[论文解读] Performance Control of Tendon-Driven Endoscopic Surgical Robots With Friction and Hysteresis

Thanh Nho, Tegoeh Tjahjowidodo+2 more|arXiv (Cornell University)|Feb 6, 2017

Soft Robotics and Applications参考文献 28被引用 8

一句话总结

本文提出了一种用于内窥镜手术机器人中肌腱-鞘管机构（TSMs）的自适应非线性控制方案，可在无需精确掌握模型参数或鞘管配置的情况下，补偿摩擦力和背隙迟滞效应。通过在线估计摩擦力和迟滞非线性的边界，并结合动态摩擦模型，该控制器显著提升了跟踪性能，将均方误差（MSE）从0.0022 rad²降低至2.7876×10⁻⁴ rad²，且在不同内窥镜配置下表现稳定。

ABSTRACT

In this study, a new position control scheme for the tendon-sheath mechanism (TSM) which is used in flexible medical devices is presented. TSM is widely used in dexterous robotic applications because it can flexibly work in limited space, in constrained environments, and provides efficient power transmission from the external actuator to the distal joint. However, nonlinearities from friction and backlash hysteresis between the tendon and the sheath pose challenges in achieving precise position controls of the end effector. Previous studies on the TSM only address the control problem under the assumptions of known tendon-sheath configuration and known model parameters of the backlash hysteresis nonlinearity. These approaches can have adverse impact and limitations on the overall system performances and practical implementation. This paper presents a new approach to model and control the TSM-driven flexible robotic systems. The designed controller does not require exact knowledge of nonlinear friction and backlash hysteresis parameters, only their bounds are online estimated. Simulation and experimental validation results show that the proposed control scheme can significantly improve the tracking performances without the presence of the exact knowledge of the model parameters and the sheath configuration.

研究动机与目标

• 解决柔性内窥镜手术机器人中使用的肌腱-鞘管机构（TSMs）在精确位置控制方面所面临的挑战。
• 克服以往控制方法依赖已知模型参数和鞘管配置的局限性。
• 开发一种鲁棒控制方案，仅通过非线性项的在线估计边界，即可补偿动态摩擦力与背隙迟滞效应。
• 在不同内窥镜配置及真实世界干扰条件下，验证控制器的性能表现。
• 实现基于TSM的机器人系统在微创手术与自然腔道手术中的实际应用。

提出的方法

• 控制器采用一种新型动态摩擦模型，参数更少，能够同时捕捉预滑动与滑动状态下的行为特征。
• 采用自适应控制律，实时估计摩擦力与迟滞非线性项的上界。
• 该控制方案与肌腱-鞘管配置无关，且无需事先掌握模型参数知识。
• 集成前馈补偿机制，以抵消运动过程中非线性效应的影响。
• 通过在不同内窥镜配置下对物理TSM原型进行的仿真与实验，对控制器进行了验证。
• 通过多次试验中跟踪误差的均方误差（MSE）对性能进行量化评估。

实验结果

研究问题

• RQ1 是否能够设计出一种TSM位置控制方案，在无需精确掌握摩擦力与迟滞模型参数的情况下，实现高精度跟踪？
• RQ2 当操作过程中内窥镜配置发生变化，引入未知摩擦变化时，控制器的性能表现如何？
• RQ3 与固定参数控制器相比，在线估计非线性边界在多大程度上可提升跟踪性能？
• RQ4 在存在动态摩擦力与背隙迟滞效应的情况下，该控制器能否有效应对小位移与大位移两种运动范围？
• RQ5 与传统方法相比，采用自适应边界估计后，跟踪精度的定量提升程度如何？

主要发现

• 所提出的控制器显著降低了跟踪误差，使均方误差（MSE）在不同内窥镜配置下由0.0022 rad²降低至2.7876×10⁻⁴ rad²。
• 即使在实验过程中随机改变内窥镜配置，控制器仍能保持良好的跟踪性能，展现出对未知摩擦变化的强鲁棒性。
• 在五次不同配置下的试验中，MSE值范围为1.1921×10⁻⁴至3.3967×10⁻⁴ rad²，表明误差性能稳定且极低。
• 该控制器在无需已知肌腱-鞘管配置或精确模型参数的前提下实现优异性能，具备实际部署潜力。
• 实验结果证实，在线估计非线性边界已足够实现高精度控制，无需对复杂模型进行预先标定。
• 控制器能有效抑制由摩擦力与迟滞效应引起的稳态误差与振荡，即使在动态变化环境中亦表现良好。