仿医生手法的脊髓电极植入机器人力反馈主手:设计、建模与性能分析

曹永亮; 李辉; 任宝珍; 王唱; 高超; 赵岩; 张建华

doi:10.12404/j.issn.1671-1815.2506855

科学技术与工程 ›› 2026, Vol. 26 ›› Issue (8) :3181-3190 DOI: 10.12404/j.issn.1671-1815.2506855

智能机器人关键技术专栏

仿医生手法的脊髓电极植入机器人力反馈主手:设计、建模与性能分析

曹永亮 ¹ ,
李辉 ¹^,^* ,
任宝珍 ² ,
王唱 ¹ ,
高超 ² ,
赵岩 ¹ ,
张建华 ¹

作者信息 +

Force Feedback Master Device for Spinal Cord Electrode Implantation Robots Imitating Surgeon’s Manipulation: Design, Modeling, and Performance Analysis

CAO Yong-liang ¹ ,
LI Hui ¹^,^* ,
REN Bao-zhen ² ,
WANG Chang ¹ ,
GAO Chao ² ,
ZHAO Yan ¹ ,
ZHANG Jian-hua ¹

Author information +

文章历史 +

摘要

针对中外脊髓电极植入机器人研究空白问题,提出一种模仿医生操作手法的专用力反馈主手结构,并进行了实验验证。首先,通过脊髓电极植入运动分析,确定了主手控制器的自由度及运动模式,并基于STM32单片机设计了嵌入式主从控制系统。其次,对从端运动进行建模以实现主手的运动复现,并基于自适应卡尔曼滤波抑制从端的接触力噪声。随后,采用电机驱动的方式对从端接触力进行反馈,基于Stribeck摩擦模型,通过参数辨识提出了融合摩擦补偿的主手力反馈方法。实验结果表明,所提出主手控制器能够控制从端机器人快速稳定的完成脊髓电极植入任务,基于摩擦补偿的主动补偿方法显著降低了力反馈误差。所提出的力反馈主手,为实现机器人辅助脊髓电刺激术提供了理论支撑,也为手术机器人的高保真力反馈提供了应用参考。

Abstract

To address the research gap in spinal electrode implantation robots, a force feedback master device imitating surgeons’ manual operations was proposed, with experimental validation conducted. The degrees of freedom and motion patterns of the master device controller were determined through motion analysis of the electrode implantation procedure. A master-slave control system was then constructed, with an STM32 microcontroller serving as the embedded control core. The slave robot motion was modeled to reproduce the operator’s actions accurately, and contact force noise at the slave end was effectively suppressed using a Kalman filtering approach. The contact force at the slave robot was reproduced through motor driving. Based on friction parameter identification, a friction compensation strategy was developed using the Stribeck friction model, enabling accurate force rendering at the master device. Experimental results demonstrate that the proposed master device controller enables the slave robot to rapidly and stably complete the spinal electrode implantation task. The active compensation method based on friction compensation significantly reduces the force error. The proposed force feedback master device provides a theoretical basis for the realization of robot-assisted spinal cord electrical stimulation surgery and offers an application reference for high-fidelity force feedback in surgical robots.

Graphical abstract

关键词

仿医生手法 / 脊髓电极植入 / 主从控制 / 力反馈主手 / 摩擦补偿

Key words

imitating surgeon’s manipulation / spinal electrode implantation / master-slave control / force feedback master device / friction compensation

引用本文

引用格式 ▾

曹永亮, 李辉, 任宝珍, 王唱, 高超, 赵岩, 张建华. 仿医生手法的脊髓电极植入机器人力反馈主手:设计、建模与性能分析[J]. 科学技术与工程, 2026, 26(8): 3181-3190 DOI:10.12404/j.issn.1671-1815.2506855

CAO Yong-liang, LI Hui, REN Bao-zhen, WANG Chang, GAO Chao, ZHAO Yan, ZHANG Jian-hua. Force Feedback Master Device for Spinal Cord Electrode Implantation Robots Imitating Surgeon’s Manipulation: Design, Modeling, and Performance Analysis[J]. Science Technology and Engineering, 2026, 26(8): 3181-3190 DOI:10.12404/j.issn.1671-1815.2506855

登录浏览全文

4963

注册一个新账户忘记密码

脊髓电刺激术(spinal cord stimulation,SCS)是针对脊髓类损伤疾病的神经调控手段,其将电极植入脊髓硬膜外隙,引导电脉冲刺激特定神经区域,以调节神经活动、恢复系统功能^[1]。近年来,在运动障碍康复^[2]、慢性疼痛治疗^[3]、植物人促醒^[4]等领域展现出卓越临床潜力。然而,脊髓电极植入手术依赖医生手动完成,术中,医生需穿戴厚重铅衣,频繁使用X射线透视引导操作,劳动强度大且面临辐射风险。此外,超大长径比的电极在空间狭小、复杂的腔隙结构中长途推进,受医生生理震颤和疲劳影响^[5],稍有不慎就会造成二次损伤。因此,实现电极的精准对中放置,对医生操作稳定性和安全性提出了重大挑战^[6]。

由于机器人辅助手术的高精度、可重复性和灵巧性优势,近年来相关研究逐渐增多^[7-9]。其中,血管介入手术具有脊髓电极植入手术相近的操作特征,已开展了较多的机器人辅助手术研究^[10]。如美国Corindus公司研发的CorPath GRX机器人,通过在手术室外操纵多个操作杆,医生即可完成手术中导丝与导管的线性和旋转运动^[11]。Cao等^[12]提出了基于往复式输送装置的血管介入机器人,采用双推杆设计保留医生操作习惯,在保证手术精度的同时,显著减少辐射暴露。因此,通过主从式机器人辅助手术,是解决脊髓电刺激手术问题的有效方案。然而,目前相关研究国内外仍属空白。

在主从式血管介入手术机器人中,器械安装在从端(作为末端执行器)上,由医生通过主控制器(主手)进行控制,通过将主手运动实时映射为从端控制信号,实现精准的远程操作^[13]。考虑技术成熟度与成本优势,大部分主手直接使用商业化产品,Bao等^[14]提出的血管介入机器人系统,采用美国3D Systems公司的Geomagic TouchX 设备作为机器人主手。Miyasaka等^[15]借助Omega 7主手操控从端,实现膀胱肿瘤的切除。然而,这类主手的自由度和形状往往与器械运动形式存在差异,难以满足器械的运动要求,复现医生的操作习惯。为解决这个问题,有学者开始设计契合医生操作习惯的手术机器人主手。Zhou等^[16]提出了融合医生操作模式的机器人主手,能够适应医生术中的手术行为。Yang等^[17]模仿医生手法,提出了面向血管介入机器人的同构交互式的主手控制器。这种专用设计使得主手匹配相应术式器械的运动需求,且医生无需学习额外的机器人操作,在远程操作时仍然能够发挥手术技能。Alemzadeh等^[18]统计10年间40多万台机器人手术不良事件,发现撕裂或戳伤内部组织是主要问题之一,其部分原因在于操作过程中医生缺乏足够的力反馈,导致用力失控。高保真的主手力反馈能够使医生更自然地感受到器械与组织间的相互作用,在远程操作中获得接近传统手术的触感,提高手术的稳定性和安全性^[19]。典型的主手力反馈方法包括基于智能材料的力反馈和机械力反馈。基于磁流变液特性是常用的智能材料力反馈,Tan等^[20]基于磁流变液的剪切应力可变特性,在模拟前列腺肿瘤切除手术中实现较好的反馈效果。Song等^[21]通过调节主手电流控制磁场强度,进而对医生操作产生阻力,模拟器械和组织之间的接触力。然而,基于智能材料的力反馈存在电流过大或难以适应无菌环境等问题,临床应用较为困难。相比之下,机械力反馈结构稳定,响应可靠,是目前主流的力反馈方法。Bao等^[22]采用直流伺服电机搭配传动系统,将电机运转时产生的阻力传递给操作者,以此模拟血管内操作的阻力感。

综上所述,针对中外SCS术式机器人化研究空白的问题,结合医生的操作习惯,现提出一种面向脊髓电极植入机器人的力反馈主手结构,用于从端的精准控制和力感知复现。建立主从系统的运动模型,以实现从端对主手的运动复现,并对从端接触力进行滤波,满足力信号的反馈要求。提出基于Stribeck模型的摩擦补偿力反馈算法,实现从端接触力在主手的精准复现。最后,通过实验的方式对机器人辅助手术和力反馈性能进行验证。所提出的力反馈主手设备,为实现机器人辅助脊髓电刺激术提供了理论支撑,也为手术机器人的高保真力反馈提供了应用参考。

1 机器人主手设计与分析

明确医生操作需求,才能设计契合医生操作手法的主手控制器,发挥医生手术经验并带入机器人辅助操作中。通过对脊髓电极植入过程的运动分析,结合医生的手术习惯确定主手结构,并设计主手的运动模式和控制系统。

1.1 脊髓电极植入运动分析

在脊髓电极植入手术过程中,首先,医生在患者的胸部椎骨缝隙插入穿刺针,建立皮肤与脊柱硬膜外腔之间的通路。随后,电极从穿刺针伸出,进入脊柱硬膜外隙。植入过程中,电极尾端固定医生双手之间,医生采取“前推后捻”的操作模式,控制电极尖端在硬膜外隙内的推进位置和姿态,在不伤害脊髓组织的前提下,最终到达指定位置,如图1所示。定位完成后,通过释放电脉冲,实现对神经通路调控,阻断疼痛等异常信号,达到治疗效果。

根据脊髓电极植入的手术过程,可以将医生手部运动总结为三点:轴向推拉、周向旋捻、推捻耦合。结合实际脊髓电极植入机器人手术操作要求,主手控制器设计原则如下。

(1)操作还原。所设计的主手应能模仿医生操作手法,满足手术过程中需要的轴向推拉、周向旋捻和推捻耦合自由度,还原术中医生操作习惯。

(2)自由度足够。所设计的主手应能控制从端完成电极推送和旋转,使其能够完成SCS手术。

(3)力反馈性能。所设计的主手应具备高临场感的力反馈性能,通过在手术过程中反馈从端接触力,提高手术的稳定性和安全性。

1.2 仿医生手法的主手机构设计

基于1.1节中对脊髓电极植入运动特性的分析,为模拟临床医生在手术中的“推-捻”操作手法,提出一种脊髓电极植入机器人系统,其总体结构如图2所示。图2(a)为脊髓电极植入机器人力反馈主手设计方案,主手包括运动模块、控制模块、通信模块和反馈模块。运动模块包括空心杯电机(型号DC-MAX26S,额定扭矩21 mN·m,额定转速3 790 r/min,由瑞士Maxon公司生产)和直线电机(型号SS0804,额定推力3.8 N,由深圳英诺伺服技术有限公司生产)、导轨滑块单元,连接板单元、轴承和联轴器等部件。控制模块集成了电机驱动器、自研PCB电路单元以及相关硬件连接单元。通信模块采用以太网方式,通过局域网与从端建立高速数据交互协议,确保信息的同步传输。反馈模块包括固连在空心杯电机后端的扭矩传感器(型号M-Mdi-Y40,量程0.5 N·m,由常州先成传感器有限公司生产)和直线电机的压力传感器(型号SBT684,由广州斯巴拓电子科技有限公司生产),负责实时采集操作过程的力觉信息。

从端整体结构如图2(b)所示,采用与主手运动相同的同构设计,基于双臂(型号ER3Pro,6自由度,由山东珞石机器人集团有限公司生产)操作的方式模仿医生手法,映射主手操作。其中,左臂模仿医生的推拉手法,末端集成了推送模块,右臂模仿医生的旋捻手法,末端集成了旋捻模块。

1.3 脊髓电极植入机器人主手运动模式

为控制从端实现轴向的推、拉运动,主手操作杆的初始位置需要在导轨行程的中心位置,如图3所示。进一步,考虑脊髓电极植入手术的实际需求,主手对从端的运动控制被设计为三种模式,具体如下。

(1)模式1:主从映射。当按下主手模式1按钮后,从端执行主从映射运动,即主手的运动将1∶1复现到从端。当主手操作杆到达导轨行程极限,切换到回复模式,操作杆将返回初始位置。

(2)模式2:连续推捻。当按下主手模式2按钮后,从端执行连续推捻运动。此时,从端在收到主手运动信息后,将按照预设速度,沿上一时刻主手的运动方向持续运动。

(3)模式3:回复模式。当按下主手回复按钮后,从端将不再接受主手运动信息,而主手操作杆将在直线电机控制下回到初始位置。

同时,通过控制主手的比例调节按钮,可以调整主手位置控制信号的比例系数,实现在安全阶段放大主手位置操作,缩短手术时间。在狭窄复杂阶段,缩小主手操作,提高控制精度,减少对脊髓硬膜的损伤。

1.4 脊髓电极植入机器人主手控制系统

基于STM32F412系列嵌入式处理器构建脊髓电极植入机器人的主手控制系统,如图4所示。主手的旋转与推送运动分别由空心杯电机驱动器(型号EPOS4 Compact 24/1.5,由瑞士Maxon公司生产)和直线电机驱动器(型号ACJ-055-18,由美国Copley Controls公司生产)控制,两者作为底层分布式I/O节点,负责对主手的编码器和相应电机进行信号采集和驱动控制。主控芯片通过CAN总线通讯对主手驱动器发送实时控制命令,经三相电机动力线(UVW)驱动电机实现主手的实时运动。在运动过程中,通过力矩传感器和力传感器采集主手操作杆的力信息,并经由放大器处理,通过模数转换芯片输入主控芯片。

主手通过以太网模块采用用户数据报协议(user datagram protocol, UDP)将数据打包发送从端,下发运动指令并收集从端的电极接触力信息。此外,当通信延迟300~500 ms时会导致系统不稳定,引发手术风险^[18],主从系统的通信频率稳定100 Hz以内,可以满足实时主从控制及力反馈的要求。

2 从端运动建模及接触力滤波

2.1 主从运动分析

当主手操作杆运动时,主控芯片将实时获取电机编码器测量的位置,并通过UDP通信协议发送到从端,从端推拉模块与旋捻模块如图5所示。

对于主手的推拉运动,直线电机的编码器分辨率t=7.5 μm,则主手推拉距离l_m为

(1)

${l}_{m}=it$

式(1)中:i为编码器返回的脉冲数。

从端推拉模块通过同步带摩擦带动电极导管推送。因此,只要保持同步带输出位移与主手位移一致,即可以实现主手位移在从端的复现,可表示为

(2)

${l}_{mt}=\frac{{P}_{st}\pi d}{512{i}_{1}{i}_{2}}$

式(2)中:l_mt为从端位移;P_st为从端推送模块电极输出脉冲;i₁为电机齿轮减速箱减速比;i₂为谐波减速器传动减速比;d为同步带轮的节圆直径,可表示为

(3)

$d=\frac{{P}_{b}{z}_{1}}{\pi }$

式(3)中:P_b为从端同步带节距;z₁为同步带齿数。

综合式(2)和式(3),可得从端推捻模块的电机输出脉冲P_st为

(4)

${P}_{st}=\frac{512{i}_{1}{i}_{2}{l}_{mt}}{{P}_{b}{z}_{1}}$

类似的,从端旋转电机的位移θ的表达式为

(5)

$\theta =\frac{360{P}_{sx}}{2 500\times 4}$

根据主手的旋转位移,可以得出从端电机输出脉冲P_sx

(6)

${P}_{sx}=\frac{2 500\times 4\theta }{360}$

2.2 从端接触力滤波

由于脊髓电极具备超大的长径比,且为刚度较低的柔性导丝,在电极尖端集成感知模块较为困难。因此,采用近端力感知的方法获取从端的接触力,并将力感知模块安装在推拉模块,其能够检测10 mN~20 N的接触力变化,最小感知力低于人手感知力的最小阈值50 mN^[23]。然而,由于从端在运行的时候,机械臂会造成轻微的振动,从而给力感知模块引入了额外的力噪声。

实现主手精确的力反馈,需要从端具有实时和连续的接触力信号。但力噪声会严重干扰信号质量,因此,需要对从端的接触力进行滤波处理。常用的滤波方法有均值滤波、中值滤波和卡尔曼滤波等。其中,卡尔曼滤波算法以其高准确度的估计能力、出色的自适应特性以及鲁棒性而著称。然而,传统卡尔曼滤波在系统噪声或测量噪声统计特性未知或随时间变化时,其性能会明显下降。因此,开发一种自适应卡尔曼滤波器,能够根据接触力信号的实时特性动态调整滤波参数,实现了对从端力数据的在线滤波,滤波后接触力如图6所示。

3 基于摩擦补偿的主手力反馈建模

3.1 输出力标定

当从端的推拉模块夹持电极运动时,接触力通过UDP协议传递到主手嵌入式芯片。然后,主手直线电机切换为电流模式,并控制磁棒输出反馈力。因此,需要对主手直线电机的电流控制指令和输出力之间进行标定。

实验时,使用CAN分析仪将电机设置为电流模式,之后发送0~1 000的控制指令,控制值每次增加50,并通过力传感器记录直线电机定子受力。根据电机定子和转子(磁棒)间的相互作用关系,从而获得直线电机转子的输出力。每组重复实验5次,并计算平均值。如图7所示,采用最小二乘法对实验数据进行拟合,获得电流控制值与力传感器数值的拟合模型。

由图7可知,当控制指令在0~300时,存在明显的非线性阶段。这是由于直线电机电流较小,系统存在非线性因素(定子和转子装配误差形成的摩擦、电机输出的小电流不稳定等),导致实验测量的力值波动较大。当控制指令大于300时,输出力随控制指令线性增长。控制指令和输出力的关系可表示为

(7)$F_{\mathrm{ma}}=\left\{\begin{array}{ll} 0.0127-0.0023 c+c^{2}+c^{3}, & c＜300 \\ 0.0053 c-1.0147, & c \geqslant 300 \end{array}\right.$

式(7)中:F_ma为直线电机输出力;c为电流控制值。

3.2 力反馈模型

机械力反馈是指在从端感知到接触力F_sa后,通过主手的电机产生同等大小的反馈力。根据人手能感受到的接触力变化,将主手的力反馈设置为两个阶段。当接触力小于人手感受阈值,系统认为操作者没有主动操作,电机输出力为0。当接触力大于人手感受阈值时,电机输出与从端接触力相等的反馈力。因此,主手直线电机在操作杆上产生的轴向反馈力F_ma可表示为

(8)

$F_{\mathrm{ma}}=\left\{\begin{array}{ll} 0, & F_{\mathrm{sa}}＜50 \mathrm{mN} \\ F_{\mathrm{sa}}, & F_{\mathrm{sa}} \geqslant 50 \mathrm{mN} \end{array}\right.$

式(8)中:F_sa为从端接触力。

然而,由于连接单元、电机以及其它连接件摩擦的影响,直线电机产生的反馈力不可避免会产生损耗,在电流比较小时,甚至没有输出力。这使得主手无法输出精确的反馈力,医生难以感知真实的器械-组织接触。因此,需要对摩擦力进行补偿,根据牛顿第二定律对主手进行受力分析,其简图如图8所示。

主手的轴向运动方程为

(9)

$m\ddot{x}={F}_{h}-{F}_{f}-{F}_{ma}$

式(9)中:m为操作杆连接的负载总质量;x为操作杆位置;F_f为导轨与滑块之间的摩擦力;F_h为人手感受到的真实接触力。

结合式(7),人手感受的真实轴向接触力F_h为

(10)$F_{\mathrm{h}}=\left\{\begin{array}{ll} 0.0127-0.0023 c+c^{2}+c^{3}+ & \\ \quad F_{\mathrm{f}}+m \ddot{x}, & c＜300 \\ 0.0053 c-1.0147+F_{\mathrm{f}}+m \ddot{x}, & c \geqslant 300 \end{array}\right.$

同理,人手感受的真实周向力矩T_h为

(11)

${T}_{h}=J\ddot{\theta }+{T}_{mc}+{T}_{f}$

式(11)中:J为转动总惯量;θ为操作杆旋转角速度;T_mc为空心杯电机轴向反馈力矩;T_f为摩擦力矩。

为获得真实的轴向力反馈,需要对摩擦力进行分析。针对相对运动面之间的摩擦现象,目前提出了较多的摩擦模型,如静摩擦模型、库仑摩擦模型和粘性摩擦模型。然而,这些模型对于接触面之间的摩擦描述不够准确。相比较这些模型,一些学者结合接触面之间的摩擦现象提出了更加细致的模型。如Stribeck模型能够较为全面的反映静摩擦、库仑摩擦和粘性摩擦等摩擦现象,可以从零速的静摩擦连续的切换到动摩擦,精准描述了摩擦力在低速运动状态下的摩擦现象。因此,选择Stribeck模型描述轴向运动时导轨与滑块之间的摩擦力F_f,其表示为速度v的连续函数,即

(12)

$F_{\mathrm{f}}(v)=\left[F_{\mathrm{c}}+\left(F_{\mathrm{s}}-F_{\mathrm{c}}\right) \mathrm{e}^{-\left(\frac{v}{v_{\mathrm{s}}}\right) \delta}\right] \operatorname{sgn}(v)+b v$

式(12)中:F_c为库伦摩擦力;F_s为最大静摩擦力;v_s为Stribeck切换速度;b为黏滞摩擦系数;

$\delta $

为速度拟合系数,其为经验系数,一般取0.5~2,本文取为2;sgn为符号函数,其表达式为

(13)

$\operatorname{sgn}(v)=\left\{\begin{array}{ll} 1, & v>0 \\ 0, & v=0 \\ -1, & v＜0 \end{array}\right.$

联立式(10)和式(12),得到基于Stribeck摩擦模型的主手动力学模型为

(14)$F_{\mathrm{h}}=\left\{\begin{array}{c} 0.0127-0.0023 c+c^{2}+c^{3}+\left[F_{\mathrm{c}}+\left(F_{\mathrm{s}}-\right.\right. \\ \left.\left.F_{\mathrm{c}}\right) \mathrm{e}^{-\left(\frac{v}{v_{\mathrm{s}}}\right) \delta}\right] \operatorname{sgn}(v)+b v+m \ddot{x}, \quad c＜300 \\ 0.0053 c-1.0147+\left[F_{\mathrm{c}}+\left(F_{\mathrm{s}}-F_{\mathrm{c}}\right) \mathrm{e}^{-\left(\frac{v}{v_{\mathrm{s}}}\right) \delta}\right] \\ \operatorname{sgn}(v)+b v+m \ddot{x}, \quad c \geqslant 300 \end{array}\right.$

由于在周向运动中摩擦力主要来自于轴承接触面之间,并且在电极植入过程中,接触力主要来源于轴向递送的力反馈,而轴向接触力往往较小。因此,对于周向的力反馈,可以忽略摩擦影响,即主手的空心杯电机直接复现从端的接触力,其表达式进一步简化为

(15)

${T}_{h}=J\ddot{\theta }+{T}_{mc}$

3.3 摩擦参数辨识

在主手控制器进行力反馈时,首先需要对摩擦模型中的参数进行辨识,才能对主手系统的摩擦进行补偿,使医生手部获得较为真实的从端接触力。

摩擦辨识实验台由滑台模组、力传感器、光学平台和主手操作杆连接件组成。力传感器采用艾德堡一维力传感器(型号HP-20,量程20 N),连接件固定在主手操作杆和力传感器上,用于轴向推拉过程中,将滑台模组速度传递给主手操作杆,并在连接位置使用热熔胶枪固定,如图9所示。

脊髓电极植入手术中,医生双手通常为低速运动。因此,控制滑台模组在0~10 mm/s不同速度下推拉操作杆做匀速运动。实验过程中,由于推送和回拉受到主手电缆及装配误差影响不同,分别对操作杆轴向推送和轴向回拉过程进行试验,并记录速度和摩擦力的变化值。为了保证实验结果的准确性,使辨识结果更贴近系统的摩擦曲线,实验重复5次并取平均值,实验设计的速度序列为0.1、0.3、0.5、0.8、1、1.5、2、2.5、3、5、8、10 m/s。

摩擦参数辨识结果如图10所示。可以看出,在推送阶段,当速度在1~5 mm/s时,参数拟合较好。但是,当速度过低或者过高时,参数拟合效果较差,造成这一结果的原因可能是:由于滑台模组和力传感器精度不够,导致测量存在一定的误差。

其次,在回拉阶段时,摩擦力大小与推送阶段存在不同,这是由于主手控制器电缆来回拉动导致摩擦力发生变化。根据摩擦参数辨识结果,可得推送阶段摩擦力F_ft为

(16)

${F}_{ft}\left(v\right)=[0.2+0.51{e}^{-\left(\frac{v}{1.79}\right)\delta }]+0.04v+m\ddot{x}$

回拉阶段的摩擦力F_fh为

(17)F_fh(v)=[0.216+0.56${e}^{-\left(\frac{v}{1.9}\right)\delta }$]+0.04v

3.4 基于摩擦补偿的力反馈模型

为实现精准的力反馈,建立基于摩擦补偿的力反馈模型。由3.3节摩擦辨识结果,结合式(14)和式(16)、式(17),可得融合摩擦力的力反馈模型分别为

$F_{\mathrm{ht}}=\left\{\begin{array}{l} 0.0127-0.0023 c+c^{2}+c^{3}+[0.2+ \\ \left.\quad 0.51 \mathrm{e}^{-\left(\frac{v}{1.79}\right) \delta}\right]+0.04 v+m \ddot{x}, \quad c＜300 \\ \begin{array}{c} 0.0053 c-1.0147+\left[0.2+0.51 \mathrm{e}^{-\left(\frac{v}{1.79}\right) \delta}\right]+ \\ 0.04 v+m \ddot{x}, \quad c \geqslant 300 \end{array} \end{array}\right.$

(18)$F_{\mathrm{hh}}=\left\{\begin{array}{c} 0.0127-0.0023 c+c^{2}+c^{3}+[0.216+ \\ \left.0.56 \mathrm{e}^{-\left(\frac{v}{1.9}\right) \delta}\right]+0.04 v+m \ddot{x}, \quad c＜300 \\ 0.0053 c-1.0147+\left[0.216+0.56 \mathrm{e}^{-\left(\frac{v}{1.9}\right) \delta}\right]+ \\ 0.04 v+m \ddot{x}, \quad c \geqslant 300 \end{array}\right.$

式(18)中:F_ht为推送阶段反馈力;F_hh为回撤阶段反馈力。

4 性能评估实验

4.1 主从控制实验

将电极推入患者颈椎区域的目标位置是整个手术的关键步骤。因此,机器人从端能否对主手运动进行跟随是机器人辅助手术成功的关键因素。为了验证所提出机器人的主手能够控制从端完成植入过程,通过体外脊柱模型进行了电极通过性的实验模拟,如图11(a)所示。该实验装置由主手和从端组成,当实验人员任意推拉主手时,从端复现主手运动。具体实验设置如下。

步骤1 将电极安装至推送模块,并引导电极尖端进入穿刺针。

步骤2 通过主手控制从端完成脊髓电极递送任务,当尖端受阻或接触力过大时,控制旋捻模块调整电极尖端方向,直至送达目标位置。

实验结果如图11(b)~图11(e)所示,在不考虑脊髓组织约束的情况下,从机器人能够复现主手运动并快速完成推送任务。模仿医生手法的主手结构可以发挥医生的手术技能,能够一次性将电极推送到指定位置。

4.2 力反馈性能评估

当医生抓握操作杆进行主从控制时,如果不开启摩擦补偿,医生会感受到过大的反馈力。当反馈不够真实时,长时间操作后容易伤害脊髓等组织结构,造成二次损伤。开启摩擦补偿后,由导轨滑块以及装配误差引起的摩擦作用被补偿,医生能够感受较为真实的器械-组织接触力。

为了评估所提出摩擦补偿是否可以提高力反馈性能,将摩擦力补偿算法在嵌入式控制器编程实现,并进行实验验证。力反馈性能实验平台由主手、一维力传感器、推送模块、钢丝构成,如图12所示。由于在电极植入的过程中,接触力主要来源于轴向推送力,周向接触力往往较小,而且近端力感知的方法也很难测量周向接触力。同时,真实场景中往往只需要轴向推送反馈,因此进行轴向推送力反馈验证。实验时,采用一根直径为2 mm的钢丝代替电极,避免电极弹性变形而引起的实验误差。实验过程中,通过上位机下发脉冲控制滑台模组,以5 mm/s的速度匀速推动主手操作杆,模仿实际中的人手操作。同时,在操作杆推送过程中,通过人手间隔触碰钢丝以模拟产生接触力,并发送到主手控制器。

为了测试力反馈主手的摩擦补偿量化效果,采用一维力传感器对补偿前的主手进行测试,通过传感器测量摩擦补偿前后操作力反馈主手时操作杆的受力,从而对比补偿效果。

当人手快速触碰推送模块的钢丝时,工控机上位机界面获得从端的接触力,并通过UDP通讯发送到主手,此时主手切换至电流模式并输出从端的接触力,由力传感器记录输出值,连续测量10次。图13所示为摩擦补偿前操作杆的反馈力,可以发现由于主手控制器内部结构的摩擦力影响,其与从端的接触力差值较大。

主手开启摩擦补偿算法后,重复上次实验,由于滑台模组恒定速度推动操作杆,此时主手处于推送模式。图14所示为摩擦补偿后的操作杆输出力。

观察摩擦补偿前后力传感器的输出,在摩擦补偿的作用下,反馈力已经接近从端接触力,并大幅减小了两者的相对误差。然而,实验结果仍存在一定的误差,造成这一结果的原因可能有:①摩擦补偿模型中参数是通过滑台模组和传感器辨识出来的,由于滑台模组驱动在速度较低时存在丢步,以及力传感器的测量误差,辨识的参数会有一定的误差,产生不准确的摩擦力;②主手结构存在一定的装配误差,操作杆、轴承以及空心杯电机之间存在同轴度误差,在旋捻过程中会发生少量偏心,间接影响摩擦补偿效果。

5 结论

研究围绕脊髓电刺激术式机器人化展开,从结构设计和理论分析的角度,提出了一种面向脊髓电极植入机器人的力反馈主手,并通过体外脊柱模型对主手性能进行了验证。得出以下结论。

(1)针对中外脊髓电极植入机器人研究的空白问题,分析电极植入运动特性,并结合医生操作习惯,提出一种面向SCS机器人的专用力反馈主手结构,并建立主从系统的运动模型,实现了从端对主手位移的运动复现。

(2)基于自适应卡尔曼滤波对从端力信号进行处理,以抑制从端的力信号噪声。通过摩擦参数辨识,建立融合Stribeck模型的摩擦补偿力反馈算法,完成主手对从端接触力的精准反馈。

(3)最后在体外脊柱模型进行实验验证。结果表明,所提出的主手能控制从端完成电极的精准植入,融合摩擦补偿的力反馈算法显著降低力反馈误差,为主从控制手术机器人高保真力反馈提供了理论计算依据。

参考文献

原文顺序 | 出版日期 | 本文引用

[1]	2024中美脊髓电刺激管理慢性疼痛共识工作组. 脊髓电刺激管理慢性疼痛中美专家共识(2024)[J]. 协和医学杂志, 2024, 15(2): 285-293.

[2]	2024 Consensus Working Group on Ghronic Pain Management Through Spinal Cord Electrical Stimulation in China and TheUnited States. Consensus working group on chronic pain management through spinal cord(2024)[J]. Medical Journal of Peking Union Medical College Hospital, 2024, 15(2): 285-293.

[3]	Albano L, Emedoli D, Agnesi F, et al. Epidural electrical stimulation facilitates motor recovery in spinal cord injury involving the conus medullaris: a case study[J]. Med, 2025, 6(10): 100706.

[4]	Widman A J, Bashar T, Burton A, et al. Chronic, battery-free, fully implantable multimodal spinal cord stimulator for pain modulation in small animal models[J]. Advanced Science, 2025, 24: 15963.

[5]	Li Y, An C, Li W, et al. Research progress in spinal cord electrical stimulation for consciousness recovery in patients with disorders of consciousness[J]. Journal of Neurorestoratology, 2025, 13(4): 100219.

[6]	姜紫阳, 代煜, 张建勋, 等. 主从式手术机器人主手消抖方法[J]. 机器人, 2019, 41 (3): 327-333.

[7]	Jiang Ziyang, Dai Yu, Zhang Jianxun, et al. Tremor reduction of the master arm for master-slave surgical robot[J]. Robot, 2019, 41(3): 327-333.

[8]	张家禧, 樊碧发, 窦新雨, 等. 脊髓电刺激电极实际放置位置与理论靶点偏移的回顾性研究[J]. 中国疼痛医学杂志, 2025, 31(5): 360-365.

[9]	Zhang Jiaxi, Fan Bifa, Dou Xinyu, et al. A retrospective study on the deviation between actual electrode placement position and theoretical target in spinal cord stimulation[J]. Chinese Journal of Pain Medicine, 2025, 31(5): 360-365.

[10]	张名洋, 边桂彬, 李桢, 等. 支气管介入的多段柔性连续体机器人实时形状重建[J]. 科学技术与工程, 2025, 25(1): 245-251.

[11]	Zhang Mingyang, Bian Guibin, Li Zhen, et al. Real-time shape reconstruction of flexible multi-segment continuum robot based for bronchial intervention[J]. Science Technology and Engineering, 2025, 25(1): 245-251.

[12]	阿力木江·努拉克, 秦华, 赵宇, 等. 手术机器人辅助对骨科医生脑力负荷影响的多模态特征[J]. 科学技术与工程, 2025, 25(13): 5369-5376.

[13]	Alimujiang·Nulake , Qin Hua, Zhao Yu, et al. Multimodal characteristics of the impact of robotic assistance on mental workload of orthopedic surgeons during laminectomy[J]. Science Technology and Engineering, 2025, 25(13): 5369-5376.

[14]	刘阳阳, 陈汉威, 王宏彬, 等. 基于视觉引导的脑机接口微电极精准植入系统设计[J]. 科学技术与工程, 2025, 25(2): 667-673.

[15]	Liu Yangyang, Chen Hanwei, Wang Hongbin, et al. Design andimplementation of a precision implantation system for brain-computer interface microneedle[J]. Science Technology and Engineering, 2025, 25(2): 667-673.

[16]	Ren B, Zhao Y, Zhang J, et al. The critical technologies of vascular Interventional robotic catheterization: a review[J]. IEEE Sensors Journal, 2023, 23(24): 30051-30069.

[17]	Mendes P V, Rice H, de Villiers L, et al. Evaluation of effectiveness and safety of the CorPath GRX robotic system in endovascular embolization procedures of cerebral aneurysms[J]. Journal of NeuroInterventional Surgery, 2024, 16(4): 405-411.

[18]	Cao S, Guo S, Guo J, et al. A reciprocating delivery device-based endovascular intervention robot with multimanipulators collaboration[J]. IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement, 2024, 73: 1-12.

[19]	牛国君, 曲翠翠, 潘博, 等. 腹腔微创手术机器人的主从控制[J]. 机器人, 2019, 41(4): 551-560.

[20]	Niu Guojun, Qu Cuicui, Pan Bo, et al. Master-slave control of the celiac minimally invasive surgical robot[J]. Robot, 2019, 41(4): 551-560.

[21]	Bao X, Guo S, Xiao N, et al. Operation evaluation in-human of a novel remote-controlled vascular interventional robot[J]. Biomedical Microdevices, 2018, 20(2): 34.

[22]	Miyasaka M, Liu J, Lai W, et al. Transurethral surgical robot: achieving efficient en bloc resection of bladder tumor[J]. IEEE Robotics & Automation Magazine, 2025, 32(2): 23-34.

[23]	Zhou W, Guo S, Guo J, et al. A surgeon’s habits-based novel master manipulator for the vascular interventional surgical master-slave robotic system[J]. IEEE Sensors Journal, 2022, 22(10): 9922-9931.

[24]	Yang C, Guo S, Bao X. An isomorphic interactive device for the interventional surgical robot after in vivo study[J]. Micromachines, 2022, 13(1): 111.

[25]	Alemzadeh H, Raman J, Leveson N, et al. Adverse events in robotic surgery: a retrospective study of 14 years of FDA data[J]. PLoS One, 2016, 11(4): e0151470.

[26]	Patel R V, Atashzar S F, Tavakoli M. Haptic feedback and force-based teleoperation in surgical robotics[J]. Proceedings of the IEEE, 2022, 110(7): 1012-1027.

[27]	Tan K, Shi H, Yue Y, et al. Magnetorheological fluid based force feedback performance for main manipulator of invasive surgical robot[J]. Journal of Advanced Manufacturing Science and Techno-logy, 2022, 2(2): 1-13.

[28]	Song Y, Li L, Tian Y, et al. A novel master-slave interventional surgery robot with force feedback and collaborative operation[J]. Sensors, 2023, 23(7): 3584.

[29]	Bao X, Guo S, Yang C, et al. Haptic interface with force and torque feedback for robot-assisted endovascular catheterization[J]. IEEE/ASME Transactions on Mechatronics, 2024, 29(2): 1111-1125.

[30]	Vinjamuri R. Advances in motor neuroprostheses[M]. Cham: Springer International Publishing, 2020.

基金资助

国家重点研发计划(2024YFE0216200)

河北省自然科学基金(E2024202138)

京津冀基础研究合作项目(F2024203121)

PDF (12155KB)

访问

被引

详细

导航

Received	Published	Revised
2025-09-24	2026-03-18	2026-02-03
Online Date
2026-06-26

摘要