采用强化学习的外科机器人冗余轴自适应控制用于手术室工作空间优化

腹腔镜手术是临床实践中应用最广泛的外科技术之一。然而，其使用与外科医生的中长期肌肉骨骼疾病相关。在此背景下，机器人辅助手术成为一种有前景的方法，以减轻人体工程学限制，同时增强腹腔镜操作过程中的控制和精确性。尽管有这些进展，现有研究主要集中在机器人控制策略上，而手术室人机交互的研究仍相对欠缺。本文提出了一种面向工作空间的姿势自适应概念验证框架，用于协作外科机器人。所提出的方法将基于视觉的人类活动识别与强化学习相结合，控制持有腹腔镜的七自由度机械手的肩肘腕冗余角度。基于检测到的交互上下文，系统区分控制、观察、切割和阻塞状态。在观察和切割阶段，控制器允许机器人姿势重新配置，使其远离人类操作员，同时保持腹腔镜的位置；当外科医生远离时，机器人逐渐返回其默认配置。通过现实世界实验比较了密集和模糊的奖励公式。实验结果表明，这两种方法都学习到了所需的反应性行为，而模糊奖励则提高了训练的稳定性和真实系统的表现，增加了外科医生周围的工作空间可用性。