A Method for Measuring the Operating Force of Interventional Robots via Integration of Compliant Mechanisms and Sensors 介入机器人操作力测量的顺应机构与传感器集成方法

《Biomimetics》：A Method for Measuring the Operating Force of Interventional Robots via Integration of Compliant Mechanisms and Sensors Baozhen Ren, Hui Li, Yongliang Cao, Chang Wang, Yan Zhao and Jianhua Zhang

　　

摘要：介入机器人在外科手术中发挥着至关重要的作用，其中精确的力测量对于增强安全性至关重要。顺应机构利用材料变形实现毫牛级力输出和毫米级位移，并具有高重复性。受此启发，研究人员提出了一种通过集成顺应机构和传感器来测量导管力的方法。首先，设计了一种操作力检测模块，其包含一个具有四个弹性单元的双平行四边形结构、一个导管驱动模块以及一个传感器，该传感器将顺应机构连接至基座。其次，建立了刚度模型和重力补偿模型，并通过实验进行了验证。最后，构建了一个实验平台来评估力测量精度、驱动精度及实时检测能力。实验结果表明，所提方法实现了最大检测误差0.1482 N，平均误差0.0096 N，分辨率0.01 N，以及平均轴向输送误差0.8287 mm。此外，还开发了一种主从控制框架，以及一种主控制器，该控制器操纵从机器人于血管模型中输送导管，同时通过人机交互界面实时显示力信息。

顺应机构与传感器融合的介入机器人操作力测量方法解析

研究背景与意义

介入手术作为一种微创治疗手段，近年来在心血管和神经等领域得到广泛应用。机器人辅助介入手术能够提升手术精度与稳定性，同时减少医生的辐射暴露。然而，在介入过程中，精确检测操作力至关重要。这不仅是实现主从操作闭环控制和精确复现手术动作的核心前提，也是医生感知血管内环境、避免过度操作导致组织损伤的关键依据。尽管目前已有Sensei X、Magellan、Niobe及CorPath GRX等多种FDA批准的介入机器人系统进入临床，但这些系统普遍缺乏手术器械的力传感能力，手术安全性仍有待提升。现有的操作力检测方法存在滞后、精度不足等问题，检测精度与灵敏度亟需改进。为此，研究人员探索了顺应机构（Compliant Mechanisms）与传感器（Sensors）的集成应用，旨在解决传统力检测方案中信号干扰大、摩擦难以量化等难题，相关研究成果发表于《Biomimetics》。

关键技术方法概述

本研究主要采用以下关键技术方法：首先，设计了基于双平行四边形结构的操作力检测模块，结合金属弹簧片与拉压力传感器构建无摩擦传动链路；其次，利用力法（Force Method）对单根弹簧片进行静不定结构分析，推导变形位移与实际作用力的解析关系，建立刚度模型；再次，引入重力分量补偿模型以消除倾斜安装状态下的测量偏差；最后，搭建实验平台，通过静态标定、动态响应测试及血管模型实验，综合评估系统的力测量精度、驱动精度及实时性。

研究结果

1. 驱动模块结构设计

研究人员提出了一种旋转夹持输送系统中导管操作模块的改进设计方案。该模块主要由夹持模块和传动模块组成。夹持模块包含主动与被动夹持单元，传动模块则由电机和谐波减速器构成。关键创新在于，夹持模块与基座之间通过四片金属弹簧片悬置固定，并在支撑板和基座之间安装拉压力传感器。这种设计使得导管对驱动机构的反作用力能够引起传感器和弹簧片的应变，通过测量这两种应变即可推算出力值，从根本上避免了传统导轨滑块机构中难以量化的摩擦力干扰。

2. 操作力检测原理与分析

研究人员对输送模块进行了力学分析，将其简化为刚性体模型。针对水平与倾斜两种工况分别建立了力平衡方程。在水平状态下，轴向操作力Fa1等于四片弹簧片受力4×Fspring 1与传感器受力Fsensor 1之和；而在倾斜状态下，则需额外考虑重力沿斜面分量mgsinα的影响，即Fa2=4×Fspring 2+Fsensor 2+mgsinα。通过对单片弹簧片进行受力分析，采用力法求解静不定结构，获得了描述变形位移Δ与多余约束力X之间关系的方程组，确立了机构柔度与操作力的映射模型。

3. 刚度与重力补偿模型验证

实验结果表明，所建立的刚度模型具有较高的准确性。通过对不同倾斜角度下的数据进行采集与分析，研究人员验证了重力补偿模型的有效性。数据显示，在未进行重力补偿时，测量误差随倾斜角度增大而显著增加；而在引入补偿模型后，各角度下的测量误差均显著降低，证明了该模型能够有效消除重力分量对轴向力测量的影响，保证了系统在不同姿态下的测量一致性。

4. 性能测试与实验验证

研究人员构建了完整的实验平台进行测试。结果显示，该系统的最大检测误差为0.1482 N，平均误差低至0.0096 N，分辨率达到0.01 N。在驱动性能方面，平均轴向输送误差为0.8287 mm。此外，研究人员还开发了主从控制框架及主控制器，成功实现了在血管模型中由主端操纵从端机器人进行导管输送，并能通过人机交互界面实时显示力反馈信息，验证了系统集成后的可行性与稳定性。

讨论与结论

讨论部分指出，与现有的往复拖拽式操作力检测方案相比，本研究提出的基于顺应机构的方案具有显著优势。传统方案将夹持模块安装在导轨滑块上，传感器检测到的力包含了滑块与导轨间的摩擦力，这种非线性干扰难以通过理论模型精确剔除。而本研究采用的顺应机构通过柔性铰链与悬浮导向的传动方式，从结构上消除了摩擦，提高了介入力检测的精度与稳定性。此外，通过建立描述机构柔度与操作力之间关系的映射模型，克服了传统柔性机构依赖经验标定力-变形关系的局限性，使检测系统能够在多样化的介入场景中保持一致的高精度。

结论部分总结道，本文提出了一种用于检测微操作力的顺应机构-传感器集成方法。该方法利用机构变形传递力并结合高精度传感，克服了传统方案在10 mN级微小力检测中信噪比差、干扰大的缺陷，实现了介入过程中细微接触力的精确捕捉。这一成果为提升血管介入机器人的力反馈性能提供了新的技术路径。