核心发现
方法论
本文提出一种集成设计-建模-感知的协同架构，利用在驱动系统电机支架中引入的柔性元件，通过微变形实现Cable张力的实时测量。模型采用基于短厚梁理论的多体并行计算框架，考虑剪切效应和多Cable交互，保证实时性能。结合近端多轴力/扭矩传感器，实现稳定的形状与力感知。实验验证在单段和双段连续机器人中，成功实现Tip姿态估计和接触力感知，误差在0.12N以内，模型更新频率超过200Hz。
关键结果
- 在单段机器人中，Cable张力测量误差平均为0.12N，最大不超过0.4N，验证了微变形传感的高精度和高频率能力。
- 模型在多Cable交互和非线性剪切效应下，保持实时性能，形状估计误差满足临床应用需求，Tip位置误差小于2mm。
- 多Cable空间布置方案显著提高通道利用率，将8根Cable布局在直径3.5mm、壁厚<0.4mm的空间内，满足微创手术的空间限制。
研究意义
该研究突破了紧凑型绳索驱动连续机器人中Cable张力的实时感知瓶颈，为自主手术提供了基础。通过集成机械设计与高效建模，实现了在不占用空间的前提下的形状与力感知，为微创手术机器人向更高智能化迈进奠定基础。这不仅提升了机器人在复杂解剖路径中的导航能力，也为未来自主操作和多模态感知系统的集成提供了技术支撑。
技术贡献
提出一种基于微变形的Cable张力传感机制，结合短厚梁模型的高效并行计算框架，实现多Cable交互的实时建模。引入空间Cable布置策略，优化通道利用率。结合近端多轴力/扭矩传感器，增强形状与接触力的稳定感知能力。该方案在不牺牲机器人紧凑结构的前提下，显著提升了感知的精度和频率，为绳索驱动连续机器人感知技术树立新标杆。
新颖性
本研究首次将微变形感知机制应用于绳索驱动的紧凑型连续机器人中，突破了空间限制下Cable张力的实时测量难题。提出的短厚梁模型和多Cable空间布置方案，显著改善了非线性剪切和复杂交互的建模精度。结合多传感器融合策略，实现了高频率、稳定的形状与力感知，填补了现有技术在微型化、多Cable复杂路径感知方面的空白。
局限性
- 模型在极端弯曲或高载荷条件下，可能出现剪切效应未完全捕获的偏差，影响感知精度。
- 多Cable空间布局虽优化空间利用，但在极端复杂路径中仍存在交叉干扰，需进一步优化布线策略。
- 系统对硬件的依赖较高，传感器校准和信号处理复杂，未来需简化硬件架构以适应临床环境。
未来方向
未来将结合深度学习算法优化Cable张力与形状的估计精度，探索多模态感知融合策略，提升系统鲁棒性。同时，计划在更复杂的解剖路径和多段机器人中进行临床前验证，推动自主手术的实现。此外，将研究更紧凑的传感器集成方案，进一步缩小机器人尺寸，增强其在微创手术中的应用潜力。
AI 总览摘要
连续机器人在微创手术中的应用不断扩展，其灵活性和导航能力使其成为未来智能手术的重要方向。然而，形状和力的精准感知一直是制约其自主化的关键难题。传统的传感方法多依赖于空间有限的传感器布局或复杂的外部测量装置，难以在紧凑结构中实现高频率、实时的感知能力。本文提出了一种创新的集成设计-建模-感知架构，旨在突破这一瓶颈。
核心思想在于利用在驱动电机支架中引入的柔性元件，通过微变形实现Cable张力的高精度实时测量。这一机制无需占用额外空间，极大地保持了机器人结构的紧凑性。配合基于短厚梁理论的多体并行计算框架，模型能够准确捕捉非线性剪切效应和多Cable交互，确保在复杂弯曲路径下的形状估计和接触力感知。结合近端多轴力/扭矩传感器，系统实现了稳定的Tip姿态估计和接触点检测。
实验验证在单段和双段连续机器人中均取得了令人满意的性能。Cable张力测量误差平均为0.12N，最大不超过0.4N，满足临床应用的精度需求。模型更新频率超过200Hz，确保实时反馈。空间布置方案优化了Cable通道利用率，将8根Cable紧凑布置在直径3.5mm、壁厚不足0.4mm的空间内，为微创手术提供了技术保障。这一创新方案不仅突破了空间限制下的感知难题，也为未来自主手术机器人提供了坚实基础。
总体而言，本文的研究成果在机械设计、建模算法和感知融合方面实现了多重突破，为绳索驱动连续机器人在复杂手术环境中的应用开辟了新路径。未来，结合深度学习和多模态感知，将进一步提升系统的鲁棒性和智能水平，推动微创手术机器人迈向更高的自主化和智能化阶段。
深度分析
研究背景
连续机器人作为微创手术的关键工具，经历了从刚性机械臂到柔性、多自由度结构的演变。早期研究多采用刚性机械臂，难以实现复杂路径导航。随后，弯曲连续机器人通过柔性材料和多自由度设计，显著提升了导航能力。代表性工作如C. Laschi的柔性机器人、R. Webster的多自由度软体机器人等，解决了弯曲路径的适应性问题。Cable驱动技术因其紧凑性和高传输效率成为主流，特别是在手术机器人中得到广泛应用。早期的Cable驱动系统多采用线性电机或导轨驱动，结合静态模型实现形状估计，但难以实现高频率的力感知。近年来，随着传感器技术和模型算法的发展，形状与力的联合感知成为研究热点。然而，空间限制和复杂路径带来的非线性建模难题仍未完全解决，特别是在微型化、复杂Cable布线条件下的感知性能不足，限制了其临床应用的普及。
核心问题
在绳索驱动的连续机器人中，如何在有限空间内实现高精度、实时的形状与力感知，是当前的核心难题。传统方法依赖于外部传感器或空间占用较大的测量装置，难以满足微创手术对紧凑结构的要求。Cable布线的空间布局复杂，非线性剪切和多Cable交互效应导致模型难以准确，影响感知性能。此外，现有模型多采用细长梁假设，无法准确描述短厚梁的剪切变形，造成误差积累。缺乏高频率、稳定的感知机制，限制了机器人自主操作的实现，亟需一种兼顾空间紧凑性和感知精度的创新方案。
核心创新
本研究的创新点主要包括：1）引入柔性元件实现Cable张力的微变形感知，避免占用额外空间，提升感知频率；2）提出基于短厚梁理论的多体并行计算框架，有效捕捉剪切和多Cable交互，确保模型在复杂路径下的准确性和实时性；3）空间Cable布线策略，通过分组和错位布线，优化空间利用率，支持多Cable布局在微型机器人中；4）结合近端多轴力/扭矩传感器，增强接触力和形状的稳定感知能力。这些创新共同实现了在有限空间内的高精度、多模态感知，为微创手术机器人提供了新技术路径。
方法详解
- �� 机械设计：在电机支架中集成柔性元件，通过微变形实现Cable张力的高频测量。柔性元件上布置应变片，利用其变形映射到Cable张力。• 建模：采用基于短厚梁的多体模型，考虑剪切和多Cable交互，利用并行矩阵运算提升计算速度，模型支持非线性变形和复杂路径。• 感知融合：结合Cable张力、编码器位移和近端力/扭矩传感器数据，通过迭代算法实现形状和接触点的高精度估计。• 空间布局：设计多Cable错位布线方案，将8根Cable分布在有限空间内，减少通道数，优化空间利用。• 实验验证：在单段和双段机器人中进行张力校准、模型验证和接触力感知，评估误差和实时性能。• 数据处理：利用神经网络校准传感信号，确保测量的准确性和稳定性。
实验设计
实验采用自制的单段和双段连续机器人原型，直径均为3.5mm，壁厚<0.4mm，配备8根Cable。通过加载已知力进行张力校准，验证模型的线性和非线性响应。利用高频数据采集硬件，测量Cable应变和力传感器信号，评估误差。对比静态模型和动态模型的形状估计误差，验证模型在复杂弯曲路径中的适应性。引入不同接触点和载荷条件，测试接触力和位置感知的准确性。通过多场景测试，评估模型的实时性能，确保在临床应用中的可靠性。实验还包括空间Cable布线方案的验证，确保多Cable布局在微型空间内的可行性。
结果分析
实验证明，微变形传感机制在Cable张力测量中实现了平均误差0.12N，最大误差不超过0.4N，满足微创手术的高精度需求。模型在复杂路径下保持高效，更新频率超过200Hz，确保实时反馈。形状估计误差在Tip位置小于2mm，验证了模型对非线性剪切和多Cable交互的准确描述。空间布线方案成功实现8根Cable在直径3.5mm的空间内布局，电缆通道利用率提升50%以上。多模态感知融合策略增强了系统的稳定性和鲁棒性，在不同载荷和接触条件下均表现出优异性能。这些结果显示，该方案在微创手术机器人中的应用潜力巨大，为未来自主手术提供了技术基础。
应用场景
该技术可广泛应用于微创手术机器人，尤其适合复杂路径导航和多点接触感知。实现高频率、精确的形状与力感知，有助于提高手术的安全性和自主化水平。未来可结合AI算法，发展自主导航和操作能力，适应更复杂的解剖环境。系统还可用于工业微操作、精密装配等领域，提升微型机械的感知和控制能力。实现条件包括空间紧凑的Cable布局、稳定的传感器校准和高效的实时计算平台。该技术的推广将推动微创手术向更高智能化、自动化方向发展，改善患者预后和手术效率。
局限与展望
模型在极端弯曲或高载荷情况下，剪切效应未完全捕获，可能导致感知误差增加。空间Cable布线虽优化空间利用，但在极复杂路径中仍存在交叉干扰，影响感知稳定性。硬件依赖较高，传感器校准复杂，系统对环境干扰敏感，需进一步优化硬件集成和信号处理算法。未来需提升模型的适应性和鲁棒性，减少对高精度传感器的依赖，增强在临床复杂环境中的应用能力。
通俗解读 非专业人士也能看懂
想象你在厨房里做饭，锅里放满了各种调料和食材。为了做出美味的菜肴，你需要不断调整火候和调料的用量，但厨房空间有限，不能随意放很多工具。这个厨房就像手术机器人要在狭小空间里操作，控制每个“调料”的用量（Cable张力）和“火候”（形状）。传统方法就像用笨重的锅铲和大锅，虽然能做菜，但不够灵活，也难以快速调整。本文提出的方案就像用一根细巧的温度计，嵌在锅边，能随时告诉你火候的变化，而且不用占用额外空间。通过巧妙设计的“厨房布局”，让所有调料都能井然有序地放在有限空间里。同时，利用一种特殊的“厨房模型”，可以快速预测菜肴的味道变化，确保每次调味都精准无误。这就像机器人在手术中，能实时知道它的“姿势”和“压力”，保证手术安全顺利。这样一来，即使空间再紧张，也能做出美味又安全的菜肴，未来的微创手术也会变得更智能、更可靠。
简单解释 像给14岁少年讲一样
想象你在玩一个超级复杂的拼图游戏，你需要把很多小块拼在一起，形成一幅完整的画面。这个拼图游戏很难，因为每个拼图片都要和其他拼图片紧密配合，而且空间很有限，不能放太多工具。传统的方法就像用大号的拼图块，虽然容易拼，但占空间太大，不能拼得很复杂。这个研究就像发明了一种新型的小巧拼图工具，可以在有限空间里快速、准确地拼出完整画面。它用一种特别的“变形”技术，让拼图块在拼合时能微微弯曲或变形，帮助拼出更复杂的图案。还设计了聪明的“拼图路线”，让所有拼图都能合理分布，不会互相干扰。这样一来，不仅拼图变得更快更准，还能在很小的空间里拼出漂亮的画面。未来，这种技术可以帮助医生在微创手术中更好地操控工具，确保手术安全顺利，就像拼图一样，把所有部分都拼得完美无瑕。
术语表
Cable张力 (Cable Tension)
Cable在驱动中的拉力，决定机器人弯曲和形状，传统测量依赖外部传感器，本文通过微变形实现高频测量。
用于描述机器人内部Cable的拉紧状态，影响其形状和力感知。
短厚梁模型 (Short-Thick Beam Model)
考虑剪切和弯曲的梁理论，适用于短而厚的结构，提升模型在复杂路径中的准确性，区别于传统细长梁模型。
用于机器人局部段的形状和力的建模，解决非线性剪切问题。
多体并行计算 (Parallel Multibody Computation)
将多个梁单元的运动学和动力学方程同时计算，通过矩阵批处理提升速度，满足实时需求。
实现模型在复杂路径下的快速更新。
主动感知 (Actuation-Perception Co-design)
将机械设计与感知算法结合，优化结构布局和模型参数，实现空间紧凑中的高效感知。
系统整体设计理念。
空间Cable布线 (Spatial Cable Routing)
在有限空间内合理布置多根Cable，减少干扰和通道占用，提升空间利用率。
优化多Cable布局方案。
Tip姿态估计 (Tip Pose Estimation)
通过模型和传感器数据，实时计算机器人末端的空间位置和姿态。
关键的手术导航信息。
接触力感知 (Contact Force Sensing)
检测机器人与组织接触时的力，确保操作安全，避免损伤。
实现机器人自主操作的基础。
神经网络校准 (Neural Network Calibration)
利用深度学习模型校准传感器信号，提高测量精度。
确保传感器输出的准确性。
空间紧凑性 (Spatial Compactness)
在有限空间内实现多功能布局，满足微创手术的尺寸要求。
设计中的核心目标。
非线性剪切 (Nonlinear Shear Effects)
梁结构在弯曲时产生的剪切变形，影响模型精度。
模型中必须考虑的重要因素。
开放问题 这项研究留下的未解疑问
- 1 当前模型在极端弯曲或高载荷条件下的剪切效应捕获仍有限，可能导致感知误差增加，影响临床应用的可靠性。未来需要开发更复杂的非线性模型，提升在极端工况下的准确性。此外，空间Cable布局在复杂路径中仍存在交叉干扰问题，需进一步优化布线策略。系统对硬件的依赖较高，传感器校准和信号处理复杂，未来应研究更简洁的硬件集成方案，以适应临床环境的需求。
应用场景
近期应用
微创手术导航
利用高频率形状和力感知，为微创手术提供精准导航，提高手术安全性和效率。
机器人自主操作
结合感知与控制算法，实现机器人在复杂路径中的自主导航与操作，减少手术依赖人工经验。
多模态感知系统
集成多传感器数据，提升机器人对环境的感知能力，适应多变的手术场景。
远期愿景
智能手术机器人平台
发展具有自主决策和操作能力的微创手术机器人，推动手术自动化。
微型化高性能感知系统
实现更紧凑、更高精度的感知硬件，适应更复杂的微创手术需求。
原文摘要
Shape and force sensing have long been critical bottlenecks in the development of compact capstan-driven continuum surgical robots, primarily due to the difficulty of obtaining cable tension information within the confined capstan assembly. To overcome these challenges, this paper presents an integrated design-modeling-sensing approach based on the concept of actuation-perception co-design. A compliant element is introduced into the motor mounting bracket of the drive system, enabling micro-deformation under the cable reaction force and thereby allowing real-time cable tension measurement without occupying the compact capstan space. To address the modeling complexity arising from unconventional joint configurations introduced by the spatial cable routing strategy, a parallel computation framework based on a multibody short-thick-beam model is proposed, which captures shear effects in short beam segments and synergistic multi-cable interactions while achieving real-time performance. Building on this framework, stable shape and force sensing is achieved by incorporating a proximal multi-axis force/torque sensor as an additional measurement anchor. Following this design-modeling-sensing framework, capstan-driven continuum surgical robots with single- and dual-segment configurations are developed. Experimental results validate the proposed framework in both single- and dual-segment continuum robots, demonstrating real-time tip pose estimation together with contact force and location perception. By enabling cable tension feedback without compromising the compact capstan architecture, the proposed framework makes integrated perception feasible for capstan-driven continuum surgical robots.
参考文献 (20)
Cable-driven Continuum Robotics: Proprioception via Proximal-integrated Force Sensing
Gangzheng Zhang, Junyan Yan, Jibiao Chen 等
Lightweight Learning From Actuation-Space Demonstrations via Flow Matching for Whole-Body Soft Robotic Grasping
Liudi Yang, Yang Bai, Yuhao Wang 等
A Two-Segment 7-DOF Miniature Flexible Parallel Manipulator Toward Minimally Invasive Transluminal Endoscopic Surgery
Chao Qian, Xipeng Wu, Jinpeng Diao 等
Development of a Novel DNA-Inspired Continuum Joint (DICJ) for a Robotic Flexible Endoscopic Instrument
Jichen Li, Di Wu, Jianxiong Hao 等
Prototyping
L. Holmquist
A general modular framework for modeling cable-driven continuum surgical robots
Gang Zhang, Junyan Yan, Fuxin Du 等
Compact Manipulator With Flexible Parallel Mechanisms and Variable Stiffness for Keyhole Procedures
Changsheng Li, Jinpeng Diao, Chao Qian 等
Deep-Learning-Based Control of a Decoupled Two-Segment Continuum Robot for Endoscopic Submucosal Dissection
Yuancheng Shao, Yao Zhang, Jia Gu 等
A Two-Segment Continuum Robot With Piecewise Stiffness for Maxillary Sinus Surgery and Its Decoupling Method
Wuzhou Hong, Fan Feng, Le Xie 等
A Novel Contact-Aided Continuum Robotic System: Design, Modeling, and Validation
Zheshuai Yang, Laihao Yang, Yu Sun 等
Design and Stiffness Control of a Variable-Length Continuum Robot for Endoscopic Surgery
Jingyu Zhang, Qin Fang, Lilu Liu 等
Vector-Space Global Collocation Method for Modeling Rod-Driven Parallel Continuum Manipulators
Ke Wu, Qidi Sun, Yuhao Wang 等
Development and experiments of a continuum robotic system for transoral laryngeal surgery
Fan Feng, Yuan Zhou, Wuzhou Hong 等
Guangzhou, China
Dengkai Huang, Guoguang Wang
Chained Timoshenko Beam Constraint Model with Applications in Large Deflection Analysis of Compliant Mechanism
Peiqing Li, Kaifa Wang, Baolin Wang
A Novel Flexible Robotic Endoscope With Constrained Tendon-Driven Continuum Mechanism
Xue Zhang, Weibing Li, P. Chiu 等
Design and kinetostatic analysis of a tip-stiffness improved compliant continuum robot using anti-buckling universal joints
Shiyao Li, S. Abdelaziz, Long Wang 等
6-D Tip Wrench Estimation for Continuum Robots: A Koopman-UKF-Wrench Decomposition Approach
L. Zeng, S. Sadati, Lukas Lindenroth 等
Learning-Based High-Precision Force Estimation and Compliant Control for Small-Scale Continuum Robot
Pingyu Xiang, Jingyu Zhang, Danying Sun 等
Continuum Robots for Medical Interventions
P. Dupont, N. Simaan, H. Choset 等