机械臂系统的监控方法、装置、设备和存储介质与流程

1.本技术涉及数据处理技术领域，尤其涉及一种机械臂系统的监控方法、装置、设备和存储介质。


背景技术：

2.随着机器人辅助手术设备的发展，在骨科手术中采用手术机器人辅助也越来越普遍。其中，手术机器人系统包括机械臂系统，机械臂系统是执行手术机器人操作指令的具体部件，因此若要实现机械臂的精准控制，就需要对机械臂进行监控。


技术实现要素：

3.为了解决上述技术问题，本技术提供了一种机械臂系统的监控方法、装置、设备和存储介质，能够对机械臂的位置和关节进行监控，提高机械臂系统的控制精度。
4.第一方面，本技术提供了一种机械臂系统的监控方法，应用于系统监控中心，系统监控中心包括机械臂系统功能中心和光电跟踪系统，所述方法包括：
5.生成心跳信号，并将所述心跳信号发送至所述机械臂系统功能中心和所述光电跟踪系统；
6.接收所述光电跟踪系统传输的第一位置信息，所述第一位置信息是所述光电跟踪系统响应于所述心跳信号获取的所述机械臂在第一坐标系下的位置信息；
7.获取所述机械臂系统功能中心响应于所述心跳信号对所述机械臂进行状态检测生成的反馈信息；
8.根据所述第一位置信息和所述反馈信息，生成针对所述机械臂系统的反馈状态信息。
9.可选的，所述系统监控中心还包括机械臂系统监控中心。
10.可选的，所述根据所述第一位置信息和所述反馈信息，生成针对所述机械臂系统的反馈状态信息，包括：
11.将所述第一位置信息发送至所述机械臂系统监控中心；
12.通过所述机械臂系统监控中心根据所述第一位置信息和所述反馈信息，生成针对所述机械臂系统的反馈状态信息。
13.可选的，所述反馈信息包括所述机械臂在所述第一坐标系下的第二位置信息和关节信息。
14.可选的，所述根据所述第一位置信息和所述反馈信息，生成针对所述机械臂系统的反馈状态信息，包括：
15.根据所述第一位置信息和所述第二位置信息，计算所述机械臂的位移信息；
16.将所述关节信息输入预测模型，输出预测关节信息，所述预测模型是基于获取的之前关节信息训练得到的；
17.根据所述位移信息和所述预测关节信息，生成针对所述机械臂系统的反馈状态信
息。
18.可选的，所述心跳信号包括当前心跳计数码。
19.可选的，所述根据所述第一位置信息和所述第二位置信息，计算所述机械臂的位移信息，包括：
20.建立所述第一位置信息和所述第二位置信息同所述当前心跳计数码的关联关系；
21.基于所述关联关系，计算所述第一位置信息和所述第二位置信息的差值，得到所述机械臂的位移信息。
22.可选的，所述机械臂包括多个关节，所述关节信息包括关节角度信息和关节负载信息，所述预测模型包括预测角度模型和预测负载模型。
23.可选的，所述将所述关节信息输入预测模型，输出预测关节信息，包括：
24.通过所述预测角度模型基于所述关节角度信息，预测所述多个关节在下一心跳计数码时的角度信息，得到预测角度信息；
25.通过所述预测负载模型基于所述关节负载信息，预测所述多个关节在所述下一心跳计数码时的负载信息，得到预测负载信息；
26.其中，所述预测关节信息包括所述预测角度信息和所述预测负载信息。
27.可选的，所述根据所述位移信息和所述预测关节信息，生成针对所述机械臂系统的反馈状态信息，包括：
28.将所述位移信息和第一预设阈值进行比对，生成第一状态信息；
29.将所述预测关节信息和第二预设阈值进行比对，生成第二状态信息；
30.根据所述第一状态信息和所述第二状态信息，生成针对所述机械臂系统的反馈状态信息。
31.可选的，在所述机械臂系统处于检测模式的情况下，所述方法还包括：
32.获取和上一心跳对准码存在关联关系的上一第一位置信息和上一第二位置信息；
33.根据所述第一位置信息和所述上一第一位置信息，计算第一位移增量；
34.根据所述第二位置信息和所述上一第二位置信息，计算第二位移增量；
35.若所述第一位移增量和所述第二位移增量的差值大于第三预设阈值，则调整所述光电跟踪系统的定位精度。
36.第二方面，本技术提供了一种机械臂系统的监控装置，应用于系统监控中心，所述系统监控中心包括机械臂系统功能中心和光电跟踪系统，所述装置包括：
37.第一生成单元，用于生成心跳信号，并将所述心跳信号发送至所述机械臂系统功能中心和所述光电跟踪系统；
38.接收单元，用于接收所述光电跟踪系统传输的第一位置信息，所述第一位置信息是所述光电跟踪系统响应于所述心跳信号获取的所述机械臂在第一坐标系下的位置信息；
39.获取单元，用于获取所述机械臂系统功能中心响应于所述心跳信号对所述机械臂进行状态检测生成的反馈信息；
40.第二生成单元，用于根据所述第一位置信息和所述反馈信息，生成针对所述机械臂系统的反馈状态信息。
41.第三方面，本技术提供了一种电子设备，包括：
42.存储器；
43.处理器；以及
44.计算机程序；
45.其中，所述计算机程序存储在所述存储器中，并被配置为由所述处理器执行以实现如上所述的机械臂系统的监控方法。
46.第四方面，本技术提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上所述的机械臂系统的监控方法的步骤。
47.本技术提供了一种机械臂系统的监控方法，应用于系统监控中心，系统监控中心包括机械臂系统功能中心和光电跟踪系统，方法包括：生成心跳信号，并将心跳信号发送至机械臂系统功能中心和光电跟踪系统；接收光电跟踪系统传输的第一位置信息，第一位置信息是光电跟踪系统响应于心跳信号获取的机械臂在第一坐标系下的位置信息；获取机械臂系统功能中心响应于心跳信号对机械臂进行状态检测生成的反馈信息；根据第一位置信息和反馈信息，生成针对机械臂系统的反馈状态信息。本技术提供的方法，能够对机械臂的位置和关节进行监控，以保证机械臂的定位精度和控制关节的负载情况，在一定程度上也提高了机械臂系统的控制精度。
附图说明
48.此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本技术的实施例，并与说明书一起用于解释本技术的原理。
49.为了更清楚地说明本技术或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，对于本领域普通技术人员而言，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
50.图1为本技术提供的系统监控中心的结构示意图；
51.图2为本技术提供的一种机械臂系统的监控方法的流程示意图；
52.图3为本技术提供的第二位置信息的示意图；
53.图4为本技术提供的关节角度信息的示意图；
54.图5为本技术提供的关节负载信息的示意图；
55.图6为本技术提供的一种机械臂系统的监控装置的结构示意图；
56.图7为本技术提供的一种电子设备的结构示意图。
具体实施方式
57.为了能够更清楚地理解本技术的上述目的、特征和优点，下面将对本技术的方案进行进一步描述。需要说明的是，在不冲突的情况下，本技术的实施例及实施例中的特征可以相互组合。
58.在下面的描述中阐述了很多具体细节以便于充分理解本技术，但本技术还可以采用其他不同于在此描述的方式来实施；显然，说明书中的实施例只是本技术的一部分实施例，而不是全部的实施例。
59.针对上述技术问题，本技术提供了一种机械臂系统的监控方法，通过自上而下的心跳信号，控制机械臂系统监控中心完成机械臂定位精度和关节预测的自动检测，生成反馈状态信息，能够对机械臂的位置和关节进行实时准确的监控，以保证机械臂的定位精度
和控制关节的负载情况，在一定程度上也提高了机械臂系统的控制精度。具体通过下述一个或多个实施例进行详细说明。
60.图1为本技术提供的系统监控中心的结构示意图，系统监控中心包括机械臂系统监控中心、机械臂系统功能中心和光电跟踪系统，系统监控中心向机械臂系统功能中心、机械臂系统监控中心和光电跟踪系统发送心跳信号，用以进行心跳检测，心跳信号包括心跳对准码，心跳对准码用于区分当前心跳信号、上一心跳信号和下一心跳信号的反馈信息。光电跟踪系统在接收到心跳信号后，将第一位置信息传输给系统监控中心，再由系统监控中心将第一位置信息转发至机械臂系统监控中心，其中，第一位置信息是机械臂末端在第一坐标系下的位置坐标，第一坐标系可以是病人坐标系。同时，机械臂系统功能中心在收到心跳信号后，将机械臂末端的反馈信息传给机械臂系统监控中心，其中，反馈信息包括在第一坐标系下的位置坐标(第二位置信息)、机械臂关节角度信息和机械臂关节负载信息。机械臂系统监控中心将反馈信息和第一位置信息进行整合，生成针对机械臂系统的反馈状态信息，并将反馈状态信息反馈给系统监控中心。
61.在上述实施例的基础上，图2为本技术提供的一种机械臂系统的监控方法的流程示意图，应用于上述系统监控中心，具体包括如图2所示的步骤s210至s240：
62.s210、生成心跳信号，并将所述心跳信号发送至所述机械臂系统功能中心和所述光电跟踪系统。
63.可理解的，系统监控中心包括时钟，可以设定每t1时间触发一次心跳信号，随后，系统监控中心响应于时钟的触发操作，生成心跳信号，并将心跳信号发送至机械臂系统功能中心和光电跟踪系统。
64.s220、接收所述光电跟踪系统传输的第一位置信息。
65.其中，所述第一位置信息是所述光电跟踪系统响应于所述心跳信号获取的所述机械臂在第一坐标系下的位置信息。
66.可选的，所述系统监控中心还包括机械臂系统监控中心，接收第一位置信息后，将所述第一位置信息发送至所述机械臂系统监控中心。
67.可理解的，在上述s210的基础上，光电跟踪系统接收到心跳信号后，会获取其内定位装置采集的机械臂在病人坐标系下的当前位置坐标，作为第一位置信息传输给系统监控中心。系统监控中心接收到第一位置信息后，将第一位置信息转发至机械臂系统监控中心。
68.s230、获取所述机械臂系统功能中心响应于所述心跳信号对所述机械臂进行状态检测生成的反馈信息。
69.可理解的，在上述s220的基础上，机械臂系统功能中心响应于心跳信号对机械臂进行自动的状态检测，生成反馈信息，并将反馈结果传输给机械臂系统监控中心。
70.s240、根据所述第一位置信息和所述反馈信息，生成针对所述机械臂系统的反馈状态信息。
71.可选的，上述s240中根据所述第一位置信息和所述反馈信息，生成针对所述机械臂系统的反馈状态信息，具体可以通过如下步骤实现：
72.通过所述机械臂系统监控中心根据所述第一位置信息和所述反馈信息，生成针对所述机械臂系统的反馈状态信息。
73.可理解的，在上述s230和s220的基础上，机械臂系统监控中心将第一位置信息和
反馈信息进行整合，生成针对机械臂系统的反馈状态信息，并将反馈状态信息反馈给系统监控中心，反馈状态信息反映了机械臂的当前状态。
74.可选的，所述反馈信息包括所述机械臂在所述第一坐标系下的第二位置信息和关节信息。
75.可理解的是，每次接收到心跳信号后，机械臂系统监控中心都会接收到一组和该心跳信号中心跳计数码相关的数据，每组数据都包括第一位置信息和反馈信息，反馈信息又包括第二位置信息和关节信息，关节信息包括关节角度信息和关节负载信息，基于每组数据可以得到位移信息、关节角度信息和关节负载信息，每组数据都会和心跳计数码建立关联关系，将每组数据按照心跳计数码的数值依次排列，可以得到位移信息和心跳计数码的关联关系、关节角度信息和心跳计数码的关联关系以及关节负载信息和心跳计数码的关联关系。
76.可选的，上述s240中根据所述第一位置信息和所述反馈信息，生成针对所述机械臂系统的反馈状态信息，具体可以通过如下步骤实现：
77.根据所述第一位置信息和所述第二位置信息，计算所述机械臂的位移信息；将所述关节信息输入预测模型，输出预测关节信息，所述预测模型是基于获取的之前关节信息训练得到的；根据所述位移信息和所述预测关节信息，生成针对所述机械臂系统的反馈状态信息。
78.可理解的，计算第一位置信息和第二位置信息的差值，得到机械臂当前的位移信息。随后将关节信息输入预先构建的预测模型，进行要和下一心跳对准码关联的关节信息的预测，输出预测关节信息，其中，预测模型是根据之前获取的关节信息训练得到的。随后根据位移信息和预测关节信息，生成针对机械臂系统的反馈状态信息。
79.可选的，上述根据所述第一位置信息和所述第二位置信息，计算所述机械臂的位移信息，具体可以通过如下步骤实现：
80.建立所述第一位置信息和所述第二位置信息同所述当前心跳计数码的关联关系；基于所述关联关系，计算所述第一位置信息和所述第二位置信息的差值，得到所述机械臂的位移信息。
81.可理解的，光电跟踪系统在接收到心跳信号后，就可以建立第一位置信息同心跳计数码的关联关系，心跳计数码可以看作是已发送心跳信号的当前数量，当前数量是通过计数器统计的，心跳计数码也可以理解为针对心跳的计数值，记为心跳计数，例如第一位置信息为(xn,yn,zn)，其中xn即表示心跳计数码和位置坐标的关联关系，(xn,yn,zn)就代表来自光电跟踪系统的第n次心跳计数的机械臂末端空间位置坐标，还可以由机械臂系统监控中心在接收到第一位置信息后，建立第一位置信息和心跳计数码的关联关系。反馈信息同心跳计数码的关联关系可以在机械臂系统功能中心建立，也可以在机械臂系统监控中心建立，具体的关联关系建立情况在此不作限定，例如第二位置信息为(xn,yn,zn)，代表了来自于机械臂系统功能中心的第n次心跳计数的机械臂末端空间位置坐标。随后基于位置信息之间的关联关系，计算第一位置信息和第二位置信息的差值，得到机械臂的位移信息，由于光电跟踪系统对于空间定位的绝对位置探测精度较高，而机械臂系统功能中心测得的空间坐标是通过增量计算得到的，因此通过每次计算两个坐标的差值，可以得到机械臂的绝对定位精度。根据第一位置信息和第二位置信息计算位移信息的计算公式及具体如公式
(1)所示：
[0082][0083]
式中，第一位置信息为(xn,yn,zn)，第二位置信息为(xn,yn,zn)，位移信息为(δx，δy，δz)，n为心跳计数，心跳计数和心跳计数码对应，可能和心跳计数码相同。通过公式(1)计算得到的位移信息可以判断每次心跳计数下机械臂的定位精度，若每个轴的位移值都小于设定阈值，则认为机械臂位置控制精确。
[0084]
示例性的，参见图3，图3为本技术提供的第二位置信息的示意图，包括(x1,y1,z1)、(x2,y2,z2)、(x3,y3,z3)
…
(xn,yn,,zn)，表示由机械臂系统功能中心提供的n个第二位置信息，每个第二位置信息包括xyz轴的坐标值，其中(x1,y1,z1)代表第1次心跳计数的机械臂空间坐标值，以此类推，(xn,yn,zn)代表第n次心跳计数的机械臂空间坐标值。可理解的是，由光电跟踪系统定位得到的一组第一位置信息(x1,y1,z1)、(x2,y2,z2)、(x3,y3,z3)
…
(xn,yn,zn)，也包括xyz轴的坐标值，具体参见第二位置信息，在此不作赘述。
[0085]
可选的，所述机械臂包括多个关节，所述关节信息包括关节角度信息和关节负载信息，所述预测模型包括预测角度模型和预测负载模型。
[0086]
可选的，上述将所述关节信息输入预测模型，输出预测关节信息，具体可以通过如下步骤实现：
[0087]
通过所述预测角度模型基于所述关节角度信息，预测所述多个关节在下一心跳计数码时的角度信息，得到预测角度信息；通过所述预测负载模型基于所述关节负载信息，预测所述多个关节在所述下一心跳计数码时的负载信息，得到预测负载信息；其中，所述预测关节信息包括所述预测角度信息和所述预测负载信息。
[0088]
可理解的，建立关节角度信息和关节负载信息各自同心跳信号的关联关系，也就是确定心跳计数下各关节的角度信息，确定心跳计数下各关节的负载信息。随后，将关节角度信息输入预测角度模型，预测机械臂包括的多个关节在下一心跳计数码时的角度，得到预测角度信息，其中心跳信号包括的是当前心跳计数码，该心跳信号的下一个心跳信号包括的心跳计数码记为下一心跳计数码，该心跳信号的上一个心跳信号包括的心跳计数码记为上一心跳计数码，心跳计数码是对心跳计数进行编码得到的，每个心跳信号都会存在对应的一组数据，一组数据包括第一位置信息、第二位置信息、关节角度信息和关节负载信息，例如获取到自心跳计数1到心跳计数n这n个关节角度信息，根据n个关节角度信息可以得到每个轴的运动关节信息，，这就代表了每个机械臂都会有足够的运动数据，在固定的适用情景和动作下，每个轴的动作差距并不是很大，因此每个轴的运动都可以被预测，具体可以将运动数据转化为与时间的函数，以构建预测角度模型，其中预测角度模型可以通过运动仿真得到，利用单轴的多个数据就可以获得第n+1个心跳计数时各轴的运动数据，其中，当前心跳对准码对应第n次心跳计数，下一心跳对准码对应第n+1次心跳计数，上一心跳对准码对应第n-1次心跳计数。预测角度模型如公式(2)所示：
[0089][0090]
式中，f表示预测角度模型，(a1-m，a2-m，a3-m，a4-m，a5-m，a6-m，a7-m...an-m)为m
轴自心跳计数1到n的关节角度信息，m是机械臂包括的关节轴，n+1表示第n+1次心跳计数，a
(n+1)-m
表示m轴在第n+1次心跳计数时的关节角度信息，也就是预测角度信息。可理解的是，基于预测角度模型能够对每个轴进行运动预测，使得在某个轴即将进入死点前，出现故障的风险是可以预测的。
[0091]
示例性的，参见图4，图4为本技术提供的关节角度信息的示意图，(an-1，an-2，an-3，an-4，an-5，an-6，an-7)代表了在第n次心跳计数时机械臂各关节轴的角度数据，机械臂包括7个关节轴，每个轴在一次心跳计数时包括一个角度数据，例如a1-1表示第1次心跳计数时1轴的角度数据，an-1表示第n次心跳计数时1轴的角度数据。
[0092]
可理解的，通过预测负载模型基于关节负载信息，预测多个关节在下一心跳计数码时的负载信息，得到预测负载信息，预测负载模型的构建同上述预测角度模型，具体如公式(3)所示：
[0093][0094]
式中，h表示预测角度模型，(g1-m，g2-m，g3-m，g4-m，g5-m，g6-m，g7-m...gn-m)为m轴自心跳计数1到n的关节负载信息，g
(n+1)-m
表示第n+1次心跳计数时m轴的关节负载信息，，也就是预测负载信息。
[0095]
示例性的，参见图5，图5为本技术提供的关节负载信息的示意图，(gn-1，gn-2，gn-3，gn-4，gn-5，gn-6，gn-7)代表了在第n次心跳计数时机械臂各关节轴的负载数据，例如gn-1表示1轴在第n次心跳计数时的负载数据。
[0096]
可理解的是，还可以计算同一轴相邻负载数据和角度数据之间的增量，用于调整预测模型，了解各关节轴运动时的增量变化，例如图4所示的计算a1-1和a2-1的增量得到δa1-2，记为角度增量，用于调整预测角度模型，例如图5所示的计算g1-1和g2-1的增量得到δg1-2，记为负载增量，用于调整预测负载模型。
[0097]
可选的，上述根据所述位移信息和所述预测关节信息，生成针对所述机械臂系统的反馈状态信息，具体可以通过如下步骤实现：
[0098]
将所述位移信息和第一预设阈值进行比对，生成第一状态信息；将所述预测关节信息和第二预设阈值进行比对，生成第二状态信息；根据所述第一状态信息和所述第二状态信息，生成针对所述机械臂系统的反馈状态信息。
[0099]
可理解的，计算得到位移信息后，将位移信息和第一预设阈值进行比对，也就是判断机械臂的定位精度是否精确，若位移信息小于第一预设阈值，则说明机械臂位置控制精准，生成控制精准的第一状态信息，其中，第一状态信息可以是数据编码形式的，若否，则说明机械臂位置控制精准度较低，需要进行位置较准。预测得到每个轴运行时的角度数据后，将预测角度信息和第二预设阈值进行比对来预测故障风险，也就是判断每个轴下一次运动是否进入死点，若预测角度信息小于第二预设阈值，则说明下一次运动时不会进入死点，若否，则说明下一次运动时很大可能会进入死点，根据预测角度信息对即将进入死点的关节进行刚度调整，防止用户在自由拖动过程中进入死点导致机械臂死机。
[0100]
可选的，在所述机械臂系统处于检测模式的情况下，所述方法还包括：
[0101]
获取和上一心跳对准码存在关联关系的上一第一位置信息和上一第二位置信息；根据所述第一位置信息和所述上一第一位置信息，计算第一位移增量；根据所述第二位置
信息和所述上一第二位置信息，计算第二位移增量；若所述第一位移增量和所述第二位移增量的差值大于第三预设阈值，则调整所述光电跟踪系统的定位精度。
[0102]
可理解的，机械臂系统包括工作模式和检测模式，在工作模式下只记录位置信息即可，无需根据位置信息计算位移增量，在检测模式下，需要检测光电跟踪系统的定位精度。具体的，获取和上一心跳对准码存在关联关系的上一第一位置信息和上一第二位置信息，将预先获取的和当前心跳对准码存在关联关系的第一位置信息记为当前第一位置信息，第二位置信息记为当前第二位置信息。随后，对于光电跟踪系统，计算当前第一位置信息和上一第一位置信息的差值，得到第一位移增量，第一位移增量表示光电跟踪系统计算出的机械臂末端在两次心跳计数之间的位移，对于机械臂系统功能中心，计算当前第二位置信息和上一第二位置信息的差值，得到第二位移增量，第二位移增量表示机械臂系统计算出的机械臂末端在两次心跳计数之间的位移，同时，第二位移增量的精度还可以看作是机械臂重复定位精度，第一位移增量的精度还可以看作是光电跟踪系统的精度。可理解的是，在理论上来看，机械臂系统的重复定位精度由于光电跟踪系统的定位精度，当两者计算得到的位移增量差距较大时，则说明光电跟踪系统的定位功能出现了故障，也就是计算第一位移增量和第二位移增量的差值，并将该差值和第三预设阈值进行比较，若该差值大于第三预设阈值，说明光电跟踪系统的定位精度出现了故障，则在检测模式下需要调整光电跟踪系统的定位精度。位移增量的计算公式具体如下述公式(4)所示：
[0103][0104]
式中，δs
n-1-n
表示第二位移增量，还可以表示为δs
(n-1)-n
，其中n-1为第n-1次心跳计数，n表示第n次心跳计数，计算和第n-1次心跳计数关联的上一第二位置信息与第n次心跳计数关联的当前第二位置信息的差值，得到第二位移增量。可理解的是，第一位移增量δs
(n-1)-n
的计算公式同公式(4)，在此不作赘述。
[0105]
本技术提供的机械臂系统的监控方法，向光电跟踪系统、机械臂系统功能中心和机械臂系统监控中心发送心跳信号，用于心跳检测，随后通过获取光电跟踪系统反馈的第一位置信息以及机械臂系统功能中心反馈的第二位置信息和关节信息，对机械臂当前的关节角度预测、关节负载情况和定位精度进行检测，生成针对机械臂系统的反馈状态信息，便于后续系统监控中心基于反馈状态信息，及时了解每次心跳计数下机械臂的定位情况，确定机械臂位置的控制精确度，准确预测机械臂中关节轴的运动情况，提前预警以进行关节的刚度调整，减少关节轴进入死点的风险，同时还能避免关节负载超出限制，有效提高机械臂在手术机器人系统中的控制精度。
[0106]
图6为本技术提供的一种机械臂系统的监控装置的结构示意图，本技术提供的机械臂系统的监控装置可以执行机械臂系统的监控方法实施例提供的处理流程，应用于系统监控中心，所述系统监控中心包括机械臂系统功能中心和光电跟踪系统，如图6所示，机械臂系统的监控装置600包括第一生成单元610、接收单元620、获取单元630和第二生成单元640，其中：
[0107]
第一生成单元610，用于生成心跳信号，并将所述心跳信号发送至所述机械臂系统功能中心和所述光电跟踪系统；
[0108]
接收单元620，用于接收所述光电跟踪系统传输的第一位置信息，所述第一位置信
息是所述光电跟踪系统响应于所述心跳信号获取的所述机械臂在第一坐标系下的位置信息；
[0109]
获取单元630，用于获取所述机械臂系统功能中心响应于所述心跳信号对所述机械臂进行状态检测生成的反馈信息；
[0110]
第二生成单元640，用于根据所述第一位置信息和所述反馈信息，生成针对所述机械臂系统的反馈状态信息。
[0111]
可选的，装置600中所述系统监控中心还包括机械臂系统监控中心。
[0112]
可选的，第二生成单元600用于：
[0113]
将所述第一位置信息发送至所述机械臂系统监控中心；
[0114]
通过所述机械臂系统监控中心根据所述第一位置信息和所述反馈信息，生成针对所述机械臂系统的反馈状态信息。
[0115]
可选的，装置600中所述反馈信息包括所述机械臂在所述第一坐标系下的第二位置信息和关节信息。
[0116]
可选的，第二生成单元600用于：
[0117]
根据所述第一位置信息和所述第二位置信息，计算所述机械臂的位移信息；
[0118]
将所述关节信息输入预测模型，输出预测关节信息，所述预测模型是基于获取的之前关节信息训练得到的；
[0119]
根据所述位移信息和所述预测关节信息，生成针对所述机械臂系统的反馈状态信息。
[0120]
可选的，装置600中所述心跳信号包括当前心跳计数码。
[0121]
可选的，第二生成单元600用于：
[0122]
建立所述第一位置信息和所述第二位置信息同所述当前心跳计数码的关联关系；
[0123]
基于所述关联关系，计算所述第一位置信息和所述第二位置信息的差值，得到所述机械臂的位移信息。
[0124]
可选的，装置600中所述机械臂包括多个关节，所述关节信息包括关节角度信息和关节负载信息，所述预测模型包括预测角度模型和预测负载模型。
[0125]
可选的，第二生成单元600用于：
[0126]
通过所述预测角度模型基于所述关节角度信息，预测所述多个关节在下一心跳计数码时的角度信息，得到预测角度信息；
[0127]
通过所述预测负载模型基于所述关节负载信息，预测所述多个关节在所述下一心跳计数码时的负载信息，得到预测负载信息；
[0128]
其中，所述预测关节信息包括所述预测角度信息和所述预测负载信息。
[0129]
可选的，第二生成单元600用于，包括：
[0130]
将所述位移信息和第一预设阈值进行比对，生成第一状态信息；
[0131]
将所述预测关节信息和第二预设阈值进行比对，生成第二状态信息；
[0132]
根据所述第一状态信息和所述第二状态信息，生成针对所述机械臂系统的反馈状态信息。
[0133]
可选的，装置600还用于：
[0134]
获取和上一心跳对准码存在关联关系的上一第一位置信息和上一第二位置信息；
[0135]
根据所述第一位置信息和所述上一第一位置信息，计算第一位移增量；
[0136]
根据所述第二位置信息和所述上一第二位置信息，计算第二位移增量；
[0137]
若所述第一位移增量和所述第二位移增量的差值大于第三预设阈值，则调整所述光电跟踪系统的定位精度。
[0138]
图6所示实施例的机械臂系统的监控装置可用于执行上述方法实施例的技术方案，其实现原理和技术效果类似，此处不再赘述。
[0139]
图7为本技术提供的一种电子设备的结构示意图。下面具体参考图7，其示出了适于用来实现本技术中的电子设备700的结构示意图。本技术中的电子设备700可以包括但不限于诸如移动电话、笔记本电脑、数字广播接收器、pda(个人数字助理)、pad(平板电脑)、pmp(便携式多媒体播放器)、车载终端(例如车载导航终端)、可穿戴电子设备等等的移动终端以及诸如数字tv、台式计算机、智能家居设备等等的固定终端。图7示出的电子设备仅仅是一个示例，不应对本技术的功能和使用范围带来任何限制。
[0140]
如图7所示，电子设备700可以包括处理装置(例如中央处理器、图形处理器等)701，其可以根据存储在只读存储器(rom)702中的程序或者从存储装置708加载到随机访问存储器(ram)703中的程序而执行各种适当的动作和处理以实现如本技术所述的实施例的机械臂系统的监控方法。在ram 703中，还存储有电子设备700操作所需的各种程序和数据。处理装置701、rom 702以及ram 703通过总线704彼此相连。输入/输出(i/o)接口705也连接至总线704。
[0141]
通常，以下装置可以连接至i/o接口705：包括例如触摸屏、触摸板、键盘、鼠标、摄像头、麦克风、加速度计、陀螺仪等的输入装置706；包括例如液晶显示器(lcd)、扬声器、振动器等的输出装置707；包括例如磁带、硬盘等的存储装置708；以及通信装置709。通信装置709可以允许电子设备700与其他设备进行无线或有线通信以交换数据。虽然图7示出了具有各种装置的电子设备700，但是应理解的是，并不要求实施或具备所有示出的装置。可以替代地实施或具备更多或更少的装置。
[0142]
特别地，根据本技术的实施例，上文参考流程图描述的过程可以被实现为计算机软件程序。例如，本技术的实施例包括一种计算机程序产品，其包括承载在非暂态计算机可读介质上的计算机程序，该计算机程序包含用于执行流程图所示的方法的程序代码，从而实现如上所述的机械臂系统的监控方法。在这样的实施例中，该计算机程序可以通过通信装置709从网络上被下载和安装，或者从存储装置708被安装，或者从rom 702被安装。在该计算机程序被处理装置701执行时，执行本技术的方法中限定的上述功能。
[0143]
需要说明的是，本技术上述的计算机可读介质可以是计算机可读信号介质或者计算机可读存储介质或者是上述两者的任意组合。计算机可读存储介质例如可以是——但不限于——电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件，或者任意以上的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子可以包括但不限于：具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、随机访问存储器(ram)、只读存储器(rom)、可擦式可编程只读存储器(eprom或闪存)、光纤、便携式紧凑磁盘只读存储器(cd-rom)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。在本技术中，计算机可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。而在本技术中，计算机可读信号介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号，其
中承载了计算机可读的程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式，包括但不限于电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。计算机可读信号介质还可以是计算机可读存储介质以外的任何计算机可读介质，该计算机可读信号介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。计算机可读介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输，包括但不限于：电线、光缆、rf(射频)等等，或者上述的任意合适的组合。
[0144]
在一些实施方式中，客户端、服务器可以利用诸如http(hypertext transfer protocol，超文本传输协议)之类的任何当前已知或未来研发的网络协议进行通信，并且可以与任意形式或介质的数字数据通信(例如，通信网络)互连。通信网络的示例包括局域网(“lan”)，广域网(“wan”)，网际网(例如，互联网)以及端对端网络(例如，ad hoc端对端网络)，以及任何当前已知或未来研发的网络。
[0145]
上述计算机可读介质可以是上述电子设备中所包含的；也可以是单独存在，而未装配入该电子设备中。
[0146]
可选的，当上述一个或者多个程序被该电子设备执行时，该电子设备还可以执行上述实施例所述的其他步骤。
[0147]
可以以一种或多种程序设计语言或其组合来编写用于执行本技术的操作的计算机程序代码，上述程序设计语言包括但不限于面向对象的程序设计语言—诸如java、smalltalk、c++，还包括常规的过程式程序设计语言—诸如“c”语言或类似的程序设计语言。程序代码可以完全地在用户计算机上执行、部分地在用户计算机上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算机上部分在远程计算机上执行、或者完全在远程计算机或服务器上执行。在涉及远程计算机的情形中，远程计算机可以通过任意种类的网络——包括局域网(lan)或广域网(wan)—连接到用户计算机，或者，可以连接到外部计算机(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。
[0148]
附图中的流程图和框图，图示了按照本技术各种实施例的系统、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段、或代码的一部分，该模块、程序段、或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意，在有些作为替换的实现中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个接连地表示的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或操作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。
[0149]
描述于本技术中所涉及到的单元可以通过软件的方式实现，也可以通过硬件的方式来实现。其中，单元的名称在某种情况下并不构成对该单元本身的限定。
[0150]
本文中以上描述的功能可以至少部分地由一个或多个硬件逻辑部件来执行。例如，非限制性地，可以使用的示范类型的硬件逻辑部件包括：现场可编程门阵列(fpga)、专用集成电路(asic)、专用标准产品(assp)、片上系统(soc)、复杂可编程逻辑设备(cpld)等等。
[0151]
在本技术的上下文中，机器可读介质可以是有形的介质，其可以包含或存储以供
指令执行系统、装置或设备使用或与指令执行系统、装置或设备结合地使用的程序。机器可读介质可以是机器可读信号介质或机器可读储存介质。机器可读介质可以包括但不限于电子的、磁性的、光学的、电磁的、红外的、或半导体系统、装置或设备，或者上述内容的任何合适组合。机器可读存储介质的更具体示例会包括基于一个或多个线的电气连接、便携式计算机盘、硬盘、随机存取存储器(ram)、只读存储器(rom)、可擦除可编程只读存储器(eprom或快闪存储器)、光纤、便捷式紧凑盘只读存储器(cd-rom)、光学储存设备、磁储存设备、或上述内容的任何合适组合。
[0152]
需要说明的是，在本文中，诸如“第一”和“第二”等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者网关不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者网关所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个
……”
限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者网关中还存在另外的相同要素。
[0153]
以上所述仅是本技术的具体实施方式，使本领域技术人员能够理解或实现本技术。对这些实施例的多种修改对本领域的技术人员来说将是显而易见的，本文中所定义的一般原理可以在不脱离本技术的精神或范围的情况下，在其它实施例中实现。因此，本技术将不会被限制于本文所述的这些实施例，而是要符合与本文所公开的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。

技术特征：
1.一种机械臂系统的监控方法，其特征在于，应用于系统监控中心，所述系统监控中心包括机械臂系统功能中心和光电跟踪系统，所述方法包括：生成心跳信号，并将所述心跳信号发送至所述机械臂系统功能中心和所述光电跟踪系统；接收所述光电跟踪系统传输的第一位置信息，所述第一位置信息是所述光电跟踪系统响应于所述心跳信号获取的所述机械臂在第一坐标系下的位置信息；获取所述机械臂系统功能中心响应于所述心跳信号对所述机械臂进行状态检测生成的反馈信息；根据所述第一位置信息和所述反馈信息，生成针对所述机械臂系统的反馈状态信息。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述系统监控中心还包括机械臂系统监控中心，所述根据所述第一位置信息和所述反馈信息，生成针对所述机械臂系统的反馈状态信息，包括：将所述第一位置信息发送至所述机械臂系统监控中心；通过所述机械臂系统监控中心根据所述第一位置信息和所述反馈信息，生成针对所述机械臂系统的反馈状态信息。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述反馈信息包括所述机械臂在所述第一坐标系下的第二位置信息和关节信息，所述根据所述第一位置信息和所述反馈信息，生成针对所述机械臂系统的反馈状态信息，包括：根据所述第一位置信息和所述第二位置信息，计算所述机械臂的位移信息；将所述关节信息输入预测模型，输出预测关节信息，所述预测模型是基于获取的之前关节信息训练得到的；根据所述位移信息和所述预测关节信息，生成针对所述机械臂系统的反馈状态信息。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述心跳信号包括当前心跳计数码，所述根据所述第一位置信息和所述第二位置信息，计算所述机械臂的位移信息，包括：建立所述第一位置信息和所述第二位置信息同所述当前心跳计数码的关联关系；基于所述关联关系，计算所述第一位置信息和所述第二位置信息的差值，得到所述机械臂的位移信息。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述机械臂包括多个关节，所述关节信息包括关节角度信息和关节负载信息，所述预测模型包括预测角度模型和预测负载模型，所述将所述关节信息输入预测模型，输出预测关节信息，包括：通过所述预测角度模型基于所述关节角度信息，预测所述多个关节在下一心跳计数码时的角度信息，得到预测角度信息；通过所述预测负载模型基于所述关节负载信息，预测所述多个关节在所述下一心跳计数码时的负载信息，得到预测负载信息；其中，所述预测关节信息包括所述预测角度信息和所述预测负载信息。6.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述位移信息和所述预测关节信息，生成针对所述机械臂系统的反馈状态信息，包括：将所述位移信息和第一预设阈值进行比对，生成第一状态信息；将所述预测关节信息和第二预设阈值进行比对，生成第二状态信息；
根据所述第一状态信息和所述第二状态信息，生成针对所述机械臂系统的反馈状态信息。7.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，在所述机械臂系统处于检测模式的情况下，所述方法还包括：获取和上一心跳对准码存在关联关系的上一第一位置信息和上一第二位置信息；根据所述第一位置信息和所述上一第一位置信息，计算第一位移增量；根据所述第二位置信息和所述上一第二位置信息，计算第二位移增量；若所述第一位移增量和所述第二位移增量的差值大于第三预设阈值，则调整所述光电跟踪系统的定位精度。8.一种机械臂系统的监控装置，其特征在于，应用于系统监控中心，所述系统监控中心包括机械臂系统功能中心和光电跟踪系统，所述装置包括：第一生成单元，用于生成心跳信号，并将所述心跳信号发送至所述机械臂系统功能中心和所述光电跟踪系统；接收单元，用于接收所述光电跟踪系统传输的第一位置信息，所述第一位置信息是所述光电跟踪系统响应于所述心跳信号获取的所述机械臂在第一坐标系下的位置信息；获取单元，用于获取所述机械臂系统功能中心响应于所述心跳信号对所述机械臂进行状态检测生成的反馈信息；第二生成单元，用于根据所述第一位置信息和所述反馈信息，生成针对所述机械臂系统的反馈状态信息。9.一种电子设备，其特征在于，包括：存储器；处理器；以及计算机程序；其中，所述计算机程序存储在所述存储器中，并被配置为由所述处理器执行以实现如权利要求1至7中任一所述的机械臂系统的监控方法。10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至7中任一所述的机械臂系统的监控方法的步骤。

技术总结
本申请涉及一种机械臂系统的监控方法、装置、设备和存储介质，应用于系统监控中心，系统监控中心包括机械臂系统功能中心和光电跟踪系统，方法包括：生成心跳信号，并将心跳信号发送至机械臂系统功能中心和光电跟踪系统；接收光电跟踪系统传输的第一位置信息，第一位置信息是光电跟踪系统响应于心跳信号获取的机械臂在第一坐标系下的位置信息；获取机械臂系统功能中心响应于心跳信号对机械臂进行状态检测生成的反馈信息；根据第一位置信息和反馈信息，生成针对机械臂系统的反馈状态信息。本申请提供的方法，能够对机械臂的位置和关节进行监控，以保证机械臂的定位精度和控制关节的负载情况，在一定程度上也提高了机械臂系统的控制精度。制精度。制精度。


技术研发人员：顾卫涛 叶根 吴秋红 于好强
受保护的技术使用者：北京纳通医用机器人科技有限公司
技术研发日：2023.06.19
技术公布日：2023/10/11