基于卷积神经网络的手术机器人控制系统设计

来源：计算机测量与控制杂志2020年第8期北京时间：

作者：严南,温爱红,王琼

单位：成都理工大学 工程技术学院

摘要：针对传统系统控制精准度低的问题，提出了基于卷积神经网络的手术机器人控制系统设计。根据基于卷积神经网络的手术机器人控制原理，设计控制系统总体结构，选用PCI插槽上直接内插CAN适配卡作为上位机核心组件，采用C++编写的Lib库和DLL库为驱动程序提供适配卡。通过下位机三个节点，处理相关信号，并进行量程转换和越限判断，确保机器人不会失控。选用80C592微控制器设计关节驱动节点结构，以高速工作方式向控制器提供向总线的差动发送和接受能力，避免外界干扰。设计基于视觉的持镜臂，为手术过程提供上下、左右、前后的运动的手术视野。分别采用FN3002力传感器和MPS-M拉线式位移传感器获取相关传感数据，采用卷积神经网络深度学习方法，设计持镜臂运动控制步骤，采用VC++6.0工具，控制软件程序，避免抖动或者误操作主手现象的出现。由实验结果可知，该系统持镜臂轨迹规划与期望轨迹一致，简化了控制系统的复杂性。

关键词：卷积神经网络;手术机器人;控制;持镜臂