论文摘要：脑外科机器人系统定位精度分析

脑外科机器人系统的定位精度是影响脑外科机器人系统临床应用的一个重要指标。脑外科机器人系统是一个复杂的系统，系统定位误差由很多误差因素引起。本文针对提高脑外科机器人系统定位精度的要求，对系统各组成部分的误差进行了分析和改善，并设计实验对各部分误差和系统整体定位误差进行了测试和验证。本文主要研究内容如下： （1）分析了引起脑外科机器人系统定位误差的因素，将这些因素进行了分类：一类是引起靶点映射误差的因素，另一类是引起机器人定位误差的因素。推导了系统定位误差与这两类误差因素的数学关系，为提高系统定位精度的工作提供了理论指导。 （2）从双目视觉定位精度和医学图像坐标系到双目视觉坐标系的空间注册方法两方面对靶点映射精度进行了提高。分析了两个摄像机摆放的几何关系对双目视觉定位精度和测量范围的影响，并设计实验对分析结果进行了验证；根据分析结果提出了脑外科机器人系统中两个摄像机的摆放方式，并对这种摆放方式下的双目视觉定位精度进行了测量。针对基于球形标记点完成空间注册时，球心在医学图像坐标系中定位不准确导致靶点映射误差较大的问题，提出了基于线段完成从医学图像坐标系到双目视觉坐标系的空间注册方法，并进行了仿真验证，证明了在相同的条件下，基于线段的空间注册比基于球形标记点的空间注册具有更好的靶点映射精度。 （3）针对名义上相互平行的两关节轴实际上存在着一定的夹角，不适合用Denavit-Hartenberg运动学模型进行描述的问题，提出了一种改进的运动学模型，用五个参数描述关节轴近似平行的两相邻杆件的运动学关系，以反映两近似平行的关节轴之间的微小夹角。针对各关节由于回差和齿轮间隙等原因导致的传动误差，提出了一种用改进的BP神经网络对关节传动误差进行补偿的方法。用上述方法对“黎元”脑外科机器人进行了运动学参数标定、关节传动误差补偿和绝对定位精度测试，验证了上述方法的有效性。 （4）由于仅通过机器人标定，机器人定位精度提高有限，提出了在脑外科机器人系统中，通过视觉伺服控制的方法减小机器人绝对定位误差对系统定位精度的影响。在视觉伺服过程中，根据脑外科机器人系统的特点，提出了一种根据机器人运动信息对机器人末端进行视觉跟踪定位的方法。用本文中提出的视觉伺服方法对“黎元”脑外科机器人进行了视觉伺服控制实验，证明了该方法对提高机器人定位精度的有效性。 （5）设计了两种不同的实验模型，对采用球形标记点和线段完成空间注册时的系统定位精度进行了测试，并考察了医学图像分辨率对系统定位精度的影响。基于实验模型的系统定位精度测试验证了上述方法对提高系统定位精度的有效性。