Jan Reinhold

Zusammenfassung Die roboterassistierte Chirurgie bietet viele Vorteile hinsichtlich Präzision und Erleichterung in der Medizin, wobei der Arzt das System extern steuert, indem dieser die Bewegungen des Roboters während der Operation vorgibt. Trotz Schulungen und Erfahrung können Bedienfehler durch den Anwender nicht ausgeschlossen werden. Zudem hängt bei den etablierten Systemen das präzise Führen von Werkzeugen entlang komplex geformter Oberflächen, z. B. zum Fräsen oder Schneiden, von den Fähigkeiten des Bedieners ab. In diesem Beitrag wird zum einen eine Erweiterung der etablierten Roboterassistenz zur gleichmäßigen Bewegung entlang beliebig geformter Oberflächen vorgestellt und zum anderen eine Bewegungsautomation eingeführt, die über die bislang eingesetzten Assistenzsysteme hinausgeht. Beide Ansätze sollen insbesondere die Genauigkeit bei oberflächentreuen medizinischen Verfahren verbessern und Bedienfehler vermeiden. Für spezielle Anwendungen mit diesen Anforderungen sind beispielsweise das Ausführen präziser Schnitte oder das Entfernen anhaftenden Gewebes im Fall von Wirbelsäulenstenose zu nennen. Für eine präzise Umsetzung dient jeweils ein segmentierter Computertomographie(CT)- oder Magnetresonanztomographie(MRT)-Scan als Grundlage. Bei der vom Bediener extern gesteuerten Roboterassistenz werden die an den Roboter gegebenen Kommandos verzögerungsfrei geprüft und überwacht, sodass eine oberflächentreue Adaption der Bewegung stattfinden kann. Im Gegensatz dazu setzt sich die Automation zu den etablierten Systemen dahin gehend ab, dass präoperativ durch den Chirurgen die Bewegung entlang der gewünschten Oberflächen grob durch das Markieren markanter Punkte im CT- oder MRT-Scan geplant wird, daraus eine geeignete Bahn samt passender Werkzeugorientierung berechnet wird und anschließend nach einer Prüfung der Ergebnisse der Roboter diese selbständig durchführt. Durch dieses menschgeplante und roboterdurchgeführte Verfahren werden Fehler minimiert, jeweilige Vorteile maximiert und kostspielige Schulungen zum korrekten Steuern von Robotern hinfällig. Die Evaluation erfolgt sowohl in Simulation als auch im Experiment an einem komplex geformten 3‑D-gedruckten Lendenwirbel aus einem CT-Scan mit einem Stäubli TX2-60-Manipulator (Stäubli Tec-Systems GmbH Robotics, Bayreuth, Deutschland). Die Verfahren sind jedoch ebenfalls auf jedes andere Robotersystem, das den notwendigen Arbeitsraum abdeckt, wie bspw. das DaVinci -System, übertragbar und anwendbar.

Flexibility combined with the ability to consider external constraints comprises the main advantages of nonlinear model predictive control (NMPC). Applied as a motion controller, NMPC enables applications in varying and disturbed environments, but requires time-consuming computations. Hence, given the full nonlinear multi-DOF robot model, a delay-free execution providing short control horizons at appropriate prediction horizons for accurate motions is not applicable in common use. This contribution introduces an approach that analyzes and decomposes the differential kinematics similar to the inverse kinematics method to assign Cartesian boundary conditions to specific systems of equations during the model building, reducing the online computational costs. The resulting fully constrained NMPC realizes the translational obstacle avoidance during trajectory tracking using a reduced model considering both joint and Cartesian constraints coupled with a Jacobian transposed controller performing the end-effector’s orientation correction. Apart from a safe distance from the obstacles, the presented approach does not lead to any limitations of the reachable workspace, and all degrees of freedom (DOFs) of the robot are used. The simulative evaluation in Gazebo using the Stäubli TX2-90 commanded of ROS on a standard computer emphasizes the significantly lower online computational costs, accuracy analysis, and extended adaptability in obstacle avoidance, providing additional flexibility. An interpretation of the new concept is discussed for further use and extensions.

Imaging techniques are established aids in surgical procedures and have become indispensable in modern medicine. Combined with robot-assisted systems, significantly higher precision can already be achieved today and work steps can be simplified. We hypothesize that algorithms can make the operations of the future safer and easier. The paper introduces an approach for the control of a robotic manipulator that, based on standardized imaging techniques, monitors and adapts externally given movement commands. The physician controls the system, benefits from the robot’s precision, and movements will be intervened in if unwanted contact with the environment would occur. This is important, e.g., when operating near sensitive tissue, nerves or bone that must not be injured. Objects from the image data are considered in the control scheme and may have arbitrary shape and size. Furthermore, since the approach can be in principle adapted to any shape it is shown how robot operations in confined spaces, that are challenging to achieve using an external controller, can be simplified by the introduced approach. The online evaluation takes place in Cartesian space and is then transformed into joint space using the inverse kinematics. The approach is implemented using GAZEBO and a simulation study is performed for the 6-DOF industrial manipulator Stäubli TX2-60.

The handling of liquid filled containers is a challenging task in industrial manufacturing processes. Without an appropriate trajectory sloshing of the liquid occurs during point-to-point motion. This paper presents a time optimal trajectory planning approach that is used for feedforward motion control and prevents the liquid filled container from sloshing. For this, a model of the liquid inside the container is included into the formulation of a constrained dynamic optimization problem to achieve rest-to-rest motion while simultaneously avoiding obstacles. The presented approach is validated by simulation and on an experimental setup using an industrial robot handling the container.