基于二阶伏特拉级数模型的心脏运动信号快速最小二乘估计

心脏手术辅助机器人动态地消除心脏表面手术点与手术工具之间的相对运动,帮助医生在心脏不停跳的情况下完成手术并且极大减小病人术后并发症的影响。由于心脏运动的高带宽、非平稳、非线性的特点,机器人很难快速准确跟踪心脏运动。针对这一问题,该文首先通过双谱分析了解到心脏信号具有明显的源于心跳与呼吸运动相互耦合的非线性特征。接着提出基于非线性二阶伏特拉(Volterra)级数模型心脏运动快速预测算法,为控制算法提供参考信号的超前预测值。采用非线性模型描述心脏运动更加精确地表达了心脏运动的物理本质,快速最小二乘算法保证了系统的实时性。对比实验结果表明,非线性预测算法在均方误差方面优于以往的线性预测算法,大大减小了预测误差,提高了手术机器人相对运动消除能力。