医疗连续体机器人模块化控制界面设计与Python库应用研究（上）

摘要

医疗连续体机器人作为新型仿生机器人，凭借本质柔顺性和高度灵活性，在微创手术中展现出独特优势，可通过弯曲路径到达传统刚性工具难以触及的手术部位，如神经外科手术中绕过关键组织到达肿瘤位置，为癌症等疾病的精准诊疗提供新途径[1][2]。其控制界面设计需兼顾人体工程学（符合认知规律的布局、触觉反馈）与软件抽象架构（语义抽象、硬件I/O抽象），对保障操作安全性与提升手术效率具有关键作用[3][4]。

本研究采用模块化设计方法，整合多段式身体结构、肌腱驱动单元等模块化组件，结合有限元法、常曲率建模等运动学方法及基于模型/无模型/混合控制策略，以应对系统强非线性、强耦合、时变及强弹性效应等控制挑战[2]。实验验证方面，参考达芬奇X/Xi系统全球183万例手术数据，其技术故障率为2.45%，81.18%的故障可通过人工或系统调整解决，手术中止率仅0.07%，验证了现有医疗机器人故障处理机制的有效性[5]。

核心价值：本研究通过模块化控制界面设计与算法集成，旨在提升连续体机器人的操作精度与响应速度，为推动其在精准医疗领域的临床应用提供理论支撑与技术参考，对增强医疗机器人系统的安全性与可靠性具有重要意义。

关键词

医疗连续体机器人；模块化控制界面；Python库；逆运动学；人体工程学；肌腱/绳驱动；主从控制；行为预设自适应控制(BPAC)；人机交互；安全性

关键词选取说明：严格遵循学科领域优先级排序，核心要素覆盖机器人类型（医疗连续体机器人）、设计方法（模块化控制界面）、技术工具（Python库）、关键算法（逆运动学）及设计标准（人体工程学），同时整合肌腱/绳驱动、主从控制等关键技术特征与安全性、人机交互等应用需求，确保检索相关性与研究主题匹配度[2][6][7]。

引言

微创手术技术的精准化与微创化发展，对手术器械的柔性操作能力提出了更高要求。传统刚性机器人由刚性连杆和关节组成，运动自由度有限，柔顺性和安全性不足，难以适应人体非结构复杂环境下的精准手术操作[2]。相比之下，连续体机器人作为一种柔性驱动的仿生机器人，受躯干、触手和蛇的生物结构启发，通过弹性材料和应变结构实现本质柔顺性，能够产生连续变形并进行大幅度形变，在狭小、弯曲的环境中展现出优异的操控性能[2][8]。其核心优势包括高柔性（可弯曲、伸缩、卷曲）、空间适应性强及高度交互安全性，使其在微创手术、内窥镜检查等医疗场景中具有不可替代的应用价值[9][10]。

随着外科手术机器人技术的普及，以达芬奇系统为代表的医疗机器人设备已逐步应用于临床，但其控制技术仍面临三大核心挑战：
一是算法层面，传统控制方法在收敛时间和误差控制方面存在不足，且需繁琐参数微调[10]；
二是系统层面，机器人种类多样性导致通用控制系统开发复杂，增加研发成本和时间[10]；
三是人机交互层面，约25%的医疗错误与设备操作相关，其中许多问题源于交互设计缺陷，如界面混乱、反馈不足或操作逻辑不合理[<