【摘要】：運動規(guī)劃是運動控制的基礎,然而套管柔性針穿刺軟組織的運動規(guī)劃問題面臨著巨大的挑戰(zhàn):一方面由于套管柔性針的運動是個非完整約束運動,另一方面要求套管柔性針繞過人體的某些生理結構障礙和敏感組織準確穿刺靶點。基于分析現有運動規(guī)劃算法存在的不足,提出基于改進的快速探索隨機樹(RRT)的套管柔性針運動規(guī)劃算法。提出貪婪啟發(fā)策略并結合可達引導策略來改進傳統(tǒng)RRT算法;引入直線段路徑,采用直線、曲線結合的路徑形式;同時考慮入射姿態(tài)的規(guī)劃�；谔坠苋嵝葬樀倪\動學模型,分別在二維和三維有障礙環(huán)境下進行仿真研究。結果表明,所提出的運動規(guī)劃算法不論是在運算速度和收斂性上還是在路徑形式和搜索的魯棒性上都優(yōu)于目前普遍采用的運動規(guī)劃算法。這些優(yōu)勢為將來的實時運動規(guī)劃奠定基礎。最后對規(guī)劃的路徑進行了穿刺實驗,結果證明實驗路徑與規(guī)劃路徑十分吻合,驗證了所提出的路徑規(guī)劃算法的正確性和規(guī)劃路徑的可行性。
[Abstract]:Motion planning is the basis of motion control. However, the motion planning of soft tissue through flexible needle puncture is facing a great challenge: on the one hand, the motion of flexible needle is a non-holonomic constrained motion. On the other hand, the flexible trocar is required to bypass some physiological structural disorders and sensitive tissue puncture targets. Based on the analysis of the shortcomings of the existing motion planning algorithms, an improved flexible needle motion planning algorithm based on a fast exploring random tree (RRT) is proposed. A greedy heuristic strategy combined with reachability guidance strategy is proposed to improve the traditional RRT algorithm; a straight line path is introduced which adopts the combination of straight line and curve; and the planning of incident attitude is considered at the same time. Based on the kinematics model of sleeve flexible needle, the simulation research was carried out in two and three dimensional obstacle environments. The results show that the proposed motion planning algorithm is superior to the commonly used motion planning algorithm in terms of speed and convergence, path form and search robustness. These advantages lay the foundation for future real-time motion planning. Finally, a puncture experiment is carried out on the planned path, and the results show that the experimental path is in good agreement with the planned path, which verifies the correctness of the proposed path planning algorithm and the feasibility of the planning path.
【作者單位】： 哈爾濱理工大學智能機械研究所;
【基金】：國家自然科學基金(51305107) 黑龍江省自然科學基金(E2015059,E201448) 黑龍江省教育廳科學技術研究(12531110)項目資助
【分類號】：R61

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本文編號：2187845