嚴 南，溫愛紅，王 瓊

(成都理工大學 工程技術學院，四川 樂山 614007)

0 引言

當今一個國家的發(fā)展水平高低，在很大程度上取決于該國的醫(yī)療水平，人們對醫(yī)療質量的要求也隨著社會生產力的發(fā)展和人民生活水平的提高變得越來越高[1]。在當前環(huán)境下，國際機器人領域的一個研究熱點為醫(yī)療機器人技術，它作為一種新型的交叉研究領域，集醫(yī)學、機器人學、機械學、生物力學、計算機技術等諸多學科為一體[2]。先進機器人技術已經在很多方面得到了非常廣泛的應用，包括醫(yī)療方面的手術規(guī)劃模擬、微損傷方面的精確定位操作、無損傷方面的診斷與檢測、新型手術醫(yī)學方面的治療方法等。手術機器人的系統(tǒng)實時性和安全可靠性有著非常高標準的要求，主要原因是因為手術機器人的工作環(huán)境非常復雜并且需要和患者進行親密接觸[3]。

醫(yī)療機器人主要的工作是輔助醫(yī)生來完成一些特殊、復雜、難操作的手術，因為它本身具有定位準確、運行穩(wěn)定、結構靈活、工作范圍大、不怕輻射、易于消毒等優(yōu)點[4]。機器人的使用在很大程度上提高了手術質量與安全性，因為結合醫(yī)生豐富的手術經驗和機器人穩(wěn)定、靈活等以上操作優(yōu)點，可以有效緩解醫(yī)生由于手術疲勞等導致的手部抖動等危險因素。如今，工業(yè)機器人要靠提前建立好的實際物體來進行模型的抓取，然后將其整理為數據庫，但是建立準確的數學模型對于機器人在非結構化的環(huán)境中進行手術是很難實現的。通過結合機器人和手術技術，人類醫(yī)學文明的發(fā)展在一定程度上起到了推進的作用，由于有了微創(chuàng)機器人，通過該類機器人的使用,傳統(tǒng)的微創(chuàng)手術變得更加安全可靠，病人的術后痛苦和負擔也隨著得到了大幅度的減少。為了在不斷移動的手術過程中，可以高效掌控器械的移動，一種基于卷積神經網絡的手術機器人控制系統(tǒng)設計需要被設計提出。

1 基于卷積神經網絡手術機器人控制系統(tǒng)總體設計

手術機器人卷積層的輸入，末端執(zhí)行器同相關目標位置的圖像都要求作為輸入內容輸入到每個控制時刻里面,以確保機械爪手術的安全性[5]。為了獲得執(zhí)行器與目標之間的相對位置，需要調整網絡權重與偏置，該調整是依靠卷積神經網絡強大的圖像處理能力并在在策略搜索算法的監(jiān)督下完成[6]。在搭建卷積神經網絡策略時，神經網絡連接層輸入關節(jié)角和角速度可以避免由于無法通過圖像實時獲取機械臂的各關節(jié)信息所帶來的危害?；诰矸e神經網絡的手術機器人控制原理如圖1所示。

為了使在構建卷積神經網絡視覺層時圖像特征與機械臂關節(jié)狀態(tài)的數值相近，需要把圖像特征的維度做降低處理，也要縮放其數值，那么就要在處理好所輸入的圖像后，在視覺層的最后加入一層全連接層，以確?？梢约皶r重組圖像中的特征[7-9]。將視覺層所輸出的圖像和關節(jié)的狀態(tài)信息輸入到兩層全連接層中,接著將策略搜索的控制器進行對擬,電機的控制層同樣由以上兩部分組成，該時刻的關機控制量由卷積神經網絡輸出[10-11]。

組織層、協(xié)調層、執(zhí)行層是結合手術機器功能要求和特性構成了機器人系統(tǒng)的三部分，組織層是由圖像處理卡、上位機組成的，負責處理用戶界面和任務規(guī)劃；協(xié)調層是由采集卡、處理卡組成的，負責相應數據采集與希特調；執(zhí)行層是由執(zhí)行設備組成的，各個運動關節(jié)驅動是該層所執(zhí)行的任務[12]。三者之間的關系如圖2所示。

圖2 控制系統(tǒng)總體結構示意圖

機器人視覺系統(tǒng)是由雙目視覺和圖像處理卡組成，而雙目視覺是由兩個CCD組成；機器人的觸覺系統(tǒng)由力、位移傳感器和數碼盤等組成;機器人的每個關節(jié)由電機控制和驅動器卡、驅動器等部分組成[13]。

2 系統(tǒng)硬件結構設計

手術機器人控制系統(tǒng)整體框架如圖3所示。

圖3 手術機器人控制系統(tǒng)整體框架

患者病痛部位的攝像工作由CT或MRI影像設備完成并展現給所對應的手術醫(yī)師，患者的二維或者三維影像模型是在計算機輔助導航系統(tǒng)構建出來的。系統(tǒng)配套硬件不僅可以幫助醫(yī)師判斷并標注出患者的病灶點，還可以幫助醫(yī)生在該模型上規(guī)劃設計出合理的手術路線以及進行手術進程的模擬。負責機器人末端工具的定位，可以反饋給系統(tǒng)實時信息，控制機器人運動是系統(tǒng)設計的重點[14-15]。

2.1 CAN適配卡

上位機的PC機PCI插槽上直接內插凌華公司的CAN適配卡，內存地址和硬件中斷號作為標準內存直接由計算機自動分配。C++編寫的Lib庫和DLL庫是適配卡的驅動程序提供的，用戶想要進行上位機用戶界面的編程，需要調用驅動程序提供的函數，這時只要把頭文件包含進來即可[16]。

下位機由3個節(jié)點組成，其中的一個節(jié)點負責采集、處理及分析傳感器信號，接著把經過處理的信號進行量程轉換,再進行越限判斷，最后把相應的標志傳輸到控制運動的節(jié)點上。為使機器人運動到相應的位置和姿態(tài)，就需要另外兩個節(jié)點，這兩個節(jié)點主要控制機器人的關節(jié)驅動。即使在系統(tǒng)運行期間網絡或主機發(fā)生故障，也能確保機器人不會失控，因為系統(tǒng)其他節(jié)點都能夠進行獨立的運動。圖4是關節(jié)驅動節(jié)點結構框圖。

圖4 關節(jié)驅動節(jié)點結構框圖

各節(jié)點為了滿足系統(tǒng)要求和開發(fā)環(huán)境的選擇，選用了飛利浦的80C592和82C250控制器,同物理總線間接口一起,把總線的差動和接受的能力通過高效快速的方式提供給相關控制器。為了使系統(tǒng)不受瞬態(tài)沖擊信號的影響，總線的驅動能力和系統(tǒng)的抗干擾能力得到提高，系統(tǒng)節(jié)點的微控制器采用P80C250與CAN總線連接的方式。

2.2 持鏡臂

手術的視野問題是手術操作最為重要的問題，需要最先解決。持鏡臂提供了整個手術的視野，醫(yī)生則是要對整個過程之中發(fā)生的視野變化做出合理的改變。同時為了使醫(yī)生可以在符合最佳人機互性視覺反饋下進行便于常態(tài)思維下的習慣性操作，醫(yī)生希望持鏡臂可以在當前提供的視覺基礎上進行上下、左右、前后的運動的手術視野。通過以上介紹，基于當前視覺通過移動持鏡臂得到的期望視覺的運動方式如圖5所示。

圖5 持鏡臂基于視覺的運動示意圖

基于視覺的持鏡臂視窗運動通過沿x，y，z軸移動的三類運動方式的矢量疊加即可實現，在該視覺的基礎上，獲得的運動模式是在相對運動的基礎上提出的。所以，需要提出可以滿足運動要求的持鏡臂的運動方法。

2.3 傳感器

2.3.1 力傳感器

FN3002力傳感器是一種電子元件，它可以把力信號轉變?yōu)殡娦盘栞敵觥Ａγ粼?即我們所說的彈性體，最常見的材料是鋁合金，合金鋼和不銹鋼)、轉換元件(電阻應變片為最普遍的一種)和電路部分(多為漆包線，pcb板等)三部分組成。

FN3002力傳感器具有結構緊湊的特點，它的標準量程是從10～2 000 kN，其輸出為±20 mV；量程為 10 k～2 000 kN；高性能雙螺栓作為其封裝；-40～150 ℃的工作溫度范圍，并具有±5% F.S的精確度。

2.3.2 位移傳感器

位移傳感器屬于金屬感應的線性器件，又被稱做線性傳感器，將被測物理量轉變成電量是傳感器的作用。與物體位置在運動過程中移動有關的量稱為位移，它的測量方式具有極其廣泛的涉及范圍。

電位器移動端的電阻變化是由物體的位移引起的，位移量值通過阻值的變化量顯示反映，而位移的方向則是由阻值的增減表示。為了可以把電阻的變化轉變?yōu)殡妷狠敵?，一般把電源電壓接到電位器上。線繞式電位器的輸出特性呈階梯形，是因為它的電刷移動時的電阻由匝電阻為階梯變化。在制作電位器時要盡可能的減小每匝的電阻值，如果伺服系統(tǒng)中的位移反饋元件使用這種位移傳感器，那么它過大的階躍電壓就會讓系統(tǒng)產生振蕩。位移傳感器接線方式表1所示。

3 系統(tǒng)中軟件系統(tǒng)設計與實現

控制系統(tǒng)的性能由軟件部分的功能和可靠性決定，所以整個設計工作最不可或缺的則是控制系統(tǒng)的設計，因為它決定了整個機器人系統(tǒng)功能的實現和運行的可靠性。

CNN是先如今最為廣泛應用的模型結構，它作為一種深度神經網絡結構，建立在神經認知機模型之上。CNN在確定模型參數時需要通過前向傳播和反向傳播，獲取和輸出目標的誤差需要通過前向傳播來實現，而參數的確定則是需要通過高效的反向傳播訓練算法來實現。輸入層、卷積層、池化層、全連接層和分類層構成了一般的CNN模型，在CNN中通過局部的進行連接卷積層和小同的卷積核，將由輸入數據產生的特征輸出，該輸出經過池化層降維，接著全連接層和分類層會對目標的誤差進行獲取和輸出，再反復地對新CNN中相鄰層神經元之間的連接權值進行反向傳播算法計算，進而達到輸出目標誤差縮小的目的，以實現整個模型參數的訓練。

3.1 持鏡臂運動控制

醫(yī)生在手術進行過程中相對前視窗提出的位姿是醫(yī)生所希望的目標視窗，也就是要求持鏡臂要以當前坐標系為基系運動，而不是基座坐標系。為此需要將持鏡臂的基本運動方法建立出來，且該方法需要建立于視覺運動之上，圖6為其技術框圖。

圖6 持鏡臂運動控制框圖

該原理為持鏡臂工具坐標系下的運動學逆解求解過程，即在已知末端位姿的情況下，進行求解不同關節(jié)的移動或轉動所產生的變量。它與求解持鏡臂在自身運動學下逆解還是有一定的區(qū)別的，主要區(qū)別為持鏡臂末端的基座坐標系與持鏡所在的工具坐標系相同，該基座坐標系為持鏡臂末端在其本身原有的工具坐標系下運動的運動學模型坐標系。這就要求把持鏡所在工具坐標系映射在持鏡臂基座坐標系中，然后在持鏡臂本身已有運動學逆解中輸入末端位姿，這就得到了所需的各關節(jié)轉動(或移動)量。

3.2 軟件控制

軟件是采用VC++6.0開發(fā)設計的，運行在 Windows2000 系統(tǒng)中，各子功能模塊所需完成的主要任務有：1)發(fā)生由定時采集得到的主手信號或者是操作人員手工輸入的信號，進行從手關節(jié)的運動控制命令和控制參量;2)對各個關節(jié)的運動狀態(tài)進行周期性的讀取，并在PC 主窗口顯示相關工作區(qū)域的圖像;3)對DSP軟件通過切換所提供的工作方式進行引導和加載引導加載;4)為實現與MCU DSP的通訊，需對PCI驅動例程進行調用，隨之需要將其封裝成接口函數，以便其它軟件模塊使用。上層軟件的主要核心部分為命令處理。要在得到命令源下達的命令之后，根據狀態(tài)的反饋決定是否執(zhí)行該命令。如果止向限位狀態(tài)信號是由下位機發(fā)出的，所對應的一整條路上的止向運動命令全部都會被屏蔽掉;負限位同上所訴，只要故障信號一出現，不管什么運動命令都會被全部禁止。為了避免抖動或者誤操作主手現象的出現，需進行主手信號進行門檻值的設置和規(guī)范化。

4 系統(tǒng)運行實驗

基于卷積神經網絡的手術機器人控制系統(tǒng)是一個復雜實時控制系統(tǒng)，影響系統(tǒng)正常運行因素較多，其安全穩(wěn)定運行是首要條件。

4.1 機器人系統(tǒng)實驗平臺

手術機器人控制系統(tǒng)采用主從控制方式，在機器人幫助下觀察病人體內圖像，在實時控制系統(tǒng)下，以1 500 Hz控制周期實現異構主從操作的主從映射。

從操作手被動支架部分還處于手術操作過程中，課題采用卷積神經網絡算法，根據手術步驟和患者術中的各項指標，設置了操作手各項手術動作控制程序，該程序通過機器人視覺的持鏡臂視窗功能啟動。為了防止機器人在錯做過程中出現指令失敗，影響術中患者生命安全，因此，設計的實驗對象為主操作手、從操作手及末端工具。

4.2 關節(jié)角度曲線分析

分析兩個關節(jié)軌跡規(guī)劃前后角度變化曲線，如圖7所示。

圖7 兩個關節(jié)軌跡規(guī)劃前后轉角曲線分析

由圖7可知：經過軌跡規(guī)劃后得到的持鏡臂關節(jié)轉角是以平滑曲線進行的軌跡運動，通過對比分析可知規(guī)劃后的角度與規(guī)劃前基本一致。

4.3 持鏡臂軌跡規(guī)劃曲線對比分析

假設Y軸軌跡點410-軌跡點450作為軌跡長度參照，在447位置設置期望規(guī)劃路線。采用課題系統(tǒng)和傳統(tǒng)系統(tǒng)規(guī)劃路線，觀測連中系統(tǒng)與期望規(guī)劃路線的擬合度，結果如圖8所示。

圖8 兩種系統(tǒng)軌跡規(guī)劃路線對比分析

由圖8可知：采用基于卷積神經系統(tǒng)與期望規(guī)劃值基本一致，擬合度為100%，而采用傳統(tǒng)系統(tǒng)與期望規(guī)劃值相差較大，擬合度僅為20%。該實驗結果證明了基于卷積神經網絡的手術機器人控制系統(tǒng)研究的正確性，同時，也證明該系統(tǒng)可以有效提高持鏡臂實際控制精準性。

5 結束語

由于手術機器人有著高精度、高靈活性的操作等特點，與傳統(tǒng)手術相比，可以在操作上大幅度的減少醫(yī)生由于過度勞累給手術帶來的影響。所以在手術機器人的技術及本身的研究方面是有著實際的研究價值的。手術機器人的使用，在臨床方面有著非常好的前景，因為它使CT或MRI設備的應用范圍從原始的醫(yī)學檢查已經擴展到了臨床治療領域，不僅使已有的醫(yī)療診治設備得到了更加充分的利用，也使我國現如今的微創(chuàng)技術得到了一定的推廣，一方面降低了微創(chuàng)診療的成本，另一方面也在打開技術瓶頸上起到了一定的作用。通過上述方案，使得手術機器人多臂系統(tǒng)協(xié)調運動問題得到了解決，但是在手術機器人的實際操作中，還是有很多問題需要驗證與完成：

1)在條件允許的前提下，需要對上述運動方案和軌跡的實際性與正確性進行結合樣機的實驗。

2)為了使醫(yī)生可以對病灶區(qū)域的手術動作進行更好的操作，建立持械臂末端微器械與主手之間的力反饋系統(tǒng)。

3)為了可以更好地、科學地、方便地、智能地預測腹腔鏡需要視野，提出了可以自動預測腹腔鏡調整位姿的計算方法。