机器人外科手术训练中腕部挂载力/扭矩传感器的实时非接触力补偿
机器人学
2026-04-28 v1 系统与控制
系统与控制
摘要
力反馈在机器人辅助手术中长期缺失的功能，使外科医生无法感知组织特性或在精细操作中施加受控力。尽管商业机器人系统开始集成触觉技术，但其高昂成本限制了训练和研究的可及性。为填补这一空白，我们扩展了之前开发的低成本机器人手术训练系统 RoboScope，集成腕部挂载力/扭矩 (F/T) 传感器以提供触觉反馈训练。腕部挂载式传感器避免了脚端传感器所面临的诸多挑战，但引入了重力、传感器偏置、安装偏移以及相关扭矩等非接触力，这会损害测量准确性。本文提出一种基于递归最小二乘 (RLS) 的鲁棒实时补偿方法。该方法无需数据集收集和频繁校准，能够适应变化的工作条件。实验验证表明，所提出的方法在非接触力补偿中实现了超过 95% 的误差降低，在非接触扭矩补偿中实现了超过 91% 的误差降低，显著优于现有方法。这些结果凸显了该方法在机器人手术训练和研究中提供可靠触觉反馈的潜力。
引用
@article{arxiv.2604.23696,
title = {Real-Time Non-Contact Force Compensation for Wrist-Mounted Force/Torque Sensors in Haptic-Enabled Robotic Surgery Training},
author = {Walid Shaker and Mustafa Suphi Erden},
journal= {arXiv preprint arXiv:2604.23696},
year = {2026}
}
备注
Submitted to 2026 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS)