日前，中國(guó)科學(xué)院深圳先進(jìn)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(jī)器人運(yùn)動(dòng)感知與控制的研究取得新進(jìn)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(jī)器人逆運(yùn)動(dòng)學(xué)問題的算法，對(duì)于高冗余度關(guān)節(jié)型手術(shù)機(jī)器人的運(yùn)動(dòng)感知和控制具有重要意義。

經(jīng)血管、消化道等腔道進(jìn)行手術(shù)及放射治療是醫(yī)療機(jī)器人領(lǐng)域的研發(fā)熱點(diǎn)，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(jī)器人的逆運(yùn)動(dòng)學(xué)。為實(shí)現(xiàn)對(duì)蛇形機(jī)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(jì)算機(jī)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(jī)器人目標(biāo)位置所適合的關(guān)節(jié)矢量。為避免奇異點(diǎn)，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(cè)蛇形機(jī)器人工作空間中任意目標(biāo)點(diǎn)所需的最優(yōu)阻尼系數(shù)。仿真和實(shí)驗(yàn)均表明，該方法可高效實(shí)現(xiàn)對(duì)腔道手術(shù)機(jī)器人運(yùn)動(dòng)的準(zhǔn)確感知和快速控制。

該研究得到國(guó)家自然科學(xué)基金-深圳機(jī)器人聯(lián)合基金項(xiàng)目“穿戴式精確定位介入手術(shù)機(jī)器人的力覺感知與導(dǎo)絲操控機(jī)理（U1713219）”重點(diǎn)支持，得到CASTWAS獎(jiǎng)學(xué)金、深圳市醫(yī)療電子平臺(tái)提升和小孔雀項(xiàng)目等的資助。

（本刊訊）