互联网不仅有着复杂的物理线路,同时也存在复杂的协议族、校验机制以及网络安全机制。网络延时主要取决于传输距离和数据传输所经过的物理链路,包括经过的路由器个数和路由器处理时间。固定传输节点的传输路线和路由线路通常是一定的,但由于网络存在共享性和竞争性,路由器处理时间和处理任务是变化的,且不同时刻数据包在路由器上的等待时间和处理时间也是随机变化的,因此会产生数据包乱序、延迟等问题。因此,为满足手术操作的严苛要求,需采用专用网络并通过延时补偿和滤波来解决数据传输波动,确保机器人运行的稳定(图4-1)。
图4-1 主从机器人控制流程
网络控制系统一般分为两种结构,直接控制和间接控制(图4-2),直接网络控制与传统控制系统的主要区别在于信号的传输方式。直接控制的信号和传感器信号都通过网络传输,并且对其传输的网络没有限制,传输这两个信号流的网络可以是相互独立的。间接控制结构的远程端是一个独立的闭环控制系统,传感器采集的执行器信号直接反馈到远程端的控制系统中,不再反馈到主控制器中,降低网络对信号传输的影响,主控制器只需要将参考信号传输到远程端,远程端可以反馈视频或者传感器信号。
图4-2 网络控制系统
A.直接控制结构;B.间接控制结构。
直接控制方式的经典结构如图4-3所示。其中传感器节点信息反馈采用时间驱动,执行器与控制器 C 1 (s)基于事件驱动, D (s)为阶跃干扰信号,τ ca 和τ sc 代表控制器-执行器延时与传感器-控制器延时。
图4-3 直接控制经典结构
网络控制系统闭环传递函数为:
闭环特征方程为:
该系统特征方程中存在延时指数项,导致相位滞后,调节时间增加,超调量增加,影响系统稳定性与控制性能,甚至造成系统故障。
由于网络延时具有时变特点,机器人主操作手位姿数据在网络传输过程中会产生数据包的丢失、滞后或乱序。为消除网络传输的影响,采用包含预测与滤波的间接网络控制方法是更为可行的方案,控制系统流程如图4-4所示。已知被控对象传递函数 G (s),预测滤波函数 G m (s)。网络传输过程中只存在主端到从端的延时 ,无从端到主端延时
图4-4 基于数据预测滤波的间接网络控制
控制系统的闭环传递函数为
假设预测滤波函数 G m (s)可以完全消除 的影响,则控制系统的闭环传递函数可以转换为
闭环特征方程
该系统只存在网络延时τ ca ,不存在延时τ sc ,经过预测滤波之后可以消除网络延时的影响;然而由于网络延时的随机性,预测滤波函数 G m (s)不可能完全消除 的影响,在网络延时较大时存在一定误差。
远程机器人数据通信手段有多种途径,包括无线或有线互联网、光纤、5G通信等,同时每种通信方式包含多种不同的通信协议。远程控制系统采用Socket套字节完成通信协议,原理如图4-5所示。为保障远程控制的可靠性,基于TCP协议实现运输层,在网络阻塞发生丢包现象时,系统直接接收下一组数据包。
数据包主要包括对主手关节位置的数据采集、数据封装、网络传输、去除纹波(包含白噪声和由于网络延时所导致的数据包乱序)。最终被发送至从手端的控制器,实现机器人从手末端对主手的准确跟踪,整体控制流程如图4-6所示。
图4-5 Socket工作示意图
图4-6 远程控制流程
每次发送数据包为52个字节,其中帧头帧尾共占4个字节,校验值占2个字节,控制信号占44个字节。数据包检验采用cyclic redundancy check(CRC)校验,帧头、帧尾以及帧长校验可保证数据帧的独立性和完整性,而CRC校验则能实现对数据帧信息码的差错冗余校验,从而保证数据帧信息的正确性,数据包帧格式如表4-1所示。
表4-1 数据包帧格式
为满足远程手术操作要求,需要对拟采用的方法进行测试与验证。为定量分析预测滤波算法实用性,我们搭建远程操作仿真平台,并在主从跟踪系统中随机引入10~30ms延时。在未经过预测滤波的主从跟踪实验中,黑色曲线表示主手传感器关节数据变化曲线,红色曲线表示从手电机关节编码器数据变化曲线(图4-7A),可以看出其主从控制一致性、控制精度较好,但从手滞后严重,通过最小二乘法计算得到延时约为30~40ms。在经过预测滤波的主从跟踪实验,延时情况明显降低,预测滤波后延时约为10ms,极大地缓解了从手的滞后特性(图4-7B)。当主手运动频率低于8Hz范围内时,预测效果良好,随着主手运动频率继续增加,预测效果逐渐下降。根据参考人手的运动频率约为0.3~4.5Hz,使得该算法能够有效提升远程手术操作效果。
图4-7 远程主从跟踪实验