根据给定文件的部分内容,我们可以总结出以下详细的知识点: ### 一、研究背景与目的 1. **手术视野(FoV)调整的重要性**:在微创手术中,手术视野的调整对于确保手术的成功至关重要。传统的调整方式依赖于助手根据主刀医生的指示手动操作内窥镜,这种方式不仅难以实现完美的配合,还可能导致因手部颤抖等问题影响手术质量。 2. **现有解决方案及其局限性**: - 通过人机界面控制的持镜机器人虽然可以让主刀医生独立控制内窥镜,但在实际操作中,医生需要在器械和内窥镜的控制之间频繁切换,这不仅会增加手术时间,还会加重医生的工作负担。 - 应用视觉伺服技术来跟踪手术器械,可以实现手术视野的自主调整,是解决上述问题的有效方法之一。 3. **研究目标**:针对上述问题,本研究旨在开发一种有效的视觉伺服控制策略,以实现微创手术机器人对手术视野的精准调整,并通过实验证明该策略的有效性和鲁棒性。 ### 二、基于标记的FoV调整方案 1. **RCM(远程中心运动)点计算**:在手术过程中,RCM点是内窥镜旋转轴与患者体表接触点之间的虚拟连接点。准确计算RCM点的位置对于保持内窥镜的稳定性至关重要。 2. **标记设计与图像处理**:为了精确识别手术器械的位置和方向,需要设计特定的标记物并将其固定在手术器械上。通过图像处理技术,可以从摄像头获取的视频流中提取这些标记的信息。 3. **共线PnP问题求解**:共线PnP(透视n点)问题是计算机视觉中的一个经典问题,用于估计摄像头相对于世界坐标系的位姿。通过解决这一问题,可以确定内窥镜相对于手术器械的相对位置。 4. **持镜臂运动决策**:根据手术器械的位置变化,算法会自动调整持镜臂的运动路径,以保持手术视野的最佳覆盖范围。 5. **最佳FoV位置计算**:通过对当前手术场景的理解,算法能够计算出最有利于手术操作的视野位置。 6. **机器人运动规划**:综合考虑上述因素,制定出持镜机器人的最优运动路径,以实现手术视野的动态调整。 ### 三、RCM约束下的基于图像的视觉伺服(IBVS) 1. **映射关系推导**:在RCM约束条件下,推导出了从工作空间到图像空间以及从驱动空间到工作空间的映射关系。这些映射关系是实现视觉伺服控制的基础。 2. **线性控制器的应用**:在图像空间中,通过线性控制器来调整图像特征的位置,从而间接控制机器人末端执行器的动作,实现手术视野的精确调整。 3. **仿真分析**:通过对RCM约束下的IBVS进行仿真分析,验证了该方法的有效性,并展示了其对深度参数的不敏感特性,这表明即使在深度信息不确定的情况下,该方法也能稳定工作。 ### 四、实验平台的构建 1. **硬件配置**: - **UR5机器人**:作为持镜机器人,负责执行算法规划的运动路径。 - **腹腔镜手术模拟训练器**:用于模拟真实的手术环境。 - **电脑(PC)**:运行控制软件和算法的中心设备。 2. **软件配置**: - **UR5控制软件PolyScope**:用于控制UR5机器人的基本动作。 - **MATLAB及其工具箱**:进行数据处理、算法实现和仿真分析的主要工具。 - **基于MATLAB TCP/IP接口和URScript的UR5控制程序**:实现算法与UR5机器人之间的通信。 3. **实验平台功能**: - **视觉控制界面**:用户可以通过该界面直观地控制实验平台。 - **坐标变换体系**:建立了摄像头、机器人以及手术器械之间的坐标关系。 - **参数标定**:对摄像头、机器人手眼参数以及工具参数进行了标定,以确保系统的精度。 ### 五、结论与展望 通过上述研究,我们成功开发了一种基于视觉伺服的手术视野调整方案,能够有效提高微创手术的效率和准确性。未来的研究将进一步优化算法性能,提高系统的鲁棒性和适应性,并探索更广泛的应用场景,如远程手术等。此外,还将致力于提升系统的自动化程度,减少医生的操作负担,使视觉伺服技术在临床实践中发挥更大的作用。
























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