天津大学副校长王树新：妙手手术机器人实现刚柔转换
8月20日消息，2018世界机器人大会拟于8月15日至19日在北京亦创国际会展中心举行。大会以“共创智慧新动能 共享开放新时代”为主题，由“论坛”、“博览会”、“大赛”、“地面无人系统展示活动”四大版块构成。 本届大赛汇聚了来自美国、俄罗斯、德国、日本、以色列等全球近20个国家和地区的1万余支赛队和数百名顶尖专家，共计超过5万多名参赛选手同台竞技。
天津大学副校长王树新进行了题为“医疗机器人结构刚与柔的设计演变”的主题演讲。
以下是演讲全文：
很高兴来到这里和各位同仁交流，刚才提到关于医疗机器人的问题，医疗机器人也是我们非常关注的。我的报告大概分为以下几个方面：手术机器人的设计、模型和应用。
谈到手术机器人的前提，必须要谈一些手术方面的事情。传统的手术都是刀子、剪子和镊子，微创手术实际上是拓展到了更小的使用空间操作。手术机器人的产生使我们对手术有了新的理解，也对手术模式起了一些新的变化，但还没有完全颠覆整个手术的模式。无论是肠镜还是消化道的内镜，现在仍然是作为内科检查非常重要的工具，但并不能应用到手术过程当中。
天津大学团队研制了“妙手手术机器人”，通过丝的传动融入柔性。大家都知道达芬奇系统，形式上它和达芬奇是相同的，但从设计原理本质来说是不一样的。这套系统本身要比达芬奇小得多，成本也低得多。可以看到这里柔性的材料已经发挥了主要的作用，比如前端工具我们用了很多的丝，末端有四个自由度，直径是10毫米，如何让这些丝互不干涉，减少它的摩擦等等，这些都是我们必须要考虑的问题。
目前的手术机器人系统已经产业化，2014年已获得临床应用，同时转化给企业，已经有将近50例的临床，我们做得非常顺利。通过认证以后这项工作步伐也在加快。这已经改变了医生的操作模式，但本身并没有改变外科，也没有使得外科的本质发生根本性的变化。
大家都知道，手术有开放到微创的过程，内镜有诊断到治疗的过程，如何使内外科融合，或者让模糊的界限变得清晰，这都是需要考虑的问题。此外，整个过程中如何把系统完整地再现，这是我今天报告的主要内涵。柔性机器人有很多，也有不少理念，但围绕这个领域还要从应用的角度思考，如何让两个领域相互借鉴，要从应用端思考如何把这个问题走通。
手术机器人如果要做到全柔性应该通过自然腔道进行手术，进入体内操作，器械就是其中非常重要的内容。可以看到手术机器人做成软镜以后整个刚性和操作的力度、可达性必须统筹考虑，起到主要作用的还是整个结构的设计。
整个操作过程当中人肯定要坐在那里操作，实现进入体内完成整个手术的过程，必须要看到稳定性、精度和柔顺性等等问题。这就涉及到一个核心要素，就是软和硬的问题，应该如何匹配和实现。今天讲的内容主要的核心就是软和硬的刚柔并济，这个过程必须解决的是整个操作的结构，或者是操作的器械，这种器械本身必须要在刚与柔之间进行适当的转化。我们列出的表是变刚度的设计，包括了它的原型、机构、刚度状态和响应时间。
这里特别需要和各位介绍一下，实际上在刚和柔转换的过程当中，作为一个器械或者机器人的操作臂，这种结构本身实现运动和力的过程，响应时间是非常重要的一个指标。大家想像一下，不可能拿着一个机器人在身体当中做手术，操作的时间要停留十分钟或者五分钟才能完成，一个动作保持在那个地方不做任何等待器械的变化，一定是几秒钟内要完成这些操作。刚和柔的转换可以通过物理的办法，比如丝的结构实现整个手术的操作，手术器械从柔态变成刚态，这些本身都是通过物理的结构来实现。
当然，这只解决了刚和柔的问题，包括响应时间、空间和体积，更多的约束条件并没有考虑进去。应用的过程当中实际上是不可能的，很多想法可能在推进的过程中10个只能有0.5个可以得到应用。通过材料的相变和加温度就可以实现整个刚和柔的转换，可以把材料本身的特性和结构的特性融合起来进行操作，也会带来一些问题，响应时间是最大的问题。
我们的主要工作是把材料和结构融合起来，实现刚和柔的转化。我们自己通过一定的比例配置液态金属，并将其注入结构之中，灌在编织丝当中我们就可以知道这个编织的管子过去刚度是一定的，通过液态金属和温度控制可以实现相应结构的变化。软态到刚态的转换是非常慢的，实际演示起来非常麻烦。运用如海绵聚酯等高分子材料也可以通过吹蒸汽的方法来实现，很容易地可以把这种刚态和柔态形成一定的变化，而且响应时间可以达到秒级，这样手术的机械才能真正使用这种结构。
围绕这些做了很多设计，最近发表了一篇文章在宏观大分子上面，快速响应、快速恢复，把结构和材料融合在一起，在保持刚性和柔性快速转换的同时，保持其刚态和柔态的特征。实际上很简单，水分子进入材料本身内部结构的时候会影响到整个空气度，这样就增加了柔性，吹干以后整个物理的连接点发生了变化，形成了刚性，这样从干态到湿态，再从湿态到干态的响应时间是秒级，包括整个张力和弯曲度都通过了一些测试，包括不同的情况下对稳定性和刚性之间的比例值就可以得到相应的结果。
可以看到一种状态到另一种状态的响应时间是3.7秒，另外一种反应时间是17秒，这样的状态可以使我们更好地完成相应的刚柔转换工作。弯曲、保持和缩短都可以通过水蒸气在身体当中作为接受的操作方式，实现整个刚和柔的转换，也可以实现性能的要求。
这是结构的基本特征，通过丝来驱动，实现整个运动的过程。把这样的结构装在机械臂上面，也就是软性的器械，可以实现前端整个主动的操作，这样就可以完成整个器械本身的定位，保持在这个位置，同时进行力的操作。
大家知道，越软的材料力越是不够的，而硬的材料力虽然够，但适应性是不够的，我们就要把适应性和力很好地结合起来，实现整个手术的操作。以缝合打结为例，传统器械来做缝合打结需要空间才能操作，它的力度非常大，具体的数值大家可能不知道，但缝合肯定是需要力的。比如缝合一个直径10毫米左右的血管，钳子夹针的力大概是11-13牛，而普通的小器械很难达到这么大的力，加上穿刺过程的作用力很难实现真正的缝合操作。刚性状态都这么难的话，柔性状态就很难实现了，所以除了用激光的办法，缝合还是离不开的。如果我们做柔性的器械，应该怎样把这项工作实现?必须考虑柔性器械的末端操作。
这里可以看到我们设计的末端器械，操作过程在刚性器械当中已经有了，难点在于柔性器械下可以通过类似缝纫机的原理把整个缝合实现相应的操作。围绕机器人本身要做到人机交互操作，必须要有运动学模型，传统的横驱力模型会有一定的误差，我们针对的更多的是变驱力模型来做相应的工作。比如设计器械本身，模型必须要用非横驱力，精度才能提升，特别是刚度保持和软态两种情况下转换，若只用横驱力模型，偏差非常大，必须通过图像系统的引导纠正偏差，这就给手术操作的精准性带来很大的延时，必须通过很小的调整量实现精准的操作。
围绕这项工作，我们必须要做一些事情。整个传感工作我们是比较关注的，柔性器械进入腔内的检测，传统的力传感器不是太灵光的，因为必须要有力的变化，而力的变化又给结构的刚度特性带来了新的要求。如何在柔性的状态下感知更多的信息?可以看到国外已经发表了很多文章，通过柔性电子的办法可以获取更多的信息，使得我们能够感知身体内部的特征，比如癌症的检测，组织器官是不是正常等等。传感器的设计过程当中也引入了很多技术，比如柔性电子和柔性薄膜，这些技术已经进入整个医疗器械或者医疗机器人的领域当中。
如果一个软性的器械进入体内，除了能够看到它的外观和颜色之外，其它的感受特别是对埋在皮肤表层组织下面的癌症特征是很难感觉到的，所以我们用触感的办法，但在这种软的器械状态下很难获取，我们用的是光的办法，就是通过光的强度变化和一定的接触特征形成互动的关系，根据这种互动的关系可以知道肺部是不是有硬壳的特征，进一步通过超声办法检测，二者结合起来就可以很好地感知或者找到要手术的部位和存在的隐患。
柔性器械操作过程当中实际上还存在形状保持的问题，要操作进入体内的机械臂，如何感知它的形状是不是与身体的形状相适应?我们把FBG的检测技术预埋到整个操作臂当中，这样就可以知道它的形状特征，加上运动学模型和几何形状，可以很好地把机器人的轨迹融合起来，保证整个工作能够实现需要医疗的手术操作。
我们设计的这种NOTS器械拥有15毫米的直径，4个小孔分别进工具，直径大概3-4毫米，这种手术工具进入里面以后我们就可以把整个手术的操作更换工具、清洗和姿态调整，所有的这些工作可达可操作可手术，直径15毫米的管路再加上柔性的工具实现整个手术操作，末端加入了刚度可变的结构，主要是在有力度操作的时候必须保证器械是有足够的力，这样才能完成相应的手术操作，否则的话根本完不成手术相应的工作。
在中南大学湘雅医院我们进行了动物实验，右边的录像是在实验室的情况下来看工具，就是只看工具的刚性特征能否来做缝合打结，不是整个装起来的，而是分别测试工具性能。要把这些工具塞入具有4个小孔的柔性臂里面，然后通过柔性的渠道把操作的臂再塞进去实现手术的操作。这些工作已经通过了临床的验证，但也发现了一些问题，比如灵活性和力度如何匹配，手术操作过程同时需要灵活性又需要力度的时候还需要进一步来做，就是刚柔转换的响应时间要进一步提升，找到新的办法保证在刚和柔之间的演变能够达到我们期望的结果。
综上所述，刚性器械本身已经在工业界和医疗界得到了应用，但柔性器械可能是解决与人体相适应比较有效的手段，如何把刚性的特征和柔性的好处结合起来，这就是我们做下一代医疗机器人必须考虑的问题。解决问题的核心就在于刚性和柔性之间的转换，刚性和柔性之间围绕整个实施过程有不同的用处能够发挥作用，而这依赖于结构和材料。材料和结构确定以后，机械臂的设计才能完成，机器人其它的控制、传感就要发生相应的变化。只有一个完整的系统才能真正实现手术的操作，只有刚柔并济才有可能把内科和外科融合在一起，也只有这种情况才能使软和硬很好地结合，融合到手术机器人的过程当中，能够为人类作出更大的贡献。
(文章转载自：新浪科技)
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