用于控制机器人操纵器或相关工具的系统和方法与流程

用于控制机器人操纵器或相关工具的系统和方法
1.本技术是于2018年11月9日提交的题为“用于控制机器人操纵器或相关工具的系统和方法”的中国专利申请2018800719815的分案申请。
2.相关申请的交叉引用
3.本技术要求2017年11月10日提交的美国临时申请62/584,377的优先权，该申请的全部内容通过引用被并入本文。
技术领域
4.本公开涉及用于执行机器人程序的系统和方法，且更具体地涉及用于控制的系统和方法，更具体地涉及用于控制机器人操纵器或与机器人操纵器相关联的工具的系统和方法。


背景技术：

5.机器人操纵器组件能够被操作以控制工作空间中工具的运动。例如，这种机器人操纵器能够被用于执行非医疗程序和医疗程序。作为一个具体示例，远程操作的手术操纵器能够被用于执行微创医疗程序。
6.在医疗技术中希望减少医疗程序期间受损的组织数量，从而减少患者的恢复时间、不适性和有害的副作用。例如，可以通过患者解剖结构中的自然孔口或通过一个或多个切口来执行微创技术。通过这些自然孔口或切口，临床医生可以插入医疗工具以到达目标组织定位。微创医疗工具包括诸如治疗工具、诊断工具和手术工具之类的工具。微创医疗工具还可以包括诸如内窥镜工具的成像工具，其提供患者解剖结构内的用户可视化。
7.机器人操纵器可以被远程操作，也可以是计算机辅助的。例如，工具可以由机器人操纵器组件保持以用于执行程序。但是，这种机器人操纵器组件和工具的灵活性可能会导致欠阻尼(under-damped)振动以及不希望的长建立时间(稳定时间，settling time)。灵活性(顺应性)可以被用于测量物理顺应性、机械顺应性、结构顺应性以及在负载下偏转的能力。在机器人操纵器组件(包括其基座、接头和连杆)具有相对大的灵活性和/或具有相对大的连杆质量或惯性的示例中，机器人操纵器组件的命令运动或外部干扰可能会导致此类振动。这样，包括顺应性(例如，物理、机械和结构顺应性)、阻尼(例如，包括粘性阻尼的物理阻尼，其中粘性阻尼元件(例如，润滑剂摩擦)以与运动速度成比例的力抵抗运动)和质量/惯性的物理参数的组合导致较低的机械共振，而阻尼小于期望的阻尼。在程序期间，命令运动或外部干扰可能会激发这些低机械共振，从而引起不期望振动。在执行程序时，在机器人操纵器上的工具尖端或其他控制点经历的此类振动可能会导致系统性能下降。例如，这种振动可能使计算机辅助系统难以实现或遵循工具的命令轨迹。
8.这种振动会对所有类型的机器人系统(包括医疗机器人系统)的控制产生负面影响。在医疗机器人示例中，这种振动可能使医疗机器人系统难以执行组织的命令操纵、成像系统的运动、针的插入、缝线的施加等。对于另一个示例，在一些实施方式中，在部分或全部程序期间，工具绕着远程运动中心(也称为“远程中心”)移动。在某些情况下，振动可能导致
远程运动中心在手术或其他医疗程序期间移动，并且在进入端口处在身体壁上施加不希望的力。振动可能会导致工具(或保持工具的操纵器)的实际姿势或运动偏离命令的姿势或运动，以至于工具(或操纵器)的行为就像远程中心已移动到从其定义位置的预定公差以外。即，与操纵器和/或工具的运动相关联的虚拟支点的定位范围是由振动引起的，以超过从限定的远程运动中心的公差量。
9.因此，需要系统和方法来提供对机器人系统的更好控制，诸如通过减轻不希望的振动更好地控制机器人系统的操纵器，更好地控制由机器人系统保持的工具的尖端，以及更好地控制操纵器或由操纵器支撑的工具围绕工具的远程运动中心的运动。


技术实现要素：

10.通过随附的权利要求概括了本发明的实施例。
11.在一个说明性实施例中，一种系统包括被配置为用于控制医疗工具的运动的机器人操纵器，所述机器人操纵器包括接头和被连接到所述接头的连杆。所述连杆被配置为连接到所述医疗工具。所述系统还包括一个或多个处理器的处理单元。所述处理单元被配置为：从所述接头的编码器接收第一数据；以及使用所述第一数据生成联接在所述医疗工具的远端处的工具尖端的第一参数的第一工具尖端估计，其中所述工具尖端的所述第一参数是所述工具尖端的位置或速度。所述处理单元还被配置为从位于所述连杆的传感器部分处或所述医疗工具处的传感器系统接收第二数据；使用所述第一数据和所述第二数据生成所述工具尖端的所述第一参数的第二工具尖端估计；以及基于所述第一工具尖端估计和所述第二工具尖端估计之间的第一差，控制所述接头。
12.在另一说明性实施例中，一种方法包括从机器人操纵器的接头的编码器接收第一数据。所述机器人操纵器包括被连接到所述接头的连杆。医疗工具被连接到所述连杆。使用所述第一数据生成联接在所述医疗工具的远端处的工具尖端的第一参数的第一工具尖端估计。所述工具尖端的所述第一参数是所述工具尖端的位置或速度。来自位于所述连杆的传感器部分处或所述医疗工具处的传感器系统的第二数据被接收。使用所述第一数据和所述第二数据生成所述工具尖端的所述第一参数的第二工具尖端估计。基于所述第一工具尖端估计和所述第二工具尖端估计之间的第一差，控制所述接头。
13.在另一说明性实施例中，非暂时性机器可读介质包括多个机器可读指令，所述多个机器可读指令在由一个或多个处理器执行时适于使所述一个或多个处理器执行一种方法。所述方法包括从机器人操纵器的接头的编码器接收第一数据。所述机器人操纵器包括被连接到所述接头的连杆。所述医疗工具被连接到所述连杆。使用所述第一数据生成联接在医疗工具的远端处的工具尖端的第一参数的第一工具尖端估计。所述工具尖端的所述第一参数是所述工具尖端的位置或速度。来自位于所述连杆的传感器部分处或所述医疗工具处的传感器系统的第二数据被接收。使用所述第一数据和所述第二数据生成所述工具尖端的所述第一参数的第二工具尖端估计。基于所述第一工具尖端估计和所述第二工具尖端估计之间的第一差，控制所述接头。
14.应该理解，前面的概述和下面的详细描述本质上都是示例性和说明性的，并且旨在提供对本公开的理解，而不限制本公开的范围。就这一点而言，根据以下详细描述，本公开的其他方面、特征和优点对于本领域技术人员将是显而易见的。
附图说明
15.当与附图一起阅读时，根据以下详细描述可以最好地理解本公开的各方面。要强调的是，根据行业中的标准实践，各种特征未按比例绘制。实际上，为了清楚起见，各种特征的尺寸可以任意增加或减小。另外，本公开可以在各个示例中重复参考数字和/或字母。该重复是出于简单和清楚的目的，并且其本身并不指示所讨论的各种实施例和/或配置之间的关系。
16.图1a是根据本公开的实施例的机器人医疗系统的示意图。
17.图1b是根据本公开的实施例的操纵器组件的透视图。
18.图1c是根据本公开的实施例的用于机器人医疗系统的操作者的控制台的透视图。
19.图2a、图2b和图2c示出了根据本公开的具有负载侧传感器的机器人臂组件的各种实施例。
20.图3示出了根据本公开的实施例的主/从控制系统的框图。
21.图4a示出了根据本公开的实施例的从接头控制器的框图。
22.图4b示出了根据本公开的实施例的从接头控制器的框图。
23.图5是根据本公开的实施例的提供用于控制操纵器和相关联的工具的方法的流程图。
具体实施方式
24.出于促进对本公开原理的理解的目的，现在将参考附图中示出的实施例，并且将使用特定语言来描述它们。然而，将理解的是，这不意图限制本公开的范围。在本发明的各方面的以下详细描述中，阐述了许多具体细节，以便提供对所公开实施例的透彻理解。然而，对于本领域技术人员将显而易见的是，可以在没有这些具体细节的情况下实践本公开的实施例。在另一些情况下，没有详细描述公知的方法、程序、部件和电路，以免不必要地模糊本发明的实施例的各方面。
25.如与本公开相关的本领域的技术人员通常会想到的，对本公开的原理的所描述的设备、工具、方法的任何改变和进一步修改和任何进一步应用都是可以预期的。特别地，完全预期的是关于一个实施例描述的特征、部件和/或步骤可以与关于本公开的其他实施例描述的特征、部件和/或步骤组合。另外，本文提供的尺寸用于特定示例，并且可以预期的是可以利用不同的大小、尺寸和/或比率来实现本公开的概念。为了避免不必要的描述性重复，根据一个说明性实施例描述的一个或多个部件或动作在另一些说明性实施例适用时能够被使用或省略。为了简洁起见，将不单独描述这些组合的许多迭代。为了简单起见，在一些情况下，在所有附图中使用相同的附图标记指代相同或相似的部分。
26.尽管本文描述的一些示例经常涉及医疗程序和医疗工具，但是所公开的技术也适用于非医疗程序和非医疗工具。例如，本文描述的工具、系统和方法可以用于非医疗目的，包括工业用途、通用机器人用途、非组织工件的操纵和/或美容改进。其他非手术应用包括在从人或动物解剖结构去除的组织(不返回人或动物解剖结构)上使用或在人或动物尸体上使用。
27.下面的实施例将根据其在三维空间中的状态来描述各种工具和工具的部分。如本文所用，术语“位置(position)”是指物体或物体的一部分在三维空间中的定位(地方，
location)(例如，可以使用笛卡尔x、y、z坐标的变化来描述的三个平移自由度，诸如沿着笛卡尔x、y、z轴线)。如本文中所使用的，术语“取向”是指物体或物体的一部分的旋转放置(三个旋转自由度，例如，可以使用滚动、俯仰和偏航来描述)。如本文所用，术语“姿势”是指物体或物体的一部分在至少一个平移自由度中的位置，以及物体或物体的一部分在至少一个旋转自由度中的取向。对于三维空间中的不对称刚性体，可以用六个总自由度描述一个完整的姿势。
28.参见附图的图1a，其示出示例性机器人系统。具体地，在图1a中，计算机辅助的机器人医疗系统通常用参考数字10表示，该计算机辅助的机器人医疗系统可以例如在包括诊断、治疗或手术程序的医疗程序中进行远程操作和使用。如将要描述的，本公开的远程操作系统是在操作者的远程操作控制下。在一些实施例中，机器人系统的操纵器或其他部分可以通过与操纵器(或其他部分)本身的手动交互直接控制。因此，在本技术中使用的“远程操作的操纵器”包括可以仅通过远程操作来控制的操纵器，以及可以通过远程操作和通过直接手动控制来控制的操纵器。此外，在一些实施例中，非远程操作或远程操作医疗系统可以在被编程为执行程序或子程序的计算机的部分控制下。在另一些替代实施例中，在被编程为执行程序或子程序的计算机的完全控制下的全自动医疗系统可以被用于执行程序或子程序。
29.如图1a中所示，远程操作医疗系统10通常包括安装在手术台o上或附近的操纵器组件12，患者p被定位在手术台o上。操纵器组件12在该示例中可以被称为患者侧推车，因为它包括推车并且被设计为在患者旁边使用。第一医疗器械系统14和第二医疗器械系统15被可操作地联接到操纵器组件12。在本公开中，第一医疗器械系统14也可以被称为医疗工具14，并且第二医疗器械系统15也被称为医疗工具15。此外，在本公开的其余部分中，为了易于说明，第二医疗器械系统15通常被描述为具有成像能力；在那些情况下，第二医疗器械系统15也可以被称为成像系统15。然而，可以预期，医疗器械14和15中的任何一个或两者都不具有非成像能力和/或成像能力。成像系统15可以包括使用光学成像技术的内窥镜成像系统，或者包括使用其他技术(例如，超声、荧光镜等)的其他类型的成像系统。操作者输入系统16允许诸如外科医生或其他类型的临床医生s的操作者查看手术部位的图像或表示手术部位的图像并且控制医疗工具14和/或医疗工具15的操作。
30.用于远程操作医疗系统10的操作者输入系统16可以通过连接到具有诸如操作者的控制台的联动装置的基座而被“机械接地”，或者可以是“机械地不接地”并且因此不被连接。如图1a所示，操作者输入系统16被连接到操作者控制台，该操作者控制台在手术过程中通常与手术台o位于同一房间。然而，应当理解，操作者s可以与患者p位于不同的房间或完全不同的建筑物中。操作者输入系统16通常包括一个或多个用于控制医疗工具14的控制设备。(操作者输入系统16在本文中也称为“主操纵器”和“主输入设备”和“输入设备”。)(一个或多个)控制设备可以包括多种输入设备中的任何一个或多个，例如手柄、操纵杆、轨迹球、数据手套、扳机枪、脚踏板、手动控制器、语音识别设备、触摸屏、身体运动或存在传感器等。在一些实施例中，将向(一个或多个)控制设备提供与机器人组件的医疗工具相同的自由度，以向操作者提供远程呈现。就是说，使操作者感觉到(一个或多个)控制设备与工具是一体的，从而使操作者具有直接控制工具的感觉，就好像存在于手术现场一样。在另一些实施例中，(一个或多个)控制设备可以具有比相关联的医疗工具更多或更少的自由度，并且仍
然为操作者提供远程呈现。在一些实施例中，(一个或多个)控制设备是手动输入设备，其以六个自由度移动，并且还可以包括用于致动医疗工具(例如，用于闭合抓紧的钳口末端执行器、向电极施加电势、递送药物治疗等)的可致动手柄。
31.当操作者s通过操作者的控制台查看手术部位时，操纵器组件12支撑并操纵医疗工具14。手术部位的图像可以由医疗工具15获得，诸如经由包括单镜或立体内窥镜的成像系统来获得，医疗工具15可以由操纵器组件12操纵以使医疗工具15定向。可以使用电子推车以处理手术部位的图像，以便随后通过操作者控制台显示给操作者s。一次使用的医疗工具14的数量通常将取决于医疗诊断或治疗(例如手术)程序以及手术室内的空间限制以及其他因素。操纵器组件12可以包括一个或多个非伺服控制的连杆(例如，可以手动定位并且锁定在适当位置的一个或多个连杆)的运动学结构和机器人操纵器。操纵器组件12包括驱动医疗工具14上的输入的多个马达。这些马达响应于来自控制系统(例如，控制系统20)的命令而移动。马达包括驱动系统，该驱动系统在联接到医疗工具14时可以使医疗器械前进到自然地或手术产生的解剖学孔口中。其他机动化驱动系统可以使医疗器械的远端以多个自由度运动，该自由度可以包括三个线性运动(例如，沿x、y、z笛卡尔轴线的线性运动)和三个旋转运动(例如，绕x、y、z笛卡尔轴线的旋转)。另外，马达能够被用于致动工具的可铰接的末端执行器，以将组织抓紧在活检设备等的钳口中。医疗工具14可以包括具有单个工作构件的末端执行器，所述工作构件诸如手术刀、钝刀、针、成像传感器、光纤、电极等。其他末端执行器可以包括多个工作构件，并且示例包括钳、抓取器、剪刀、施夹器、吻合器、双极电烙器械等。
32.远程医疗系统10还包括控制系统20。控制系统20包括至少一个存储器24和至少一个处理器22，并且通常包括多个处理器，用于在医疗工具14、操作者输入系统16和其他辅助系统26之间实现控制，辅助系统26可以包括例如成像系统、音频系统、流体输送系统、显示系统、照明系统、转向控制系统、冲洗系统和/或抽吸系统。控制系统20还包括编程的指令(例如，存储指令的计算机可读介质)，以实现根据本文公开的方面描述的一些或全部方法。尽管在图1a的简化示意图中将控制系统20示为单个方框，但是该系统可以包括两个或更多个数据处理电路，其中处理的一部分可选地在操纵器组件12上或其附近执行，处理的另一部分在操作者输入系统16处执行等等。可以采用各种各样的集中式或分布式数据处理架构中的任何一种。类似地，编程的指令可以被实现为多个单独的程序或子例程，或者它们可以被集成到本文描述的远程操作系统的多个其他方面。在一个实施例中，控制系统20支持诸如蓝牙、irda、homerf、ieee 802.11、dect和无线遥测的无线通信协议。
33.在一些实施例中，控制系统20可以包括一个或多个伺服控制器，该伺服控制器从医疗工具14或从操纵器组件12接收力和/或扭矩反馈。响应于该反馈，伺服控制器将信号发送给操作者输入系统16。(一个或多个)伺服控制器还可以发送信号以指示操纵器组件12移动(一个或多个)医疗工具14和/或15，该医疗工具14和/或15经由体内的开口延伸到患者体内的内部手术部位。可以使用任何合适的常规或专用控制器。控制器可以与操纵器组件12分离或集成在一起。在一些实施例中，控制器和远程操作组件是集成系统的一部分，例如在医疗过程中位于患者身体附近的远程操作臂推车。
34.控制系统20能够被联接到医疗工具15，并且能够包括处理器以处理捕获的图像以进行后续显示，诸如显示给使用操作者的控制台或佩戴头戴式显示系统的操作者、显示到
位于控制系统附近的一个或多个静止或可移动的监视器或者在位于本地和/或远程的另一个合适的显示器上显示。例如，在使用立体内窥镜的情况下，控制系统20能够处理捕获的图像以向操作者呈现手术部位的协调的立体图像。这种协调能够包括立体图像之间的对准，并且能够包括调整立体内窥镜的立体工作距离。
35.在替代实施例中，机器人系统可以包括不止一个操纵器组件和/或不止一个操作者输入系统。除其他因素外，操纵器组件的确切数量将取决于手术程序和手术室内的空间限制。可以将操作者输入系统并置，也可以将它们放置在单独的地方。多个操作者输入系统允许不止一个操作者以多种组合方式控制一个或多个操纵器组件。
36.图1b是操纵器组件12的一个实施例的透视图，操纵器组件12以推车的形式构造并且在医疗程序期间位于患者附近。因此，图1b的该远程操作组件也可以被称为患者侧推车。所示的操纵器组件12提供了对三个医疗工具30a、30b、30c(例如，医疗工具14)和包括成像设备的医疗工具28(例如，医疗工具15)的操纵，所述成像设备诸如用于捕获工件的图像或手术部位(也称为“工作部位”)的图像。医疗工具28可以通过电缆56将信号传输到控制系统20。通过具有多个接头的机器人操纵器来提供操纵。可以通过在患者的切口或患者的自然孔口中来定位和操纵医疗工具28和手术工具30a-c，从而将运动学远程中心保持在切口或自然孔口处。当手术工具30a-c位于医疗工具28的视野内时，工作部位的图像可以包括手术工具30a-c的远端的图像。
37.操纵器组件12包括可驱动基座58。可驱动基座58被连接到伸缩柱57，伸缩柱57允许调整臂54(也称为“操纵器54”)的高度。臂54可以包括旋转接头55，旋转接头55平行于柱57旋转并且平移。臂54可以被连接到定向平台53。定向平台53可以能够旋转360度。操纵器组件12还可包括可伸缩水平悬臂52，用于在水平方向上移动定向平台53。
38.在本示例中，每个臂54包括操纵器臂部分51。操纵器臂部分51可以直接连接到医疗工具14。操纵器臂部分51可以是可远程操作的。在一些示例中，连接到定向平台的臂54是不可远程操作的。而是，这些臂54在操作者s开始使用远程操作部件进行操作之前将按期望定位。
39.内窥镜和其他成像系统(例如，医疗工具15)可以以各种构造提供，包括具有刚性或柔性结构的构造。刚性内窥镜包括容纳中继透镜系统的刚性管，用于将图像从内窥镜的远端传输到近端。柔性内窥镜使用一根或多根柔性光纤传输图像。基于数字图像的内窥镜可具有“尖端芯片”设计，其中远侧数字传感器(例如，一个或多个电荷耦合设备(ccd)或互补金属氧化物半导体(cmos)设备)存储图像数据。内窥镜成像系统还可以利用其他成像技术，例如超声、红外和荧光镜技术。内窥镜成像系统可以向观看者提供二维或三维图像。二维图像可提供有限的深度感知。三维立体内窥镜图像可以为观看者提供更准确的深度感知。立体内窥镜工具采用立体摄像机来捕获患者解剖结构的立体图像。内窥镜工具可以是完全可消毒的组件，其中内窥镜缆线、手柄和轴均被牢固地联接并且气密密封。
40.图1c是操作者的控制台38的透视图。操作者的控制台38包括左眼显示器32和右眼显示器34，用于向操作者s呈现能够进行深度感知的手术环境的协调立体图。操作者的控制台38的操作者输入系统16包括一个或多个输入控制设备36，进而使操纵器组件12操纵一个或多个医疗工具14和/或15。输入控制设备36可以用于例如闭合抓紧的钳口末端执行器、向电极施加电势、递送药物治疗等。在各种替代方案中，输入控制设备36可以附加地或替代地
包括操纵杆设备、轨迹球、数据手套、扳机枪、手动控制器、语音识别设备、触摸屏、身体运动或存在传感器等。在一些实施例中，输入控制设备36将提供与其相关联的医疗工具14相同的自由度，以向操作者s提供远程呈现，或者感知到输入控制设备36与工具14成为一体，从而操作者s具有直接控制工具14的感觉。在另一些实施例中，输入控制设备36可以具有比相关联的医疗工具更多或更少的自由度，并且仍然为操作者s提供远程呈现。为此，可以采用位置、力和触觉反馈传感器(未示出)，以通过输入控制设备36将位置、力和触觉从工具14传递回到操作者s的手。输入控制设备37是从用户的脚接收输入的脚踏板。
41.如上所述，机器人臂组件和工具的组合中的物理顺应性可能会引起欠阻尼振动和长建立时间。在机器人臂组件是柔性的(例如，包括柔性接头)和/或具有不平衡的连杆质量和惯性的系统中，由操作者使用操作者输入系统命令的运动可能引起这种振动。在执行医疗或非医疗程序时，在操纵器或由操纵器支撑的工具上经历的此类振动可能会导致控制问题。例如，在手术过程中，在医疗工具的尖端上经历的这种振动可能引起控制问题。作为一个具体示例，这种振动可能会使系统难以执行，并且临床医生难以对组织、针和缝合线进行所需的操纵。如将在以下详细讨论的，通过同时使用来自马达侧传感器(例如，接头编码器)的马达侧测量数据和来自负载侧传感器(例如，位于机器人臂组件的连杆处、在工具主体处和/或末端执行器处的传感器)的负载侧测量数据，主/从系统可以控制机器人臂组件，以减少那些振动(例如，较小的振动幅度、更快的建立时间等)。
42.参照图2a、图2b和图2c，在各种实施例中，负载侧传感器系统可以被附接到机器人系统的不同负载侧定位(例如，在机器人臂组件的连杆上、由机器人臂组件支撑的工具上或在工具的(一个或多个)末端执行器上)。这样的负载侧传感器系统可以向控制系统(例如，图1a-1c的示例的控制系统20)提供负载侧定位的测量数据，包括例如负载侧定位的位置和运动(例如，线速度、线性加速度，角速度)。控制系统可以使用负载侧测量数据来控制机器人臂组件以减少尖端振动和建立时间。
43.图2a示出了臂200(例如，臂54)，臂上安装有可互换工具250。工具250在本文中也可以被称为从工具250。在一些实施例中，工具250可以被配置为用于操纵工业工件，或者出于除医疗或诊断之外的原因来操纵人或动物组织。在一些实施例中，工具250可以包括用于执行医疗程序的工具。工具250包括安装部分252和轴254。在图2a至图2c所示的示例中，安装部分252包括位于工具250的近侧部分上的安装件。安装件被配置成用于将工具250可移除地联接至操纵器的托架253。轴254使用腕258联接至末端执行器260。末端执行器260具有工具尖端262。在一些实施例中，臂200可以包括用于端口设备(例如，用于某些医疗程序的套管)的支撑件，其限制工具250相对于臂200的运动。与每个臂200相关的工具250也可以由操作者在操作者输入系统(例如，图1a-1c的示例的操作者输入系统16)处控制。
44.更详细地，臂200包括通过设定接头204连接到最远侧的设定连杆206的竖直设定连杆202，以及操纵器臂部分207(例如，图1a-1c的示例的操纵器臂51)，该操纵器臂部分207被连接到最远侧的设定连杆206。操纵器臂部分207在本文中也可以称为从操纵器部分207。操纵器臂部分207包括偏航接头208、平行四边形俯仰机构210和翼梁214。偏航接头208将最远侧的设定连杆206连接至平行四边形俯仰机构210。平行四边形俯仰机构210包括多个俯仰接头212a、212b、212c以及连接这些俯仰接头的连杆。翼梁214在翼梁接头216处连接至平行四边形俯仰机构210。工具250的安装部分252被安装在翼梁214上。
45.设定接头204、偏航接头208、俯仰接头212a、212b、212c和翼梁接头216中的每一个均由马达控制，该马达在本文中称为设定接头马达、偏航接头马达、俯仰接头马达、翼梁接头马达。臂200还可包括提供插入和缩回运动的插入齿轮218。因此，臂200的至少一部分被配置为以完全机动化的方式运动。在该实施例中，马达在控制系统(例如，控制系统20)的控制下，并且可以与其他臂的马达一起操作以采取期望的姿势，该姿势可以帮助在工件(或医疗程序中的患者)上前进、工具的安装、准备步骤或存放以及其他活动。另外，与每个马达或接头相关联的编码器和其他传感器向控制系统提供反馈，以使控制系统接收有关感测或检测或确定臂200的位置、状态和设定的数据。
46.在一些实施例中，臂200受到机械约束以使其围绕静止的远程运动中心256(也称为“远程中心256”)移动工具250。在一些实施例中，远程运动中心256与安装到臂200的工具的轴重合。偏航接头马达提供绕远程中心256的偏航运动，并且俯仰接头马达和翼梁接头马达可以提供绕远程中心256的俯仰运动。对于微创医疗程序，通常在该程序期间将远程运动中心256锁定在患者体壁的切口处，并允许围绕远程运动中心256进行偏航和俯仰运动以执行预期的手术任务。可替代地，远程运动中心可以位于身体外部，以允许更大范围的运动而不接触患者。对于各种程序，远程运动中心256可以针对程序位于任何适当地方，例如在某些医疗程序中位于自然孔或管腔内的地方、在非医疗程序中靠近工件的便利地方等。知识渊博的人会理解，围绕远程运动中心的运动可能会受到软件的使用或机械组件限定的物理约束的约束。
47.尽管偏航接头208、俯仰接头212a、212b、212c、翼梁接头216和插入齿轮218中的每一个可以由单独的接头或齿轮控制器控制，但是接头和齿轮控制器可以由共同控制系统20(例如，主/从控制系统)的共同接头控制单元来控制，从而可以通过用户(例如，操作者s)对其相关控制设备(例如，图1a-1c的示例的操作者输入系统)进行操纵来控制工具250的尖端或末端执行器以及操纵器臂部分207。
48.在图2a的示例中，负载侧传感器系统264被附接到翼梁214的负载侧定位266，翼梁214是操纵器臂部分207的最后连杆。在图2a的具体示例中，距离d在负载侧定位266和翼梁接头216之间。在各种示例中，负载侧定位266可以位于翼梁214的任何部分处。负载侧传感器系统264可以包括一个或多个传感器，包括例如惯性测量单元(imu)、电磁传感器、形状传感器、扭矩传感器、光学跟踪系统、图像跟踪系统、混合传感器系统、其他合适的传感器系统及其组合。在一些示例中，imu可以包括被配置为测量负载侧定位266的线性加速度的加速度计和被配置为测量负载侧定位266的角速度的陀螺仪。在一些示例中，imu可以包括被配置为测量负载侧定位266处的磁性的磁力计。
49.如图2b和图2c中所示，负载侧传感器系统264可以位于臂200、由臂200保持的工具250和/或联接到工具250的末端执行器260的各个部分上的负载侧定位处。在图2b的示例中，负载侧传感器系统264位于工具250的近端处的负载侧定位266处(例如，在安装部分252上)。在另一些示例中，负载侧传感器系统264可以位于工具250的任何部分处，包括例如轴的中部和工具250的远端。
50.在图2c的示例中，负载侧传感器系统264可以位于末端执行器260上的负载侧定位266(也称为传感器部分266)处。负载侧传感器系统264可以位于臂200的其他部分上的负载侧定位266处，例如包括平行四边形俯仰机构210的连杆。
51.如图2a、图2b和图2c的示例中所示，不同的工具250和/或末端执行器260可以被安装到臂200以执行不同的功能。在图2a的示例中，因为负载侧传感器系统264被附接到操纵器臂部分207，所以这样的单个负载侧传感器系统264可以与不同的工具250和/或末端执行器260一起使用。另一方面，在图2b和图2c的示例中，为了提供负载侧测量数据，可能需要将负载侧传感器系统264附接到那些工具250和/或末端执行器260中的每一个。这样，使用附接至操纵器臂部分207的负载侧传感器系统264(如图2a所示)可以更具成本效益。在一些实施例中，可以基于系统的各种要求来确定负载侧传感器系统264的定位。在一些示例中，负载侧传感器系统264位于(例如，在操纵器臂部分207处)更靠近马达以改善可控制性并允许更高的带宽(更积极)的干扰抑制。在另一些示例中，负载侧传感器系统264位于(例如，在工具250或末端执行器260处)更靠近被控制的对象(例如，工具尖端)以改善对干扰的检测和工具尖端的状态的可观察性。
52.然而，在负载侧传感器系统264未与工具尖端并置的实施例中，控制系统(例如，图1a-1c的示例的控制系统20)可能无法通过简单地组合来自负载侧传感器系统264的测量数据和基于马达侧编码器的状态估计来基于负载侧传感器系统264调整工具尖端状态估计。如下面参考图3、图4a，图4b和图5，为了解决这个挑战，控制系统(例如，图1a-1c的示例的控制系统20)可以使用融合块和动态模型两者来生成工具尖端的位置和运动估计。通过利用来自马达侧传感器和负载侧传感器的测量数据，同时考虑到负载侧定位266和工具尖端262之间的动态关系，可以实现更精确的工具尖端位置和运动估计，从而更好地控制工具尖端并减少振动并减少建立时间。
53.参照图3，其中示出了控制系统300(例如，图1a-1c的示例的控制系统20)的示例。控制系统300可以被用于控制臂200的从操纵器207部分的运动，并因此控制其附接的工具250和末端执行器260的姿势和运动，这通过操作者由操作者输入系统(例如，图1a-1c的示例的操作者输入系统16))的运动来命令。在以下描述中，控制系统300也称为主/从控制系统300。
54.主输入设备和从操纵器都可以包括通过接头连接的一定数量的连杆，以便于多个自由度移动。当操作者s在执行手术过程中将操作者输入系统从一个位置移动到另一位置时，与操作者输入系统接头相关联的传感器提供指示主输入设备的接头空间(“主接头空间”)中的这种命令移动的信号，并且与从操纵器接头相关联的传感器提供指示从接头空间中的从操纵器移动(并且因此，工具250移动)的信息，以用于反馈目的。为了更好地检测和控制它们各自接头的精细移动(例如，在接头处每秒0.0005至0.01弧度的目标速度范围内，包括从零速度过渡到目标范围内的速度期间的运动)，高分辨率编码器可以用于马达侧传感器。
55.主输入处理单元301从操作者输入系统中的主接头编码器接收以控制系统处理速率(例如1300hz)采样的主接头位置信息，并且根据感测的接头位置计算接头速度。主正向运动学处理单元302从主输入处理单元301接收主接头的位置和速度，并且将其从主接头空间变换为在相对于操作者参考系的笛卡尔空间中的主参考系(frame)(即，与操作者输入系统相关联的参考系)的对应位置和速度。在一些实施例中，主正向运动学处理单元302通过使用雅可比行列式和参考系相关信息来完成该变换。可以使用的示例操作者参考系包括眼睛参考系(即，与操作者的眼睛的位置相关联的参考系)。
56.缩放和偏移处理单元304从主正向运动学处理单元302接收笛卡尔位置和速度命令，根据为执行程序而选择的缩放因子来缩放命令移动，并且考虑到偏移以生成期望的从工具参考系(即，与工具250相关联的参考系)的位置和速度。在相对于操作者输入系统16的较大移动期望臂200的从操纵器部分207的较小移动的情况下，缩放调整是有用的，以便允许工具250在手术部位处更精确地移动。另一方面，偏移确定例如相机参考系(即，与内窥镜远侧尖端相关联的参考系)中的末端执行器参考系(例如，与在工具250的远端处的末端执行器260相关联的参考系)相对于主参考系在眼睛参考系中的位置和取向的对应位置和/或取向。
57.模拟的从处理单元308从缩放和偏移处理单元304接收期望的从工具参考系位置和速度命令，并且将期望的从工具参考系位置、取向和速度限制为分配的笛卡尔极限以例如通过将工具250保持在其灵巧的工作空间内来执行工具250的正确和直观操作。模拟的从处理单元308生成与受限的从工具参考系位置和速度相对应的模拟的从接头位置和速度，同时确保所生成的从接头位置和速度不超过实际的从接头的运动范围和最大速度(即，接头极限)，即使在从运动学的运动学奇点附近也是如此。
58.逆缩放和偏移处理单元306从模拟的从处理单元308接收模拟的接头位置和速度命令，并且对它们执行逆功能(与缩放和偏移处理单元304的功能相反)。笛卡尔控制器307接收到缩放和偏移处理单元304的输入作为第一输入，并且接收逆缩放和偏移处理单元306的输出作为第二输入。然后，笛卡尔控制器307生成误差信号作为第一输入和第二输入之间的差，并且根据误差信号生成笛卡尔力“f
cart”，诸如使用以下公式：
[0059][0060]
其中“k”是弹簧常数，“b”是阻尼常数，是到笛卡尔控制器307的笛卡尔速度输入之间的差，以及“δx”是到笛卡尔控制器307的笛卡尔位置输入之间的差。对于取向误差，确定笛卡尔空间中的对应扭矩。
[0061]
主转置运动学处理单元315通过求和节点314接收笛卡尔力f
cart
，并且使用例如雅可比转置矩阵和与操作者输入系统相关联的运动学关系在接头空间中生成对应扭矩。在操作者输入系统具有用于运动范围限制或力反馈的马达驱动的接头的系统中，主输出处理单元316从主转置运动学处理单元315接收主扭矩信号，生成与主扭矩信号对应的电流，并且向操作者输入系统(例如，图1a-1c的示例的操作者输入系统16)的对应主接头马达供应电流。结果，每当操作者s正在命令超过系统笛卡尔或从接头极限或者会导致臂200的从操纵器部分207在运动学上出现奇点条件的位置或速度时，操作这种马达驱动的操作者输入系统(例如，操作者输入系统16)的操作者s就会感觉到笛卡尔力f
cart
。
[0062]
当主输入处理单元301正在从操作者输入系统中的传感器接收主接头位置时，从输入处理单元309也正在以控制系统处理速率从从操纵器部分207中的传感器接收从位置。从输入处理单元309包括：马达侧输入处理单元320，其从马达侧传感器(例如，接头编码器)接收从接头测量数据(例如，从接头位置和运动数据)；以及负载侧输入处理单元322，其从负载侧传感器(例如，负载侧传感器系统264)接收从负载侧测量数据(例如，负载侧定位266的位置和运动数据)。接头控制单元318从从输入处理单元309接收从接头测量数据和从负载侧测量数据，以及从模拟的从处理单元308提供的模拟接头命令，并且生成用于从接头马
达的从扭矩命令信号以及用于主接头马达的主扭矩反馈命令信号。
[0063]
从扭矩命令信号由接头控制单元318生成，以驱动从操纵器的接头，直到在接头控制单元318中计算出的反馈误差为零为止。从输出处理单元310从接头控制单元318接收从扭矩命令信号，将它们转换成适当的电流，并将电流供应给从操纵器的接头马达，以便相应地驱动马达。
[0064]
在一些实施例中，主扭矩反馈命令信号由接头控制单元318生成，该信号将作用在工具250或支撑工具250的从操纵器上的力反射回操作者输入系统(例如，操作者输入系统16)，以便操作者s可以某种形式感觉到它们。在一些实施例中，接头控制单元318基于从接头位置和速度跟踪误差生成主扭矩反馈命令信号。在各种实施例中，可以使用马达侧跟踪误差、由正向运动学和马达位置确定的工具尖端跟踪误差、使用负载侧传感器系统264确定的工具尖端跟踪误差、来自使用负载侧传感器系统264估计的接头位置和速度的负载侧跟踪误差和/或其任何组合，确定从跟踪误差。在一些实施例中，接头控制单元318基于来自从接头编码器和负载侧传感器系统264两者的测量数据来生成主扭矩反馈命令信号。运动学映射单元311从接头控制单元318接收主扭矩反馈命令信号，并且使用从运动学配置和先前计算的从支点(例如，远程中心256)位置信息，相对于内窥镜的相机参考系在工具250的尖端处生成对应的笛卡尔力。
[0065]
增益313调整笛卡尔力的大小以确保系统稳定性同时为操作者s提供足够的力感。然后，被增益调整后的笛卡尔力被传递通过求和节点314，并且与由笛卡尔控制器307提供的笛卡尔力一起通过主转置运动学处理单元315和主输出处理316被处理，如先前参考由笛卡尔控制器307提供的笛卡尔力的处理所描述的。
[0066]
接头控制单元318包括用于由主/从控制系统300控制的臂200的从操纵器部分207的每个活动接头的接头控制器。特别地，在从操纵器部分207包括偏航接头208、俯仰接头212a、212b、212c、翼梁接头216和插入齿轮218的情况下，诸如图2a、2b和2c的示例的臂200，这些接头或齿轮中的每一个可以具有其自己的控制器，以及用于工具腕和末端执行器机构的每个可驱动机械元件也将具有其自己的控制器。
[0067]
图4示出接头控制器单元318(例如，用于控制从操纵器部分207的偏航接头208、俯仰接头212a、212b、212c、翼梁接头216和插入齿轮218的运动，或用于操纵工具腕或末端执行器机构的几种可驱动机械元件中的任何一个或多个)的框图。为了简化本文和权利要求书中的描述，术语“接头”应被理解为包括接头传动系，该接头传动系可能包括电缆、皮带轮、齿轮、线轴以及可以被用于控制自由度移动或与工具或从操纵器或保持和/或移动工具的机器人臂相关联的其他机械动作的任何其他可驱动机械元件。这可以用于执行非医疗或医疗程序。示例性医疗程序包括例如活检、成像程序、诊断程序以及手术程序，诸如微创腹腔镜或腔内手术。
[0068]
如下面详细讨论的，接头控制器单元318可以使用融合块通过融合马达侧测量数据和负载侧测量数据两者来生成负载侧定位266的位置和运动的融合估计。这样，负载侧定位266的融合估计可以比仅基于马达侧测量数据的估计更准确，这可以导致对工具尖端262的位置和运动的更准确的估计。此外，在负载侧传感器系统264未与工具尖端262并置的实施例中，接头控制器单元318可以使用对应的动态模型来考虑负载侧定位266和工具尖端262之间的动态关系以及负载侧传感器系统264的动态关系。这可以进一步提高工具尖端
262的位置和运动的估计的准确性，从而使得能够更好地控制工具尖端。
[0069]
接头控制器单元318包括正向运动学块402，其从马达侧输入处理单元320(例如，由从操纵器部分207中的接头编码器提供)接收接头编码器数据404(表示为θ
enc
)。接头编码器数据404θ
enc
可以包括接头位置数据、接头运动(例如，速度、加速度)数据或其组合。在各种实施例中，形成操纵器臂部分207的运动学链的运动学方程可以被用于将接头参数映射到机器人系统的配置。操纵器臂部分207的尺寸及其相关的运动方程式定义了操纵器臂部分207以及与操纵器臂部分207相关联的特征可到达的空间的体积，通常被称为工作空间。正向运动学块402可以使用正向运动学来计算与工作空间中的操纵器臂部分207相关联的特定特征(例如，包括翼梁214、工具250、末端执行器260、工具尖端262的操纵器臂部分207的连杆)的位置。
[0070]
在一些实施例中，正向运动学块402可以将与操纵器臂部分207相关联的正向运动学应用于接头编码器数据404θ
enc
，并生成用于负载侧定位266的位置和/或运动(例如，速度、加速度)的估计406(表示为)。在一个示例中，正向运动学块402可以将接头编码器数据404θ
enc
(例如，使用笛卡尔变换)从世界参考系变换到负载侧传感器系统框参考系(例如，与负载侧传感器系统264相关联的参考系)。在估计406包括负载侧定位266的速度估计的示例中，正向运动学块402可以将雅可比函数430应用到接头编码器数据404θ
enc
中的对应接头速度数据以生成负载侧定位266的速度估计。
[0071]
如图4的示例中所示，基于接头编码器数据404θ
enc
的负载侧定位266的估计406被发送到融合块408。融合块408包括状态估计器410和动态模型单元412。状态估计器410可以从负载侧输入处理单元322(例如，由负载侧传感器系统264提供)接收负载侧定位266的负载侧测量数据414。在一个示例中，负载侧测量数据414可以包括负载侧定位266的线性加速度数据和角速度数据ω，负载侧测量数据414被表示为：
[0072]
在图4的示例中，状态估计器410可以接收估计406和与负载侧定位266相关联的测量数据414并且生成融合状态估计笛卡尔变换416(被表示为)。融合状态估计416可以包括负载侧定位266的位置/运动的估计。各种状态估计器算法可以被用于生成融合状态估计416所述状态估计器算法例如包括：卡尔曼滤波器及其变体(例如扩展卡尔曼滤波器、无损卡尔曼滤波器、稳态卡尔曼滤波器等)、h
∞
滤波器、粒子滤波器、luenberger观测器、madgwick滤波器、α-β-γ滤波器、滑模观测器等。通过使用融合块组合基于接头编码器数据404θ
enc
生成的估计406和来自负载侧传感器系统264的测量数据414，负载侧定位266的位置和运动与仅使用接头编码器数据404θ
enc
生成的估计406相比被更好地捕获。
[0073]
在一些实施例中，负载侧传感器系统264未与工具尖端262并置。例如，负载侧传感器系统264可以位于操纵器臂部分207的连杆(例如，翼梁214)或工具250(例如，在工具250的安装部分252处)。在这样的实施例中，接头控制器单元318的融合块408可以包括动态模型单元412，以考虑负载侧定位266和工具尖端262之间的动态关系。如图4的示例中所示，状态估计器410可以将负载侧定位266的融合状态估计416发送到动态模型单元412。动态模型单元412确定对负载侧定位266与工具尖端262之间的动态关系进行建模的动态模型。在各种实施例中，可以基于负载侧定位266的位置，臂200、工具250的主体和末端执行器260的各种物理特性来确定动态模型，例如，这些物理特性包括：质量、刚度、摩擦、阻尼、轴承和齿轮的弹性变形、连杆在负载下的偏转、振动等。动态模型可源自各个部件的物理建模、动态的实验识别、推导和经验数据的组合，和/或动态的在线自适应识别。动态模型单元412可以产生从世界参考系到工具尖端参考系(例如，与工具尖端262相关联的参考系)的笛卡尔变换，并且基于动态模型和负载侧定位266的融合状态估计416生成工具尖端262的融合状态估计笛卡尔变换418然后融合块408可以输出工具尖端262的融合状态估计418
[0074][0075]
在一些实施例中，工具尖端262的融合状态估计418和负载侧定位266的融合状态估计416可以包括针对相同状态参数(例如，位置、速度或其组合)的估计。在一个示例中，工具尖端262的融合状态估计418和负载侧定位266的融合状态估计416中的每一个仅包括位置估计，而不包括任何运动(例如速度)估计。在另一个示例中，工具尖端262的融合状态估计值418和负载侧定位266的融合状态估计416均包括速度估计，而不包括位置估计。在又一个示例中，工具尖端262的融合状态估计418和负载侧点266的融合状态估计416中的每一个既包括位置又包括速度。
[0076]
在一些实施例中，正向运动学块402可以将与操纵器臂207、工具250和末端执行器260相关联的正向运动学应用到接头编码器数据404θ
enc
，并且基于接头编码器数据404θ
enc
生成工具尖端262的状态估计420(被表示为)。正向运动学块402可以将接头编码器数据404θ
enc
(例如，使用笛卡尔变换)从世界参考系变换到工具尖端参考系。状态估计420可以包括工具尖端262的位置/运动的估计。在一些示例中，正向运动学块402可以基于接头编码器数据404θ
enc
中的接头速度数据使用雅可比函数430来生成工具尖端262
的速度估计。
[0077]
在一些实施例中，接头控制器单元318包括比较器422。比较器422从融合块408接收工具尖端262的融合状态估计418以及从正向运动学模块402接收工具尖端262的状态估计420并且生成与之间的工具尖端状态估计差424δt
tip
。工具尖端状态估计差424δt
tip
可以包括工具尖端262的位置估计差、工具尖端262的速度估计差或两者的组合。
[0078]
如图4a中所示，接头控制器单元318可以包括逆运动学块426。逆运动学块426可以从比较器422接收工具尖端状态估计差424δt
tip
，并且从接头编码器404接收接头编码器数据θ
enc
。逆运动学块426可以应用逆运动学，以用于将工具尖端状态估计差424δt
tip
转换为接头调整估计432(被表示为δθ
cmd
)。接头调整估计432δθ
cmd
可以包括接头位置和/或运动(例如，速度)调整的估计，其被需要以补偿工具尖端状态估计差424δt
tip
。在一些示例中，逆运动学块426可以基于工具尖端状态估计差424δt
tip
中的工具尖端速度估计差使用逆雅可比函数428来生成接头速度调整的估计。
[0079]
接头调整估计432δθ
cmd
可以被发送到组合器434，组合器434将命令接头数据436(被表示为θ
′
cmd
)和接头调整估计432δθ
cmd
进行组合以生成调整后的命令接头数据438(被表示为θ
cmd
)。在一个示例中，响应于来自操作者输入系统(例如，图1a-1c示例中的操作者输入系统16)的输入，由模拟的从处理单元308提供命令接头数据436θ
′
cmd
。调整后的命令接头数据438θ
cmd
可以包括调整后的命令接头位置、调整后的命令接头速度或两者的组合。
[0080]
在一些实施例中，接头控制单元318可以基于工具尖端状态估计差424δt
tip
来生成从扭矩命令信号。通过使用工具尖端状态估计差424δt
tip
，接头控制单元318生成从扭矩命令信号，其考虑工具尖端状态估计差424δt
tip
。从扭矩命令信号可以被用于驱动从操纵器207的马达(例如，用于偏航接头208、俯仰接头212a、212b和212c、翼梁接头216、插入齿轮218的马达)。
[0081]
在各种实施例中，接头控制单元318可以使用反馈控制器来控制从接头马达。反馈控制器可以包括比例微分(pd)控制器、比例积分微分(pid)控制器、任何线性控制器(例如，超前滞后控制器、h
∞
控制器、lqr/lqg控制器)、线性参数变化控制器、滑模或其他自适应控制器以及任何其他合适的反馈控制器。从扭矩命令信号可以被用于驱动从操纵器的接头，直到由反馈控制器计算出的反馈误差归零为止。
[0082]
在一些实施例中，可以通过扭矩饱和块来进一步调整从扭矩命令信号，该扭矩饱和块可以限制命令扭矩值，使得命令扭矩值不超过最大的其各自马达的期望扭矩值。
[0083]
参照图4b，其中示出的是接头控制单元450(例如，图3的接头控制单元318)，其使用由连杆传感器系统提供的连杆数据来反馈接头加速度反馈误差。接头控制单元450与图3的接头控制单元400基本相似，除了下面描述的区别之外。如图4b中所示，多变量控制器452(例如，多变量h
∞
控制器)可以接收接头调整估计432(例如，从逆运动学块426)、接收命令接头数据436θ
′
cmd
(例如，从模拟的从处理单元308)以及接收接头编码器数据404θ
enc
(例如，从马达侧输入处理单元320)。多变量控制器452可以基于接头调整估计432、命令接头数据436和接头编码器数据404来生成马达扭矩命令。从输出处理单元310从多变量控制器452接
收从扭矩命令信号，将其转换为适当的电流，并且然后将电流供应给从操纵器的接头马达，以便相应地驱动马达。
[0084]
图5示出用于基于来自马达侧传感器(例如，接头编码器)和负载侧传感器的测量数据来控制工具尖端的方法500。方法500在图5中被示出为一组操作或过程502至514。在方法500的所有实施例中，不是所有示出的过程502至514都可以被执行。另外，在图5中未明确示出的一个或多个过程可以被包括在过程502至514之前、之后、之间，或者是作为过程502至514的一部分。在一些实施例中，一个或多个过程可以至少部分地以存储在非暂时性有形机器可读介质上的可执行代码的形式来实现，该可执行代码在由一个或多个处理器(例如，控制系统的处理器)运行时可能会导致一个或多个处理器执行过程中的一个或多个。
[0085]
如方法500中所示，接头控制器可以基于来自马达侧传感器和负载侧传感器两者的测量数据来控制操纵器臂的接头的移动。在一些实施例中，负载侧传感器可以位于操纵器臂的连杆上的负载侧定位处或者不与远侧工具尖端并置的其他定位(例如，由操纵器臂的远侧部分支撑的工具)处。在那些实施例中，接头控制器可以包括动态模型单元，以考虑负载侧定位和工具尖端之间的动态关系。通过利用来自马达侧传感器和负载侧传感器的测量数据两者，并且考虑负载侧传感器与工具尖端之间的动态关系，可以实现更好的工具尖端控制并且减少振动并减少建立时间。
[0086]
方法500在过程502处开始，在过程502处接头控制器从机器人系统(例如，图1a-1c中所示的远程操作医疗系统、医疗系统、非医疗系统)的操纵器臂的接头编码器接收马达侧(例如，接头)测量数据。例如，主/从控制系统300的接头控制器单元318可以从操纵器臂部分207的接头编码器接收接头测量数据。方法500可以前进到过程504，在过程504处接头控制器基于接头测量数据生成第一工具尖端估计而无需使用任何负载侧测量数据。例如，接头控制器单元318的正向运动学块402可以将正向运动学应用于接头测量数据以生成第一工具尖端估计。方法500可以前进到过程506，在过程506处接头控制器从负载侧传感器系统接收负载侧定位的负载侧测量数据。例如，接头控制器单元318可以接收由负载侧传感器系统264提供的负载侧定位266的测量数据。
[0087]
方法500然后可以前进到过程508，在过程508处接头控制器基于接头测量数据和负载侧测量数据两者来生成负载侧定位266的位置和运动的估计。在过程508处，接头控制器单元318可以使用正向运动学块402将正向运动学应用到接头测量数据，并且生成针对负载侧定位266的位置和/或运动的估计状态估计器410可以将第一估计与负载侧定位266的负载侧测量数据(例如，加速度数据和角速度数据)融合以生成负载侧定位266的融合估计
[0088]
方法500然后可以前进到过程510，在过程510处接头控制器使用融合的负载侧定位估计和动态模型来生成第二工具尖端估计(融合的工具尖端估计)。可以基于操纵器臂、联接到操纵器臂的工具以及联接到工具的末端执行器的动态关系来确定动态模型。例如，在过程510处，动态模型单元412可以使用动态模型基于状态估计器410提供的融合的负载侧定位估计来生成融合的工具尖端估计。
[0089]
方法500然后可以前进到过程512，在过程512处接头控制器基于第一和第二工具尖端估计之间的工具尖端估计差来确定接头调整数据。例如，在过程512处，接头控制器单
元318可以通过使用比较器422比较第一和第二工具尖端估计来确定工具尖端状态估计差424。逆运动学块426可以将逆运动学应用到工具尖端状态估计差424以生成对应的接头调整数据。
[0090]
方法500然后可以前进到过程514，在过程514处接头控制器可以基于接头调整数据来控制接头的运动。例如，在过程514处，接头控制器单元318可以使用接头调整数据来调整命令接头数据θ
′
cmd
(例如，响应于来自操作者输入系统的输入由模拟的从处理单元308提供)。接头控制器单元318然后可以基于得到的工具尖端状态估计差424(表示为δt
tip
)来生成用于控制操纵器臂的接头的从扭矩命令信号。通过使用马达和负载侧测量数据两者并且考虑负载侧传感器系统和工具尖端之间的动态关系，实现更好的工具尖端控制。
[0091]
对手术工具和手术方法的任何引用都是非限制性的，因为本文所述的工具和方法可以用于动物、人类尸体、动物尸体、人类或动物解剖结构的一部分、非手术诊断、工业系统以及通用机器人或远程操作系统。
[0092]
本发明的实施例中的一个或多个元件可以在软件中实现以在诸如控制处理系统的计算机系统的处理器上执行。当以软件实现时，本发明的实施例的元件本质上是用于执行必要任务的代码段。程序或代码段可以被存储在处理器可读存储介质或设备中，该处理器可读存储介质或设备可以通过在传输介质或通信链路上以载波形式体现的计算机数据信号被下载。处理器可读存储设备可以包括能够存储信息的任何介质，包括光学介质、半导体介质和磁性介质。处理器可读存储设备的示例包括电子电路；半导体设备、半导体存储设备、只读存储器(rom)、闪存、可擦可编程只读存储器(eprom)；软盘、cd-rom、光盘、硬盘或其他存储设备。可以通过计算机网络(例如互联网、内联网等)下载代码段。
[0093]
注意，所呈现的过程和显示可能并非固有地与任何特定计算机或其他设备有关。各种通用系统可以与根据本文的教导的程序一起使用，或者可以证明构造更专用的装置来执行所描述的操作是方便的。各种这些系统所需的结构将作为权利要求中的要素出现。另外，没有参考任何特定的编程语言来描述本发明的实施例。应当理解，可以使用各种编程语言来实现如本文所述的本发明的教导。
[0094]
尽管已经描述并且在附图中示出了本发明的某些示例性实施例，但是应当理解，这样的实施例仅是对本发明的说明而不是对本发明的限制，并且本发明的实施例不限于所示出和描述的特定实施例和布置，因为本领域普通技术人员可以进行各种其他修改。

技术特征：
1.一种机器人操纵器系统，其包括：被配置为用于控制工具的运动的机器人操纵器，所述机器人操纵器包括接头和被连接到所述接头的连杆，其中所述连杆被配置为连接到所述工具；包括一个或多个处理器的处理单元，所述处理单元被配置为：从所述接头的编码器接收第一数据；使用所述第一数据生成所述工具的第一参数的第一估计；从位于所述连杆处或所述工具处的传感器系统接收第二数据；使用所述第一数据和所述第二数据以及所述传感器系统和所述工具之间的动态模型，生成所述工具的所述第一参数的第二估计；以及基于所述第一估计和所述第二估计之间的第一差，控制所述接头。2.根据权利要求1所述的机器人操纵器系统，其中，为了生成所述第二估计，所述处理单元被配置为：使用所述第一数据和所述第二数据生成所述传感器系统的第一参数的传感器系统估计，其中所述传感器系统的所述第一参数是所述传感器系统的位置或速度；以及基于所述传感器系统估计和所述动态模型，生成所述第二估计。3.根据权利要求2所述的机器人操纵器系统，其中，使用状态估计器算法生成所述传感器系统估计，所述状态估计器算法选自由卡尔曼滤波器、粒子滤波器、非线性观测器和α-β-γ滤波器组成的组。4.根据权利要求1所述的机器人操纵器系统，其中，所述处理单元还被配置为：使用所述第一数据生成所述工具的第二参数的第三估计；使用所述第一数据和所述第二数据生成所述工具的所述第二参数的第四估计；以及基于所述第一差和所述第三估计与所述第四估计之间的第二差，控制所述接头。5.根据权利要求1或权利要求2至4中任一项所述的机器人操纵器系统，其中，所述第一数据包括与所述接头的位置和速度中的至少一个相关联的数据。6.根据权利要求1或权利要求2至4中任一项所述的机器人操纵器系统，其中，所述第二数据包括与平移加速度数据和角速度数据中的至少一个相关联的数据。7.根据权利要求1或权利要求2至4中任一项所述的机器人操纵器系统，其中，所述传感器系统包括加速度计和陀螺仪中的至少一个。8.根据权利要求1或权利要求2至4中任一项所述的机器人操纵器系统，其还包括：致动组件，其被联接到所述接头以驱动所述接头的运动；其中，为了基于所述第一差控制所述接头，所述处理单元被配置为用于：基于所述第一差生成接头调整数据；以及基于所述接头调整数据生成控制信号以用于控制所述致动组件。9.根据权利要求8所述的机器人操纵器系统，其中，通过将逆运动学应用到所述第一差来生成所述接头调整数据。10.根据权利要求9所述的机器人操纵器系统，其中，所述第一差包括所述第一估计的第一速度估计与所述第二估计的第二速度估计之间的差，其中，所述接头调整数据包括接头速度调整数据，以及其中，逆雅可比函数被应用到所述第一差以生成所述接头速度调整数据。
11.一种用于控制机器人操纵器的方法，其包括：从机器人操纵器的接头的编码器接收第一数据，所述机器人操纵器包括被连接到所述接头的连杆；使用所述第一数据生成工具的第一参数的第一估计，其中所述工具被连接到所述连杆；从位于所述连杆处或所述工具处的传感器系统接收第二数据；使用所述第一数据和所述第二数据以及所述传感器系统和所述工具之间的动态模型，生成所述工具的所述第一参数的第二估计；以及基于所述第一估计和所述第二估计之间的第一差，控制所述接头。12.根据权利要求11所述的用于控制机器人操纵器的方法，其中，所述生成所述第二估计包括：使用所述第一数据和所述第二数据生成所述传感器系统的第一参数的传感器系统估计，其中所述传感器系统的所述第一参数是所述传感器系统的位置或速度；以及基于所述传感器系统估计和所述动态模型，生成所述第二估计。13.根据权利要求12所述的用于控制机器人操纵器的方法，其中，使用状态估计器算法生成所述传感器系统估计，所述状态估计器算法选自由卡尔曼滤波器、粒子滤波器和α-β-γ滤波器组成的组。14.根据权利要求11所述的用于控制机器人操纵器的方法，其还包括：使用所述第一数据，生成所述工具的第二参数的第三估计；使用所述第一数据和所述第二数据生成所述工具的所述第二参数的第四估计；以及基于所述第一差和所述第三估计与所述第四估计之间的第二差，控制所述接头。15.根据权利要求11或权利要求12至14中任一项所述的用于控制机器人操纵器的方法，其中，所述第一数据包括与所述接头的位置和速度中的至少一个相关联的数据。16.根据权利要求11或权利要求12至14中任一项所述的用于控制机器人操纵器的方法，其中，所述第二数据包括平移加速度数据和角速度数据中的至少一个。17.根据权利要求11或权利要求12至14中任一项所述的用于控制机器人操纵器的方法，其中，所述传感器系统包括加速度计和陀螺仪中的至少一个。18.根据权利要求11或权利要求12至14中任一项所述的用于控制机器人操纵器的方法，其中，基于所述第一差控制所述接头还包括：基于所述第一差，生成接头调整数据；以及基于所述接头调整数据生成控制信号以用于控制联接到所述接头以驱动所述接头的运动的致动组件。19.根据权利要求18所述的用于控制机器人操纵器的方法，其中，通过将逆运动学应用到所述第一差来生成所述接头调整数据。20.根据权利要求19所述的用于控制机器人操纵器的方法，其中，所述第一差包括所述第一估计的第一速度估计与所述第二估计的第二速度估计之间的差，其中，所述接头调整数据包括接头速度调整数据，以及其中，逆雅可比函数被应用到所述第一差以生成所述接头速度调整数据。21.一种非暂时性机器可读介质，其包括多个机器可读指令，所述多个机器可读指令在
由一个或多个处理器执行时适于使所述一个或多个处理器执行一种方法，所述方法包括：从机器人操纵器的接头的编码器接收第一数据，所述机器人操纵器包括被连接到所述接头的连杆；使用所述第一数据生成工具的第一参数的第一估计，其中所述工具被连接到所述连杆；从位于所述连杆处或所述工具处的传感器系统接收第二数据；使用所述第一数据和所述第二数据生成所述工具的所述第一参数的第二估计；以及基于所述第一估计和所述第二估计之间的第一差，控制所述接头。

技术总结
本申请题为“用于控制机器人操纵器或相关工具的系统和方法”。一种系统包括用于控制医疗工具的运动的机器人操纵器。机器人操纵器包括接头和被连接到接头的连杆。连杆被配置为连接到医疗工具。系统的处理单元被配置为从接头的编码器接收第一数据。使用第一数据生成联接在医疗工具的远端处的工具尖端的第一参数的第一工具尖端估计。工具尖端的第一参数是工具尖端的位置或速度。从位于连杆的传感器部分处或医疗工具处的传感器系统接收第二数据。接头基于使用第一数据和第二数据生成的第一工具尖端估计与第二工具尖端估计之间的第一差被控制。控制。控制。


技术研发人员：D
受保护的技术使用者：直观外科手术操作公司
技术研发日：2018.11.09
技术公布日：2023/7/7