基于多目紅外相機的手術(shù)機器人光學(xué)跟蹤系統(tǒng)相關(guān)技術(shù)研究.pdf

1、在機器人輔助外科手術(shù)系統(tǒng)(RASS)中，手術(shù)器械相對于病灶部位的位置和姿態(tài)必須實時地精確計算出來以便正確的引導(dǎo)外科手術(shù)的進(jìn)行。為了規(guī)避手術(shù)環(huán)境中可見光變化對于光線定位跟蹤系統(tǒng)的影響，本文采用了紅外攝像機進(jìn)行圖像的采集；同時為了降低多個手術(shù)器械及手術(shù)參與人員引起的光線遮擋問題出現(xiàn)的可能性，本文采取了符合一定拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的多目攝像機模式?；诙嗄考t外相機的手術(shù)機器人光學(xué)跟蹤系統(tǒng)涉及以下幾個方面的內(nèi)容：攝像機標(biāo)定；圖像點提?。粓D像點匹配；立體三角

2、原理；多目標(biāo)跟蹤技術(shù)；手術(shù)器械的識別與標(biāo)定。
　　 本文所述的系統(tǒng)采用了基于三坐標(biāo)測量儀(CMM)的紅外相機標(biāo)定方法和一種改進(jìn)的立體三角原理——基于垂足的空間點定位方法(PFM)。實驗結(jié)果表明這種紅外相機標(biāo)定方法和空間定位方法的精度均優(yōu)于傳統(tǒng)的方法。本文還引入了一種利用擴展卡爾曼濾波器(EKF)的多目標(biāo)跟蹤技術(shù)，這種技術(shù)可以最大限度的整合利用多目攝像機的冗余信息。目標(biāo)點的運動軌跡可通過不同時刻的多目攝像機圖像點更新三維空間點的坐

3、標(biāo)而獲得。這種技術(shù)可以比較精確地估計三維目標(biāo)點的運動信息，因為它直接利用目標(biāo)點在攝像機平面上的圖像點進(jìn)行目標(biāo)點的更新，而不是利用可能包含誤差的三維重建點進(jìn)行目標(biāo)點的更新。實驗表明，這種目標(biāo)跟蹤算法可以同時高效地跟蹤多個目標(biāo)的三維軌跡，并且，利用擴展卡爾曼濾波器(EKF)估計出的三維點位置與利用PFM計算出的數(shù)據(jù)高度一致，但是此類跟蹤算法所需要的計算量和計算時間大大少于PFM。此外，本文還提出一種基于幾何推理的點模式匹配方法用來從三維點云

4、中分離出手術(shù)器械上的標(biāo)志點，這種方法具有明確的幾何意義，邏輯嚴(yán)密，計算量小，結(jié)果可信度高。誠然，或許此類方法不適合于大部分點模式匹配問題，但是可以有效解決本文系統(tǒng)中的問題。
　　 除了以上具有創(chuàng)新意義的技術(shù)方法，本文還系統(tǒng)介紹了有關(guān)光學(xué)定位跟蹤系統(tǒng)的基礎(chǔ)理論和相關(guān)研究，主要包括攝像機模型及經(jīng)典攝像機標(biāo)定方法，特征點提取、特征點匹配及立體三角法等三維重建理論，擴展卡爾曼濾波器的基本理論及其在光學(xué)定位跟蹤系統(tǒng)中的應(yīng)用方法，以及手術(shù)器