基于深度神经网络的手术机器人轨迹精准定位与智能存储方案编程（总集下）

第四章 基于深度强化学习的智能轨迹规划

在精确定位的基础上，如何让机器人自主地从A点移动到B点，同时避开障碍物、满足运动学约束并优化某个性能指标（如路径最短、运动最平滑），这就是轨迹规划问题。本章将阐述如何利用DRL和模仿学习构建一个智能的在线轨迹规划器。

4.1 规划问题建模

我们将轨迹规划问题建模为一个MDP：

• 环境：包含手术机器人模型、患者解剖模型（可从术前CT/MRI重建并弹性化）、目标点。
• 智能体：手术机器人控制器。
• 状态空间 $S$：需要全面描述当前环境。S={ Ptool,Vtool,Oobstacles,Ptarget,Ctask}S = \{P_{tool}, V_{tool}, O_{obstacles}, P_{target}, C_{task}\}S={ Ptool​,Vtool​,Oobstacles​,Ptarget​,Ctask​}
  • $P_{tool}$：工具当前位姿（来自第三章的定位模块）。
  • $V_{tool}$：工具当前速度。
  • $O_{obstacles}$：障碍物信息。可以是点云、体素网格，或由CNN编码的特征向量。
  • $P_{target}$：目标点/区域。
  • $C_{task}$：当前任务的上下文信息（如“缝合”、“切割”）。
• 动作空间 $A$：智能体输出的控制指令。可以是高维的连续动作：
  • 关节空间控制：每个关节的目标速度或力矩。$a_t=({\dot{q}}_1,{\dot{q}}_2,...,{\dot{q}}_n)$。
  • 笛卡尔空间控制：末端执行器的期望速度旋量。$a_t=(v_x,v_y,v_z,{\omega }_x,{\omega }_y,{\omega }_z)$。我们选择笛卡尔空间控制，因为它更直观，且能绕过复杂的IK求解。
• 奖励函数 $R$：这是DRL设计的核心，需要精心设计以引导智能体学习期望的行为。

4.2 混合学习框架：模仿学习 + 深度强化学习

纯粹的DRL训练，尤其是从零开始（Tabula Rasa）训练，需要海量的与环境交互的尝试，这在手术场景中是不可接受的（试错成本高）。模仿学习提供了一个解决方案。

4.2.1 行为克隆预训练

1. 数据收集：记录专家外科医生在模拟器或真实手术中完成的操作数据。每一条数据是：$(s_t,a_t)$，即专家在状态 $s_t$ 下采取的动作 $a_t$。
2. 模型训练：训练一个神经网络（策略网络 ${\pi }_{\theta }(a|s)$）来模仿专家的行为。目标是最小化其输出动作与专家动作的差异。
   • $L_{BC}(\theta )={\mathbb{E}}_{(s_t,a_t)\sim D_{expert}}[||{\pi }_{\theta }(s_t)-a_t|{|}^2]$
3. 作用：BC训练得到的策略网络，已经学会了专家的“基本操作范式”，为后续的DRL训练提供了一个非常好的“热启动”，大大加快了收敛速度，并避免了初期随机的、危险的动作。