文摘
整形手术的医疗机器人需求量很大。机器人控制可分为两层,顶层和底层(也称为联合控制)。然而,如何提高联合控制的动态性能仍然是一个具有挑战性的问题。传统的PID控制和PID的滑模控制的常用方法联合医疗和工业机器人的控制。本文提出的联合控制是基于动态补偿。动态补偿包括惯性和摩擦。联合控制图包括PID,滑模控制和自适应动态补偿作为一个模块单元。提出联合控制方法的设计可以克服模型不确定性和动态干扰的缺点,提高机器人的动态性能。此外,由于反馈控制是基于联合位置编码器,编码器位置分析是包含在本文中。提出联合控制的动态性能测试在six-DoF医疗机器人,和上升的索引时间,任务空间跟踪,联系空间跟踪采用评估动态性能。 The experimental results show that the proposed control method has a much smaller rising time than the commercial controller product. The control proposed in this paper realized low delay control and improved the dynamic response of the control.
1。介绍
许多医疗机器人手术(图正在开发1显示医疗机器人应用的例子),实现更好的操作性能更精确,微创,相比与传统的手动程序。
(一)
(b)
研究相关医疗整形手术的机器人始于1980年代中期(1,2]。骨科医疗机器人应该发挥重要作用在整形手术。骨科医疗机器人的作用分为两种基本特征。的第一个特性是骨科医疗机器人可用于截骨/钻井/铣削,和第二个功能是骨科医疗机器人可以用于控股/放置手术工具(3]。
医疗机器人的基本要求是安全的,可再生的,精确的1]。这些提到的需求之一是在机器人外科手术提供更精确的控制。机器人控制可分为两层(见图2),顶层和底层。顶层关注操作计划和底层关注联合控制4,5]。顶层和底层可以提高机器人的精确控制。
本文将关注医疗机器人的联合控制。联合控制,关键是它的动态性能。联合控制的动态性能的索引中包含(4,6]。摘要索引的上升时间,任务空间跟踪,联系空间跟踪将采用测试控制器的动态性能。
到目前为止,整形医疗机器人,如尖吻鲭鲨,机器人医生,Praxim Navio,有良好的性能在临床手术任务(7]。然而,如何提高控制性能和降低联合控制的延迟时间8在机器人)仍然是一个具有挑战性的问题。
在早期的机器人应用程序,因为PID控制(9)结构简单,容易调整,PID控制作为联合控制的一个组成部分,广泛应用于工业机器人、医疗机器人。随着机器人应用程序的发展,传统的联合控制不能满足需求,动态特性好,精度高的结果(10]。因此,人们提出了很多改进的联合控制方法(11- - - - - -13]。采用智能PID调优方法改善关节控制性能。在[11),一些研究人员提出了自动调谐方法。自PID不能在不确定的环境中,实现高精度轨迹跟踪模型不确定性和外部扰动下,研究人员采用了滑模控制(SMC),包括PID和滑模控制方法。在[12),它列出了不同配置的PID的SMC克服PID的缺点。在[13),研究人员结合模糊增益调整,鲁棒性的滑模控制器,和PID的快速响应特性,有效地降低了抖振引起的滑模控制器,提高了系统的稳定性。尽管pid的SMC跟踪轨迹精度高的优点和克服不确定的环境中,它仍然有一个限制的动态性能。
动态性能的联合控制的本质是带宽。优化控制参数和动态补偿方法提高带宽。提高带宽可以减少延迟时间的控制响应14]。然而,研究人员(9- - - - - -13关注优化控制参数,研究联合控制的动态补偿(底层)要少得多。
通过考虑动态补偿也是一种很好的方法来减少延迟时间的联合控制,本文将提高联合控制的动态特性通过添加动态补偿。动态补偿包括惯性和摩擦。
本文提出的方法的主要贡献在过去的方法是联合控制图包括PID,滑模控制和自适应动态补偿作为一个模块单元。提出联合控制方法的设计可以克服模型不确定性和动态干扰的缺点,提高机器人的动态性能。
本文的结构如下。在第二部分中,全称为方法(5)是用于构建绑医疗机器人的运动学。在第三部分,它展示了一种改进的控制方法,结合联合控制和动态补偿。由于反馈控制是基于联合位置编码器,编码器的位置分析包含在第四部分将讨论如何确定数据位和采样时间。第五部分中所示的控制性能。
2。医疗机器人运动学的6自由度
摘要医疗机器人六自由度(见图3),它的负载能力是10公斤。在项目中,这个机器人应该是用于钻探和放置。从基础到终端执行器,贴上J1-J6六个关节。所有六个关节旋转接头的类型。
6自由度机器人的惯性坐标系的定义是 ;终端执行器的坐标系是贴上 ;的坐标系th ( )关节 ,和轴的方向与转动轴的分别th联合。
基于直流法(5),6自由度机器人实际上是分解成六大子系统通过将六个切割点六个关节,分别。如图4,切割点是一个界面分离,实际上穿过的联合。的之间的联合坐落th链接和链接。为th关节,定义了两个坐标框架。第一个是内侧框架这是附加的链接吗和标签 ,和第二个是舷外架这是附加的链接吗和标签 。因此,虽然th联合旋转 ,外框架沿着轴旋转吗作为关于内侧框架 。如果 ,框架和框架将共享相同的位置和姿态的切割点。因为帧和框架被附加到同一链接吗 ,旋转矩阵帧之间和框架是常数。旋转矩阵与框架内侧和外侧框架可以表示为
内侧坐标系之间的变换矩阵和舷外架被定义为 在方程(2),是之间的位置矢量框架的起源和框架的起源这是表示在坐标系 ,叉积算子定义为
基于表1,这显示了 - - - - - - 6自由度机器人的参数,可以获得以下。
因此,6自由度机器人,变换矩阵从基地到终端执行器
3所示。动力学和控制器的6自由度医疗机器人
本文基于模型的控制。经典的自适应识别方法(15,16)是采用参数辨识研究项目。然而,在以往的研究,自适应识别方法是不包括在联合控制结构的联合控制,它是包含在顶层的控制系统。
在本部分中,将构建第一部分的动力子系统,和第二部分将显示联合控制基于动态补偿。
3.1。子系统的动力学
正如上面提到的,全系统的6自由度机器人实际上是分解成六大子系统。这一部分将讨论速度变换,力转换和子系统的动力学。
的速度变换,定义的标签对应的含义:代表的线速度目标( )对框架的起源吗并表示在坐标系 ; 代表的角速度目标( )对框架的起源吗并表示在坐标系 。然后,以下将: 在哪里CoM(重心)的链接吗这是表示在坐标系 。
力的转换,定义的标签对应的含义:代表力的矢量和(除引力)作用于链接并表示在坐标系 ; 代表的矢量和力矩(除了重力的贡献),作用于链接并表示在坐标系 。 代表的总和作用于转矩联合。然后,方程(9)和(10)将举行。 在方程(9)和(10), 和 都是中间计算结果。
为th子系统,链接的质量吗 , 惯性矩的链接吗关于CoM的链接吗 ,和是重力向量。的动态表示为th子系统 在哪里
3.2。基于动态补偿控制
本文采用基于模型的设计设置控制器。经典的自适应识别方法(15,16)是采用参数辨识的底层控制。此外,联合控制是完整系统的基本控制。优化联合控制可以改善减少延迟时间的动态响应。因此,在本部分中,将重点讨论联合控制。
在方程(13),它显示了常见的滑模控制。和的命令吗分别th关节的位置和速度。为控制系数,有 。
为th关节,其控制律被定义为方程(14)。在正确的方程(的一部分14),前三个项目的动态补偿,最后三个项目的控制。
此外, , ; 是库仑摩擦系数的估计价值的th联合,是粘滞摩擦系数的估计价值的th联合; , ,和是PID控制参数。
在方程(14), , ,和是未知的变量。惯性变量识别是基于经典的自适应识别方法(15,16由顶层控制)。和确定通过以下方程:方程(15)- (17)。和上确界和下确界吗 ,分别;和上确界和下确界吗 ,分别。这个函数是识别功能(4),及其时间导数方程所示(17)。
最后,计算的结果在方程(14)代入方程(10)。然后,一个完整的动态方程所示的子系统方程(11)。的矩阵 , ,和也确定了基于经典的自适应识别方法(15,16]。
4所示。位置编码器分析
摘要位置编码器固定在电机轴上的每一个关节。在本节中,将讨论如何选择位置编码器基于仿真分析。
4.1。数据需求分析
广为人知,但数据位编码器的输出在一个轮编码器轴将决定编码器分辨率。如果一个编码器分辨率不足,它将不提供有效的反馈控制器,根据需要和系统不会执行。
在数据分析,目标速度设置为0.2度/秒(见图5(一个)),每个电机的齿轮比是160:1。两种类型的编码器采用检测的实际速度。图5 (b)显示的记录结果与15个数据位编码器。图5 (c)显示的记录结果和16个数据位编码器。
(一)
(b)
(c)
在比较的基础上,特别是在持续时间从开始到1秒,这表明编码器16数据位具有更好的跟踪性能比15个数据位的编码器。因此,在本文中,机器人控制器是基于16位数据位的位置编码器。
4.2。采样时间需求分析
由于计算资源是有限的,需要选择合适的采样时间的编码器。图6(一)显示的记录结果编码器采样时间为0.1毫秒。图6 (b)显示的记录结果编码器采样时间为0.25毫秒。
(一)
(b)
通过比较的编码器性能记录连续性,这表明0.1毫秒采样时间的编码器是更好。因此,在本文中,机器人控制器是基于位置编码器采样时间为0.1毫秒采样时间。
5。控制性能
控制处理,硬件是基于BECKHOFF TwinCAT 3实时平台,和EtherCAT通信协议。
在本节中,提出了控制器的实验测试如下所示的性能标准(6]。阶跃响应的标准包括测试,轨迹跟踪没有负载,负载验证。控制性能的实验测试是基于6自由度医疗机器人平台。如表所示2控制参数,详细列出了六个关节。
5.1。联合控制性能
减少动态响应的延迟时间,在本部分中,本文将重点讨论各关节的上升时间的指挥下一系列step-square波。动态联合响应可以通过TwinCAT 3记录,然后,根据记录曲线上升时间可以检测到。
基于控制在最后一节中,提出联合控制性能数据所示7- - - - - -9。
在数据7- - - - - -9,所有的数据显示,各关节控制可以实现目标精度高和良好的动态响应。更多的细节如表所示2。各关节的上升时间是68 ms, 53个女士,51女士,57毫秒,50毫秒,和50微秒。
相比之下,一个商业控制器采用控制这6自由度机器人,和共同的上升时间响应( )基于商用控制器是110 ms。与商业控制器相比,本文提出的控制器可以减少联合响应时间的上升几乎50%以上(见表2)。因此,本文提出的控制器实现低延迟控制,提高了控制的动态响应。
5.2。任务空间跟踪性能
跟踪性能测试的6自由度机器人在任务空间中,一组命令终端执行器的速度是采用如图10。
在图10,命令的路径规划速度遵循三个步骤,加快,恒速和慢下来。
基于指挥终端执行器的速度,六个关节的机器人将跟踪命令在关节空间速度。如图11,它显示了关节速度的跟踪结果。为th关节,是吩咐关节速度,是真正的关节速度( )。图11显示六个关节可以效仿吩咐速度。
在图12,它展示了跟踪误差的六个关节。跟踪误差小,收敛于零。
因此,基于实验结果如图11和12本文所示的控制器可以实现良好的跟踪性能空间6自由度机器人的任务。
5.3。联系空间跟踪性能
测试6自由度机器人的跟踪性能的接触空间,测试实验包括板表面接触测试和曲面接触测试(见图13)。在这两个测试,机器人将沿着表面稳定的接触力。
在图14,它显示了接触力的轨迹,当机器人需要沿着板表面。接触力的六维力传感器的记录。设置为5 N吩咐接触力。
在图15,它显示了接触力的轨迹,当机器人需要沿着曲面。吩咐接触力是设置为10 N。
在数据14和15,机器人可以追踪表面。特别是在曲面的考验,结束的机器人可以保持一个稳定的接触力在复杂的曲面上。联系空间跟踪的实验结果显示,控制器具有良好的动态性能。
6。结论
在本文中,一个方法提出了符合整形外科手术联合控制。相比传统的联合控制,改善关节控制包括PID,滑模控制和自适应动态补偿作为一个模块单元。提出了联合控制的性能进行了验证six-DoF机器人。实验结果的联合动态响应平方波表明,该控制方法具有更小的上升时间比商业控制器产品,这意味着更好的性能在高动态响应的机器人。跟踪性能的实验结果在任务空间和接触空间显示,机器人可以效仿吩咐速度。
在不久的将来,该联合控制方法将应用真正的整形手术实验。和进一步的研究将重点放在改善人机协作的基础上,提出了控制方法。
数据可用性
使用的数据来支持本研究的发现可以从相应的作者。
的利益冲突
作者宣称没有利益冲突有关的出版。
确认
这项工作得到了中国国家重点研究和发展计划(批准号2017 yfc0110702),北京市自然科学基金(批准号L192039),苏州的基础的微创神经外科重点实验室(批准号SZS2021262),和北京青年才俊基金会(批准号2018000026825 g328)。