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文档简介

基于所述操作指令以及所述跟随位姿输出控制需要频繁地在实施器械的控制和内窥镜的控制2基于所述操作指令以及所述跟随位姿输出控制指令，使得所述实施器至少基于所述实施器械的当前位姿和所述术野拍摄设备运动后的位姿更新所述位姿所述评价者角色对所述行动者计算值函数，用于评估所所述评价者使用评价者神经网络来计算时间差分误差并更新网络参所述行动者使用行动者神经网络来更新网络参数，所述行所述评价者神经网络使用时间序列误差来计算当前状态值和下一时刻状态值间的误在学习过程中，进行多目标分类，并基于自适应3速度和上限速度的约束；所述下限速度和所述上限速度基于位姿跟随模型的学习过程得基于评价函数调节所述位姿调整模型或者所述关节规划速度，得到最终的规划结果；基于机器视觉和/或运动学分析，判断是否有至少一部分的所述实施器械在术野外或中任一项所述的控制方法控制所述实施器械和所所述从操作臂用于夹持和驱动所述实施器械和所述术野所述运动控制单元用于计算所述主操作臂和所述从操作臂之间的运动映所述图像处理单元用于处理所述术野拍摄设备的图像信息所述最优视野学习单元用于参与大数据学习，得到并存4经常远程操纵医生控制台的主操作臂切换到内窥镜控制实器人系统包括实施器械和术野拍摄设备，所述术野拍摄设备至少用于拍摄所述实施器械，5价者神经网络使用时间序列误差来计算当前状态值和下一时刻状态值间的误差更新值函模型用于解算所述跟随位姿；基于评价函数调节所述位姿调整模型或者所述关节规划速器用于基于上述的控制方法控制所述实施器械和所述术6需要获取相应的术野拍摄设备的位姿调整指令也能控制术野拍摄设备运动。在一实施例7[0046]一个便于理解的例子如下：当获取到的操作指令为：所有实施器械向右平移1毫手术无菌区域；同时患者体内手术空间的视觉图像可由视觉图像台车120显示于视觉图像术者位于在消毒区域外，术者通过操作主操作臂102末端的控制手柄来控制实施器械和腹89(用虚线表示)中心与肾脏血管连接部分重合，并在术中尽可能使得镜头和目标区域近一一种可选的目标切换指令)即可通过操作主操作臂进行内窥镜调整操作；同时系统会将相tt)表示在状态st下选择动作atV[0090]根据上述方法得到的最优视野的内窥镜位姿，采用自适应增强方法(Ada_{Oe}，该臂基坐标系为{Ob2}。设器械在基坐标系中的位姿为Tob1_ot1,设臂1基坐标系{Ob1}相对于臂2基坐标系{Ob2}的变换矩阵为Tob2_ob1,设内窥镜臂基坐标系{Ob2}相对于计算得到内窥镜所得图像中器械的相对关系，故上述信息均可直接用于最优视野训练学[0104]q(0)=0,起始时刻和结束时刻的速度：[0107](ty)=0[0108]l4()Ismur,最大速度限制＝a2作指令以及所述跟随位姿输出控制指令，使得所述实施器械和所述术野拍摄设备协同运

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