本發(fā)明涉及機器人控制，尤其涉及一種手術機器人的控制方法、系統(tǒng)、設備及介質。

背景技術：

1、在當前的醫(yī)療領域，手術機器人由于具有精準高效的特點，得到了廣泛的使用。在手術中，醫(yī)生需要先在患者身體插入數(shù)個套管，常見的腹腔手術機器人不具備自動擺位的功能，需人工拖動機器人的多條機械臂與多個套管進行連接以展開手術。由于機器人無法準確知道套管的空間位置，需人工拖動機器人至套管附近完成對接，人工操作難度高，耗時費力。

技術實現(xiàn)思路

1、本發(fā)明要解決的技術問題是為了克服現(xiàn)有技術中機器人無法確定套管空間位置，導致手術機器人無法自動化移動的缺陷，提供一種手術機器人的控制方法、系統(tǒng)、設備及介質。

2、本發(fā)明是通過下述技術方案來解決上述技術問題：

3、第一方面提供一種手術機器人的控制方法，所述控制方法包括：

4、獲取包括套管的圖像以及所述套管的深度信息；

5、對所述圖像中的套管進行識別，根據(jù)識別結果得到所述套管的特征點；

6、獲取所述特征點對應的目標深度信息；

7、基于所述特征點和所述目標深度信息得到所述套管的定位信息；

8、控制所述手術機器人的操作端基于所述定位信息進行移動。

9、較佳地，所述對所述圖像中的套管進行識別，根據(jù)識別結果得到所述套管的特征點的步驟包括：

10、將所述圖像輸入經(jīng)過預先訓練的套管識別模型，輸出所述套管的掩膜；

11、基于所述掩膜識別得到所述套管的特征點。

12、較佳地，所述獲取所述特征點對應的目標深度信息的步驟包括：

13、以所述圖像中所述套管的區(qū)域為前景，其他區(qū)域為背景；

14、獲取所述特征點為中心的預設范圍內的前景像素的第一深度信息和背景像素的第二深度信息；

15、根據(jù)所述第一深度信息和所述第二深度信息計算得到所述特征點對應的所述目標深度信息。

16、較佳地，所述基于所述特征點和所述目標深度信息得到所述套管的定位信息的步驟包括：

17、獲取所述套管的幾何重心；

18、響應于所述特征點符合預設條件，則將所述特征點作為目標特征點；

19、所述預設條件包括所述特征點與所述幾何重心的距離符合第一距離閾值要求，且所述目標深度信息符合深度閾值要求；

20、基于所述目標特征點與對應的所述目標深度信息得到所述套管的所述定位信息。

21、較佳地，所述控制方法還包括：

22、響應于所述特征點不符合所述預設條件，則基于所述幾何重心和所述幾何重心對應的深度信息得到所述套管的定位信息。

23、較佳地，對所述圖像中的套管進行識別之后還包括：

24、識別所述圖像中的目標對象；

25、其中，所述套管設置在所述目標對象上；

26、基于所述特征點得到所述目標對象與所述套管的接觸區(qū)域；

27、基于所述特征點和所述接觸區(qū)域得到所述套管的定位信息。

28、較佳地，所述基于所述特征點和所述接觸區(qū)域得到所述套管的定位信息的步驟包括：

29、響應于所述特征點與所述接觸區(qū)域之間的距離符合第二距離閾值要求，則將任一符合要求的所述特征點的位置信息作為所述套管的所述定位信息；

30、或者，選取與所述接觸區(qū)域之間的距離最小的所述特征點，將所述特征點的位置信息作為所述套管的所述定位信息。

31、較佳地，所述控制所述操作端基于所述定位信息進行移動的步驟包括：

32、將所述套管的所述定位信息由像素坐標系轉換至機器人坐標系；

33、控制所述操作端基于所述機器人坐標系進行移動。

34、較佳地，所述操作端的數(shù)量大于或等于所述套管的數(shù)量，所述控制方法還包括：

35、響應于所述圖像中識別到的所述套管的數(shù)量不少于兩個，則獲取每個所述套管對應的所述定位信息；

36、控制與所述套管的數(shù)量相同的所述操作端與對應所述套管的所述定位信息匹配，每個所述操作端基于對應的所述套管的所述定位信息移動。

37、較佳地，所述控制與所述套管的數(shù)量相同的所述操作端與對應所述套管的所述定位信息匹配的步驟包括：

38、獲取每個所述套管與每個所述操作端的移動路徑；

39、選取與其他移動路徑無交叉的所述移動路徑作為目標路徑；

40、基于所述套管的數(shù)量選取對應數(shù)量的所述目標路徑，控制所述目標路徑對應的所述操作端進行移動。

41、第二方面提供一種手術機器人的控制系統(tǒng)，所述控制系統(tǒng)包括圖像獲取模塊、識別模塊、定位模塊和控制模塊；

42、所述圖像獲取模塊，用于獲取包括套管的圖像以及所述套管的深度信息；

43、所述識別模塊，用于對所述圖像中的套管進行識別，根據(jù)識別結果得到所述套管的特征點；

44、所述定位模塊，用于獲取所述特征點對應的目標深度信息；還用于基于所述特征點和所述目標深度信息得到所述套管的定位信息；

45、所述控制模塊，用于控制所述手術機器人的操作端基于所述定位信息進行移動。

46、較佳地，所述識別模塊包括掩膜輸出單元和特征點識別單元；

47、所述掩膜輸出單元，用于將所述圖像輸入經(jīng)過預先訓練的套管識別模型，輸出所述套管的掩膜；

48、所述特征點識別單元，用于基于所述掩膜識別得到所述套管的特征點。

49、較佳地，所述定位模塊還用于以所述圖像中所述套管的區(qū)域為前景，其他區(qū)域為背景；獲取所述特征點為中心的預設范圍內的前景像素的第一深度信息和背景像素的第二深度信息；根據(jù)所述第一深度信息和所述第二深度信息計算得到所述特征點對應的所述目標深度信息。

50、作為一種可實現(xiàn)的方式，所述定位模塊還用于獲取所述套管的幾何重心；響應于所述特征點符合預設條件，則將所述特征點作為目標特征點；

51、所述預設條件包括所述特征點與所述幾何重心的距離符合第一距離閾值要求，且所述目標深度信息符合深度閾值要求；

52、所述定位模塊還用于基于所述目標特征點與對應的所述目標深度信息得到所述套管的所述定位信息。

53、較佳地，所述定位模塊還用于響應于所述特征點不符合所述預設條件，則基于所述幾何重心和所述幾何重心對應的深度信息得到所述套管的定位信息。

54、較佳地，所述圖像獲取模塊還用于識別所述圖像中的目標對象；其中，所述套管設置在所述目標對象上；

55、所述圖像獲取模塊還用于基于所述特征點得到所述目標對象與所述套管的接觸區(qū)域；

56、所述定位模塊還用于基于所述特征點和所述接觸區(qū)域得到所述套管的定位信息。

57、較佳地，所述定位模塊還用于響應于所述特征點與所述接觸區(qū)域之間的距離符合第二距離閾值要求，則將任一符合要求的所述特征點的位置信息作為所述套管的所述定位信息；

58、或者，選取與所述接觸區(qū)域之間的距離最小的所述特征點，將所述特征點的位置信息作為所述套管的所述定位信息。

59、較佳地，所述控制模塊包括坐標系轉換單元和位移控制單元；

60、所述坐標系轉換單元，用于將所述套管的所述定位信息由像素坐標系轉換至機器人坐標系；

61、所述位移控制單元，用于控制所述操作端基于所述機器人坐標系進行移動。

62、較佳地，所述操作端的數(shù)量大于或等于所述套管的數(shù)量，所述位移控制單元還用于響應于所述圖像中識別到的所述套管的數(shù)量不少于兩個，則獲取每個所述套管對應的所述定位信息；控制與所述套管的數(shù)量相同的所述操作端與對應所述套管的所述定位信息匹配，每個所述操作端基于對應的所述套管的所述定位信息移動。

63、較佳地，所述控制模塊還包括路徑規(guī)劃單元；

64、所述路徑規(guī)劃單元，用于獲取每個所述套管與每個所述操作端的移動路徑；選取與其他移動路徑無交叉的所述移動路徑作為目標路徑；

65、所述位移控制單元還用于基于所述套管的數(shù)量選取對應數(shù)量的所述目標路徑，控制所述目標路徑對應的所述操作端進行移動。

66、第三方面提供一種電子設備，包括存儲器、處理器及存儲在存儲器上并用于在處理器上運行的計算機程序，所述處理器執(zhí)行計算機程序時實現(xiàn)如上述的手術機器人的控制方法。

67、第四方面提供一種計算機存儲介質，其上存儲有計算機程序，所述計算機程序被處理器執(zhí)行時實現(xiàn)如上述的手術機器人的控制方法。

68、本發(fā)明的積極進步效果在于：通過識別手術機器人所處場景中的套管，得到套管的特征點和深度信息，基于特征點和深度信息得到套管精確得到套管的位置信息，實現(xiàn)機器人的機械臂基于套管位置信息的自動化移動，替代人工拖動操作，縮短手術機器人的移動時間。