基于分层QP控制与权限引导恢复规划的眼科机器人高精度RCM运动
论文将眼科手术机械臂在软件远程运动中心（RCM）约束下出现的伺服振荡形式化为约束诱导任务奇异：RCM投影后的末端雅可比降秩，而未投影的末端雅可比仍良态，导致有效末端权限崩塌。作者提出内置奇异恢复的高精度RCM伺服架构，由权限引导规划器为每个目标选择良态构型并规划RCM一致路径，再由固定分层QP控制器执行。在200个场景的运动学基准上，近奇异目标达128/128、近关节极限目标达71/72，软件RCM残差低于0.142 mm；在物理6自由度机械臂上跨四个RCM入口点执行，最坏运动学重建RCM残差178 μm，末端调节误差中位数32 μm，满足200 μm控制要求。
发布于 10-22 10:55来源：arXiv cs.RO
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通用机械臂可以在软件远程运动中心（RCM）约束下定位眼科器械。 但在某些对末端任务本身非奇异、却可达的构型下，RCM约束与末端跟踪目标发生冲突，伺服出现振荡。 作者将这一失效形式化为约束诱导的任务奇异：RCM投影后的末端雅可比矩阵降秩，而未投影的末端雅可比矩阵仍保持良态，导致有效末端权限崩塌，尽管目标仍然可达。
为此提出一种内置奇异恢复的高精度RCM伺服架构：对每个指令目标，由权限引导规划器选择良态且可达的机械臂构型，并规划RCM一致的路径，由固定的分层QP控制器执行。 在200个场景的运动学基准上，完整的标称与恢复协议在近奇异目标上达到128/128、在近关节极限目标上达到71/72（分别为100%和99%），软件RCM残差低于0.142 mm。
在物理6自由度机械臂上，该方案在四个RCM入口点均能执行，最坏情况下运动学重建的RCM残差为178 μm，末端调节误差中位数为32 μm，满足眼科任务采用的200 μm控制要求。