中科院深圳先進院在腔道手術(shù)機器人運動感知與控制研究中取得新進展

日前，中國科學(xué)院深圳先進技術(shù)研究院生物醫(yī)學(xué)與健康工程研究所微創(chuàng)中心圍繞腔道手術(shù)機器人運動感知與控制的研究取得新進展，并發(fā)表論文Deeply-Learnt Damped Least-Squares(DL-DLS)Method for Inverse Kinematics of Snake-Like Robots。該論文提出了一種基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)求解蛇形機器人逆運動學(xué)問題的算法，對于高冗余度關(guān)節(jié)型手術(shù)機器人的運動感知和控制具有重要意義。

經(jīng)血管、消化道等腔道進行手術(shù)及放射治療是醫(yī)療機器人領(lǐng)域的研發(fā)熱點，課題組成員提出了一種基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的阻尼最小二乘法算法，用于求解蛇形機器人的逆運動學(xué)。為實現(xiàn)對蛇形機器人末端執(zhí)行器的精確控制，研究人員采用阻尼最小二乘法計算機器人雅克比矩陣模型中關(guān)節(jié)矢量變化的誤差，并通過迭代獲得機器人目標(biāo)位置所適合的關(guān)節(jié)矢量。為避免奇異點，研究人員構(gòu)建了深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型并用于預(yù)測蛇形機器人工作空間中任意目標(biāo)點所需的最優(yōu)阻尼系數(shù)。仿真和實驗均表明，該方法可高效實現(xiàn)對腔道手術(shù)機器人運動的準(zhǔn)確感知和快速控制。

該研究得到國家自然科學(xué)基金-深圳機器人聯(lián)合基金項目“穿戴式精確定位介入手術(shù)機器人的力覺感知與導(dǎo)絲操控機理（U1713219）”重點支持，得到CASTWAS獎學(xué)金、深圳市醫(yī)療電子平臺提升和小孔雀項目等的資助。

（本刊訊）