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申请/专利权人：杭州柳叶刀机器人有限公司

摘要：本发明提出了一种机械臂碰撞检测方法，包括机械臂可视化模型搭建、设备配准、物体侦测和碰撞侦测等步骤，通过结合机械臂运动的可视化模拟，帮助操作者预先了解机械臂的运动路径，在此基础上优化相关器械的摆位能够有效侦测机械臂各部分是否发生碰撞，降低机械臂整体发生非预期运动对周边设备或者人产生损伤的可能性。

主权项：1.一种机械臂碰撞检测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1：机械臂可视化模型搭建；获得机械臂各子部分的三维模型，在各模型上建立局部坐标系；步骤S2：设备配准；在机械臂的末端安装一台三维结构光相机以捕获作业区域及其他设备与机械臂之间的精确相对位置关系，然后依次完成其他设备的配准、机械臂的手眼标定以及图像的影像配准；具体来说包括：将机械臂内禀基座坐标系记为Fbase，机械臂末端内禀TCP坐标系记为Fflange，参考阵列坐标系记为Fobject，三维结构光相机坐标系记为Fcamera；Fobject与Fbase在标定全过程中保持相对静止；机械臂末端内禀TCP坐标系与相机坐标系刚性固连，Fflange至Fcamera的变换关系为待求解未知常量；从机械臂系统中获取Fbase至Fflange的变换关系TBaseToFlange；从相机系统中获取Fcamera至Fobject的变换关系TCameraToObject；步骤S3：物体侦测；基于步骤S2的手术配准，完成了机械臂的手眼标定，并获得了从机械臂末端坐标系Fflange到三维结构光相机坐标系Fcamera的变换关系TFlangeToCamera，通过手眼标定的结果，结合机械臂自身回传的数据TBaseToFlange与TFlangeToCamera两个变换关系，将所属三维结构光相机扫描出来的物体数据映射到机械臂基座坐标系Fbase下；在机械臂的可视化模型搭建过程中，通过将机械臂内禀基座坐标系Fbase与虚拟空间的图像坐标系Fimage重合，将结构光相机扫描的三维数据映射到图像坐标系中，进而完成手术空间中器械和手术区域在图像坐标系下的映射；步骤S4：设碰撞侦测；规划机械臂末端器械的目标位置，通过逆运动学分析计算得到在机械臂运动至目标位置的过程中，各关节轴的角度变化，当机械臂处于运动路径中的某轴角组合时，通过以下方法判断机械臂是否会发生碰撞，从而决定是否采用该运动路径：1）利用步骤S1中的方法，更新机械臂模型在该指定轴角组合时的姿态，将此时的机械臂各子部分模型使用vtkAppendPolyData方法合并为一笔vtkPolyData表面数据，记为robot；2）用三维结构光相机扫患者手术表面和其他手术器械，记录患者手术部位的表面数据模型为，每一行代表一个点，使用vtkAppendPolyData方法合并为一笔vtkPolyData表面数据，记为obstacle；3）对表面数据进行去中心化处理：，其中，P是患者手术部位的表面数据模型，μ为表面数据的均值向量；4）计算协方差矩阵，其中，N为患者手术部位的表面数据模型点数量；5）利用主成分分析对协方差矩阵进行特征值分解，得到特征值和对应的特征值向量：，Λ为对角矩阵，其对角线上的元素为特征值，V为特征向量矩阵，其列为特征向量；6）根据PCA计算的结果，确定的最小包围盒OrientedBoundingBox，记为OBB，OBB的中心即为表面数据的均值向量μ；7）计算每个点在主方向上的投影，i为点的序号，j为特征向量的序号；计算在每个主方向上的最小值和最大值其中，n为点个数；8）构建OBB的八个顶点，记为：，；9）通过图像配准可以得到camera坐标系image坐标系的转换关系，将利用上述PCA方法生成的OBB通过坐标变换，在image坐标系下得到八个顶点的坐标；记由此八个顶点构成的OBB为，记其体素尺寸为a；计算在三个坐标轴方向上的维度： ，其中，ceil表示向上取整；将每一个体素点的值设为0，复制一份，记为；10）对于的每一个体素点，如果体素点的坐标值落于，将其值设为1，否则保留其值为0；11）对于的每一个体素点，若体素点的坐标值落于robot内部，将其值设为1，否则保留其值为0；12）对与，进行乘法运算，即对于中的每一个体素，将其灰度值乘以中对应位置的体素灰度值，乘法运算所得结果记为；13）遍历中的体素，若存在体素灰度值等于1，说明机械臂在该姿态下发生碰撞，若所有体素灰度值均为0，说明机械臂在该姿态下未发生碰撞。

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