手术稳定控制的仿真方法与流程

本发明属于虚拟现实技术领域，具体涉及一种手术稳定控制的仿真方法。

背景技术：

在虚拟手术训练中，引入力反馈，可以使医务者不仅能看到手术中的器官和组织而且还能感觉到手术刀与人体组织器官交互中的力反馈，感受不同肌肉和组织的软硬程度，使医生身临其境地感受到手术时的场景，然而这也给系统的稳定性造成了很大的影响。尤其当虚拟环境刚度、阻尼系数很大时，例如人体中的骨组织、结缔组织等。当手术刀与骨骼这类刚度比较大的虚拟模型交互时，将产生不稳定的振荡。

技术实现要素：

本发明的目的是为了克服上述不足提供一种手术稳定控制的仿真方法。

一种手术稳定控制的仿真方法，包括以下步骤：

001.设定手术操作者输出速度为uo(t)，输出力为σo(t)，触觉机械手末端代理点输出速度为uh(t)，输出力为σh(t)，离散输出速度为us(k)，输出力为σs(k)，经过稳定控制算法后的输出速度为ue(k)，输出力为σe(k)；

002.根据上述输出力和输出速度，计算系统总能量E(k)；

003.判断步骤002中的系统总能量E(k)是否小于零，如果系统总能量E(k)小于等于零，则继续保持；如果系统总能量E(k)大于零，则计算允许输出力σper；

004.根据步骤003中的允许输出力σper计算最大允许输出力σmax；

005.当系统总能量E(k)大于零时，用最大允许输出力σmax替代当前的力；

所述步骤002中系统总能量为：

E(k)＝E触觉机械手+E保持器+E环境

其中，E(k)为系统总能量，E触觉机械手为触觉机械手总能量，E保持器为保持器总能量，E环境为虚拟环境总能量，σco为设备的库伦摩擦力，σd为设备的阻尼摩擦力，T为虚拟环境采样周期；

所述步骤003中的σper是为满足系统稳定条件允许输出力σper，其中根据稳定条件E(k)>0可以得到：

所述步骤004中的最大允许输出力σmax为：

本发明在虚拟手术系统中设计一个稳定控制器。采用基于虚拟手术的二端口网络系统结构，使用自适应输出限制力算法最大限度保证系统透明性的基础上保证系统稳定性。自适应输出限制力算法实时估算下一采样值产生的最大能量来控制输出力大小。

附图说明

图1为本方法的流程示意图。

具体实施方式

以下结合具体实施例对本发明作进一步的说明：

一种手术稳定控制的仿真方法，包括以下步骤：

001.设定手术操作者输出速度为uo(t)，输出力为σo(t)，触觉机械手末端代理点输出速度为uh(t)，输出力为σh(t)，离散输出速度为us(k)，输出力为σs(k)，经过稳定控制算法后的输出速度为ue(k)，输出力为σe(k)；

002.根据上述输出力和输出速度，计算系统总能量E(k)；

003.判断步骤002中的系统总能量E(k)是否小于零，如果系统总能量E(k)小于等于零，则继续保持；如果系统总能量E(k)大于零，则计算允许输出力σper；

004.根据步骤003中的允许输出力σper计算最大允许输出力σmax；

005.当系统总能量E(k)大于零时，用最大允许输出力σmax替代当前的力；

所述步骤002中系统总能量为：

E(k)＝E触觉机械手+E保持器+E环境

其中，E(k)为系统总能量，E触觉机械手为触觉机械手总能量，E保持器为保持器总能量，E环境为虚拟环境总能量，σco为设备的库伦摩擦力，σd为设备的阻尼摩擦力，T为虚拟环境采样周期；

所述步骤003中的σper是为满足系统稳定条件允许输出力σper，其中根据稳定条件E(k)>0可以得到：

所述步骤004中的最大允许输出力σmax为：

当系统不稳定，即总能量大于零时用σmax来替代当前的力，实际实验证明采样时刻造成系统不稳定的力被限制，提高了系统的稳定性。