摘要
当今社会医疗机器人技术发展迅速，特别是超声机器人在医疗领域的应用，展现了巨大的潜力和应用价值。医疗超声机器人作为一种集成了超声成像技术和机器人系统的先进医疗装置，在临床诊断、疾病监控及手术导航等方面显示出独特的优势。本文深入研究超声机器人系统中的关键技术，包括机器人逆运动学求解和基于能量最优的轨迹规划，旨在提升超声检查的效率和准确性的同时降低机械设备的能耗和医务人员的身体负担。具体研究内容如下： 1、针对机械臂逆运动学的多解和奇异点问题，提出了一种基于改进差分进化和动态更新机制的高性能优化算法改进猎人猎物优化算法(DE-HPO)。通过对Franka机械臂的D-H参数和运动学方程进行深入分析，构建了精确的机械臂模型，并且使用MATLAB对模型的正确性进行仿真验证。本文提出的DE-HPO算法加速了机械臂各关节角度的计算过程，同时提高了求解精度。与现有的传统算法和元启发式算法对比表明DE-HPO算法在机械臂逆运动学求解中具有更好的全局搜索能力、更高的收敛速度和更优异的适应性，为机械臂精确控制和机械臂运动优化提供了新的解决方案。 2、针对机械臂在执行任务过程中如何有效降低能量消耗，同时确保其动作流畅性的问题，提出了一种融合5-7-5多项式关节空间轨迹规划和改进金矿搜索优化算法(CDE-GRO)的能量最优轨迹规划方案。5-7-5多项式关节空间轨迹规划方法通过精细的分段控制，实现了运动动态特性的优化和运动轨迹的平滑，从而延长了机械部件的寿命。引入精英反向学习和改进动态探索平衡机制，CDE-GRO算法提高了多项式参数解的质量，同时有效减少了能量消耗。通过与其他元启发式算法对比表明CDE-GRO算法具有更出色的快速收敛至低能耗最优解的能力，为超声机器人能量最优轨迹规划性能提供了新的解决方案。 3、搭建了一个集成化的超声机器人实验样机测试系统，该系统使用Kinect深度相机捕获图像数据并将数据转换为三维点云形式，确保超声探头能够精准定位到患者体表并进行自主扫描。同时，该系统将本文提出的DE-HPO算法与CDE-GRO算法和硬件设备相结合，显著提高了医疗诊断的效率。此外，本系统集成了基于QT的医疗辅助机器人上位机软件，提高了系统的实用性与系统用户的友好性。在医用模拟人体上测试结果表明，本文提出的软件算法在提升超声检测效率和能耗方面具有显著的实际应用价值，为超声机器人领域提供了一种高效、集成化的解决方案。
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