,研究了代价地图自适应膨胀半径算法.其次,通过动态衡量启发函数与优化子节点选择方法,研究了结合环境信息的改进A*路径规划算法.实验结果表明:使用自适应膨胀半径算法和改进A*算法后的路径拥有更好的平滑度,减少33.6％转角次数和37％转向角度.能避开复杂障碍物群,降低移动机器人被困几率,提高了复杂环境下ROS移动机器人自主导航的安全性和鲁棒性.     

地图加权遗传算法的油井自动巡检机器人路径规划

针对油井巡检机器人与障碍物的接触率高,造成设备故障率高增加石油生产成本问题,提出基于地图加权的遗传算法。首先将地图进行栅格化,建立栅格地图模型,并进行加权设置。其次引入遗传算法模型进行路径规划,将每次路径规划结果存入染色体中并计算路径长度,最后筛选最大权值中的路径最短染色体,并绘制路线。在参数设定相同的条件下,采用基于地图加权的遗传算法、经典遗传算法进行比对实验,仿真结果表明,基于地图加权的遗传算法优先选择了不靠近障碍物的栅格的情况下完成了路径规划任务,机器人与障碍物的接触率下降了74.91%,时间和路程仅增加0.3179 s与32%。     

穿刺软组织中针的受力形变仿真和偏差分析

为了提高机器人辅助针穿刺软组织的精度,减小穿刺误差,建立了柔性穿刺针的弹性梁物理模型,提出一种穿刺针受力分析的算法,并通过理论计算和 对模型进行仿真分析,得到了穿刺针元素结点的挠度和偏转角度,并验证了一致性和算法的正确性;通过对针尖施加不同大小的集中载荷进行仿真,仿真结果表明线弹刚性针的形变与施加在同一结点力的大小成线性关系。文中并就穿刺针的穿刺偏差原因,偏差模型进行相应的分析和介绍。     

一种巡检机器人智能路径规划方法

提出了一种在栅格地图上使用参数可调势场法进行避障的巡检机器人智能路径规划方法.地图采用Hector SLAM算法建立,然后在全局范围内指定目标点并使用变粒度栅格法进行全局路径规划.遇到障碍物时,则在局部小范围内使用参数可调的人工势场法来进行局部路径规划和避障.该方法能有效地提高全局路径规划的效率以及局部避障的准确性,实验验证了该方法的快速性与有效性.     

仿鼠脑海马的机器人地图构建与路径规划方法

针对移动机器人在非结构化环境下的导航任务,根据哺乳动物海马体空间细胞的认知机理,提出了一种仿鼠脑海马的机器人情景认知地图构建及路径规划方法.在机器人情景记忆建模过程中集成位置细胞与网格细胞神经元活动机制,建立机器人空间环境情景认知地图,采取状态神经元集合序列全局路径规划策略,在记忆空间以自我为参考,通过事件再配置预测并规划最优情景轨迹.实验结果表明:该方法能够生成精确的情景认知地图,并且基于目标导航能够规划一条最佳路径.     

使用三维栅格地图的移动机器人路径规划

针对移动机器人使用三维地图进行路径规划的问题,研究了使用三维栅格地图的路径规划算法.该算法将装载三维激光扫描仪的移动机器人得到的三维点云转换成为八叉树结构的三维栅格地图;扩展了D*算法使之考虑机器人的尺寸,检测每种位姿状态下是否与环境发生碰撞,生成多条可行路径可以在栅格地图中直接生成机器人的运动轨迹,保证运动过程中机器人自身及物体的安全.实验结果表明:该算法不需要对地图具有先验认识,并且考虑了机器人的实际尺寸,具有较强的可靠性和实用性,已经在真实环境中进行了实验.     

基于运动微分约束的机器人纵横向路径规划研究

传统机器人路径规划方法未解决机器人和局部路径连接处的运动微分约束问题;且可选路径均为近似结果,影响路径规划结果。为此,提出基于运动微分约束的机器人纵横向路径规划方法。利用微分约束设计纵横向协同三层规划方法,在进行局部规划的过程中,依据运动微分方程形成一段时间内的可行路径;在运动微分约束下,采用机器人与障碍物间的相对距离以及相对速度规划策略实现纵向规划,引入预瞄思想实现横向规划。按照纵横向规划结果及全局路径曲率设计纵横向综合控制器,使机器人实际运行路径与规划路径相同,以此实现机器人在复杂环境中的整体规划。实验结果表明,所提方法能够避开障碍物,规划路径短,机器人运行路径和规划路径偏差小。     

机器人辅助柔性针穿刺路径的悬臂梁预测模型

路径操控技术是机器人辅助柔性针穿刺的重要技术之一。软组织变形、多层软组织相对滑移和针挠曲是引起靶点位置移动,降低穿刺精度的3个主要原因。该文在研究针受力的基础上,利用柔性针挠曲规律提出了一种预测穿刺路径的悬臂梁模型,通过准静态过程将柔性针分为有限段并将每段都视为一个悬臂梁,从而建立起三维空间中针体路径预测算法。仿真实验表明,该模型能够实现柔性针路径预测功能,为机器人辅助柔性针穿刺路径规划和避障运动提供了理论基础。     

基于ROS的室内导航机器人设计研究

采用基于机器人操作系统（ROS）的设计方案开展了机器人在自主导航中的应用研究,设计了一款集定位、SLAM建图、路径规划、驱动控制于一体的机器人综合系统。系统利用激光雷达扫描获取环境实时数据和里程采集信息,通过Gmapping算法对数据进行融合,以及采用自适应蒙特卡洛定位（AMCL）方法实现了环境地图绘制与定位。通过matlab对路径规划算法进行对比研究发现,路径规划任务中Djakarta算法更适应在室内多障碍物场景。而实验结果显示在模拟环境中利用Dijkstra算法和DWA算法进行避障更加有效。仿真实验结果也表明,该系统可构建高精度环境地图,并对机器人进行定位和导航,实现了在实时路径规划中成功避开障碍物到达目标点。以上研究表明在室内定位和导航任务中该机器人系统框架具有良好的可行性和稳定性。     

基于运动微分约束的机器人纵横向路径规划

传统机器人路径规划方法未解决机器人和局部路径连接处的运动微分约束问题;且可选路径均为近似结果,影响路径规划结果。为此,提出基于运动微分约束的机器人纵横向路径规划方法。利用微分约束设计纵横向协同三层规划方法,在进行局部规划的过程中,依据运动微分方程形成一段时间内的可行路径;在运动微分约束下,采用机器人与障碍物间的相对距离以及相对速度规划策略实现纵向规划,引入预瞄思想实现横向规划。按照纵横向规划结果及全局路径曲率设计纵横向综合控制器,使机器人实际运行路径与规划路径相同,以此实现机器人在复杂环境中的整体规划。实验结果表明,所提方法能够避开障碍物,规划路径短,机器人运行路径和规划路径偏差小。     

一种改进工业自动导引车路径规划算法

为了解决当前工业自动导引车(automated guided vehicle,AGV)栅格地图下路径规划算法存在路径转弯较多、弯曲度较大、搜路时间较长且距离障碍物近等问题,基于A?算法提出了一种改进路径规划算法.首先,通过在全局地图中设置路径关键节点,生成关键点拓扑地图,并利用Floyd算法进行最短路径规划,输出路径节点集合;其次,利用A?算法对集合中相邻节点进行路径规划,并将生成的路径进行拼接;最后,通过引入贝塞尔曲线对拼接路径进行平滑处理,以获取全局路径.实验结果表明:本文算法规划的路径转弯更少、弯曲度更小、搜索时间更短且能完全避开障碍物行走,更符合工业AGV的应用环境.     

基于机器人避障问题的数学模型

研究了移动机器人避障最短路径和最短时间路径问题。根据路障的具体位置和大小确定出机器人可行路径。针对每条可行路径求出其上的最短路径。由于机器人不可折线行走,紧靠着障碍物朝向目标点行走,且只在障碍物的拐角处以弧线行走,这样的以直线和弧线的交替行走的路径即为最短路径。     

基于时间弹性带的移动机器人路径优化方法

传统的路径规划并未明确地纳入运动的时间和动力学方面,因此忽略了运动或动态运动模型在有限的速度和加速度下施加的约束。针对这种情况,将时间弹性带算法引入局部路径优化,有效地优化了机器人轨迹的动力学约束,同时明确纳入时间信息以确保在最短时间内到达目标点,确保了移动机器人导航的快速性。将基于噪声的密度聚类算法(DBSCAN)引入地图转换,将局部代价地图层的点障碍物聚类为凸多边形,使得障碍物约束部分计算量大大减少,总体上减少了机器人导航所需时间,提升了导航的快速性。在仿真环境和真实场景下的实验都验证了上述改进的有效性。