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一种主从式遥操作手术 机器人多臂协同控制系统

阅读：154发布：2020-05-16

专利汇可以提供一种主从式遥操作手术机器人多臂协同控制系统专利检索，专利查询，专利分析的服务。并且发明公开了一种主从式遥操作手术机器人多臂协同控制系统，包括工业PC系统和底层控制系统，所述工业PC系统包括工业PC、以太网、CAN总线适配卡；所述底层控制系统包括数字量与模拟量采集卡、伺服驱动器；工业PC利用以太网接受来自其他系统的信号，利用CAN总线适配卡连接伺服驱动器控制机械臂运动，利用数字量/模拟量采集卡采集和处理来自多维力传感器的信号。本发明完成了硬件架构的搭建和机械臂运动学算法和多臂协同控制软件开发，实现了手术机器人的多臂协同控制功能。，下面是一种主从式遥操作手术机器人多臂协同控制系统专利的具体信息内容。

权利要求

1.一种主从式遥操作手术机器人多臂协同控制系统，用于对多臂手术机器人进行控制，多臂手术机器人包括主手操作端和从手执行端，主手操作端为7DOF串联式机器人，从手执行端由两个7DOF串联式机械臂和两个6DOF串联式机械臂组成，每个机械臂末端均安装多维力传感器和运动控制器，其特征在于：该控制系统包括工业PC系统和底层控制系统，所述工业PC系统包括工业PC、以太网、CAN总线适配卡；所述底层控制系统包括数字量与模拟量采集卡、伺服驱动器；工业PC利用以太网接受来自其他系统的信号，利用CAN总线适配卡连接伺服驱动器控制机械臂运动，利用数字量/模拟量采集卡采集和处理来自多维力传感器的信号；
各机械臂接收主手操作端传递过来的位置控制指令，通过逆运动学解算得到各关节期望位置；通过多维力传感器感知与环境间的接触力及机械臂之间的接触力，经过逆动力学求解得到各关节力和力矩信息，并将接触力反馈至手术机器人主手；通过绝对值位置传感器获取各关节实际位置；由工业PC协调各运动控制器的数据传递及信号传递，完成多机械臂协同控制功能。
2.根据权利要求1所述的一种主从式遥操作手术机器人多臂协同控制系统，其特征在于：该手术机器人多臂协同控制系统包括滑模控制器、自适应模糊逻辑控制器和非线性观测器；所述滑模控制器，用于精确获得系统的动力学参数；所述自适应模糊逻辑控制器，用于提高控制精度；所述非线性观测器，用于补偿外部环境对系统稳定新和精度的影响。
3.根据权利要求2所述的一种主从式遥操作手术机器人多臂协同控制系统，其特征在于：所述滑模控制器的控制律为τ＝τeq+τsm，其中τsm为滑模控制项，为机器人的动力学等效模型，M(q)为惯量矩阵，J
-1(q)为逆雅可比矩阵，为机器人末端笛卡尔空间加速度，为雅可比矩阵的导数，为关节空间速度，为惯性项和科氏项，G(q)为重力项；选择滑模面其中s为6×
1维向量，c为正定对角矩阵，e＝qid-qi，表示e的导数，qid为关节期望位置，qi为关节实际位置；所述滑模项为 k1为6×6的正定对角矩阵；M(q)为惯
性矩阵；JT(q)为雅可比矩阵的转秩矩阵，s＝[s1,s2,…,si]为模糊逻辑输入量，γ＝[γ1,γ2,…,γi]为模糊逻辑输出量。
4.根据权利要求2所述的一种主从式遥操作手术机器人多臂协同控制系统，其特征在于：
所述非线性观测器的模型为：其
中K1与K2是正定矩阵，表示外部转矩扰动，表示外部转矩扰动的估计，为关节速度误差向量，为对关节速度误差的估计量，表示关节加速度误差；M-1表示逆惯量矩阵，C表示惯性项和科氏项，表示关节空间速度，G表示重力项，为关节输入加速度，τ∈R6为关节输入力矩。

说明书全文

一种主从式遥操作手术机器人多臂协同控制系统

技术领域

[0001] 本发明属于手术机器人领域，具体涉及一种主从式遥操作手术机器人多臂协同控制系统，属于人机交互领域。

背景技术

[0002] 主从式遥操作手术机器人控制系统通常由一个主手操作端和若干个从手执行臂组成。从手执行臂安装于手术台旁边，在其末端可以安装内窥镜以及各种手术器械，通过微小创口到达病人体内病灶处。医生操作主手操作，即可控制从手末端器械完成各种手术操作，为外科医生提供了传统手术的操作环境，可以协助医生完成更精细的手术动作，减少手术时由于疲劳产生的误操作或手部震颤造成的损伤。多臂机器人是髙阶强耦合的复杂非线性系统，同时由于工作环境的多变性，对机器人系统控制方法的鲁棒性、控制系统的实时性提出了很髙要求。基于对单臂机器人的运动学优化求解，无法满足机器人末端受环境约束并需要与环境交互的应用需求。在针对非结构化环境设计的多臂协作机器人比传统的单臂机器人具有更加灵活的特点，能实现人与机器人之间以及各机器人之间的互动功能。目前国外已研制出主从式遥操作手术机器人，但尚不具备力反馈功能及多从臂协同控制功能。

发明内容

[0003] 有鉴于此，本发明提供一种主从式遥操作手术机器人多臂协同控制系统，利用滑模控制系统及多运动控制器并行解算，可以实现各机械臂之间的协同作业功能。

[0004] 本发明的目的是通过这样的技术方案实现的，一种主从式遥操作手术机器人多臂协同控制系统，用于对多臂手术机器人进行控制，多臂手术机器人包括主手操作端和从手执行端，主手操作端为7DOF串联式机器人，从手执行端由两个7DOF串联式机械臂和两个6DOF串联式机械臂组成，每个机械臂末端均安装多维力传感器和运动控制器，其特征在于：
该控制系统包括工业PC系统和底层控制系统，所述工业PC系统包括工业PC、以太网、CAN总线适配卡；所述底层控制系统包括数字量与模拟量采集卡、伺服驱动器；工业PC利用以太网接受来自其他系统的信号，利用CAN总线适配卡连接伺服驱动器控制机械臂运动，利用数字量/模拟量采集卡采集和处理来自多维力传感器的信号；各机械臂接收主手操作端传递过来的位置控制指令，通过逆运动学解算得到各关节期望位置；通过多维力传感器感知与环境间的接触力及机械臂之间的接触力，经过逆动力学求解得到各关节力和力矩信息，并将接触力反馈至手术机器人主手；通过绝对值位置传感器获取各关节实际位置；由工业PC协调各运动控制器的数据传递及信号传递，完成多机械臂协同控制功能。

[0005] 进一步，该手术机器人多臂协同控制系统包括滑模控制器、自适应模糊逻辑控制器和非线性观测器；所述滑模控制器，用于精确获得系统的动力学参数；所述自适应模糊逻辑控制器，用于提高控制精度；所述非线性观测器，用于补偿外部环境对系统稳定新和精度的影响。

[0006] 进一步，所述滑模控制器的控制律为τ＝τeq+τsm，其中τsm为滑模控制项，为机器人的动力学等效模型，M(q)为惯量矩阵，J-1(q)为逆雅可比矩阵，为机器人末端笛卡尔空间加速度，为雅可比矩阵的导数，为关节空间速度，为惯性项和科氏项，G(q)为重力项；选择滑模面其中s为6×1维向量，c为正定对角矩阵，e＝qid-qi，表示e的导数，qid为关节期望位置，qi为关节实际位置；所述滑模项为 k1为6×6的正定对角矩阵；M(q)为
惯性矩阵；JT(q)为雅可比矩阵的转秩矩阵，s＝[s1,s2,…,si]为模糊逻辑输入量，γ＝[γ1,γ2,…,γi]为模糊逻辑输出量。

[0007] 进一步，所述非线性观测器的模型为：

[0008] 其中K1与K2是正定矩阵，表示外部转矩扰动，表示外部转矩扰动的估计，为关节速度误差向量，为对关节速度误差的估计量，表示关节加速度误差；M-1表示逆惯量矩阵，C表示惯性项和科氏项，表示关节空间速度，G表示重力项，为关节输入加速度，τ∈R6为关节输入力矩。

[0009] 由于采用了上述技术方案，本发明具有如下的优点：

[0010] 本发明完成了硬件架构的搭建和机械臂运动学算法和多臂协同控制软件开发，实现了手术机器人的多臂协同控制功能。附图说明

[0011] 为了使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本发明作进一步的详细描述，其中：

[0012] 图1为本发明主从式手术机器人控制系统示意图；

[0013] 图2为本发明动力学控制策略示意图；

[0014] 图3为本发明多臂协同作业控制系统示意图。

具体实施方式

[0015] 以下将结合附图，对本发明的优选实施例进行详细的描述；应当理解，优选实施例仅为了说明本发明，而不是为了限制本发明的保护范围。

[0016] 附图1为本发明的控制系统硬件架构，主手操作端和从手执行端，主手操作端为7DOF串联式机器人，从手执行端由两个7DOF串联式机械臂和两个6DOF串联式机械臂组成，每个机械臂末端均安装多维力传感器。所述的机械臂的控制系统硬件包括工业PC系统和底层控制系统。所述工业PC系统包括可视化人机界面、工业PC、以太网卡、CAN总线适配卡；所述底层控制系统包括多个运动控制器、数字量与模拟量采集卡、伺服驱动器及电机、多维力传感器、绝对式编码器。工业PC利用以太网接受来自其他系统的信号，利用CAN总线适配卡连接伺服驱动器控制机械臂运动，利用数字量/模拟量采集卡采集和处理来自多维力传感器与其他传感器的信号。

[0017] 附图3为本发明的多臂协同作业控制系统示意图，各机械臂接收主手操作端传递过来的位置控制指令，通过逆运动学解算得到各关节期望位置；通过多维力传感器感知与环境间的接触力及机械臂之间的接触力，经过逆动力学求解得到各关节力和力矩信息，并将接触力反馈至手术机器人主手；通过绝对值位置传感器获取各关节实际位置；采用滑模控制器对各关节进行控制，实现多臂协同作业控制。

[0018] 主从式遥操作手术机器人多臂协同控制系统包括滑模控制器、自适应模糊逻辑控制器和非线性观测器；所述滑模控制器，用于精确获得系统的动力学参数；所述自适应模糊逻辑控制器，用于提高控制精度；所述非线性观测器，用于补偿外部环境对系统稳定新和精度的影响。

[0019] 所述滑模控制器的控制律为τ＝τeq+τsm，其中τsm为滑模控制项，为机器人的动力学等效模型，M(q)为惯量矩阵，J-1(q)为逆雅可比矩阵，为机器人末端笛卡尔空间加速度，为雅可比矩阵的导数，为关节空间速度，为惯性项和科氏项，G(q)为重力项；选择滑模面表示e的导数，其中s为6×1维向量，c为正定对角矩阵，e＝qid-qi，qid为关节期望位置，qi为关节实际位置；滑模项τsm可设计为 k1,k2为6×6的正定对角矩阵。

[0020] 引入模糊逻辑控制策略，模糊逻辑输出量γ只与s有关，γ＝FLC(s)，FLC(s)为模糊语言决策集的函数，s＝[s1,s2,…,si]为模糊逻辑输入量，γ＝[γ1,γ2,…,γi]为模糊逻辑输出量，定义表示当前参数，表示初始参数，表示的估计值，ψki(si)表示模糊基函数，
为不确定性补偿项；于是可以将滑模项τsm修正为
k1,k2为6×6的正定对角矩阵；M(q)∈R6×6,为惯性矩阵；JT(q)为雅可比矩阵的转秩矩阵，s＝[s1,s2,…,si]为模糊逻辑输入量。

[0021] 所述非线性观测器的模型为：其中K1与K2是正定矩阵，表示外部转矩扰动的估计，表示关节加速度误差，为关节速度误差向量，为对关节速度误差的估计量，；为加速度，M-1表示逆惯量矩阵，C表示惯性项和科氏项，表示关节速度，G表示重力项，表示外部转矩扰动，τ∈R6为关节输入力矩。

[0022] 所述非线性观测器的设计方法为，定义位置误差e＝q-qd，q表示关节当前位置，qd表示关节目标位置，求一阶导数和二阶导数为 qd, 为关节角位置、速度与加速度；定义为关节速度误差向量，为对关节速度误差的估计量；
定义为对外部干扰力矩的估计，为干扰误差的估计；将所述e, 的表
达式代入动力学方程得到基于迭代算法的非线
性观测器设计为其中K1与K2是
正定矩阵。

[0023] 所述的动力学方程为：

[0024] 其中为关节角位置、速度加速度，M(q)∈R6×6为惯性矩阵，为科氏力和向心力矩阵，G(q)∈R6为重力矩阵，τ∈R6为关节输入力矩，τd∈R6为机械臂所受外力矩，将代入机械臂的
关节动力学方程得到将机械臂末端期望位姿
代替得到动力学等效方程为

[0025] 由机械臂的DH参数建立串联机器人的齐次变换矩阵，将机械臂的正运动学方程表示为x(t)＝φ(q)，x(t)∈R6，q(t)∈R6，其中x(t)为笛卡尔空间中机械臂末端位姿，q(t)为关节空间中各关节位置；对正运动学方程求导得到速度方程为其中，为雅可比矩阵；对速度方程求导得到加速度方程于是

[0026] 本发明提出了一种主从式遥操作手术机器人多臂协同控制系统，按照所述流程搭建控制系统硬件并编写控制程序实现了多臂协同作业控制功能。

[0027] 以上所述仅为本发明的优选实施例，并不用于限制本发明，显然，本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样，倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内，则本发明也意图包含这些改动和变型在内。

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