本發(fā)明公開了一種血管介入手術機器人系統(tǒng)力反饋的模糊融合方法，屬于醫(yī)療器械技術領域。包括選擇模糊語言變量；構建隸屬度函數(shù)，計算量化因子和比例因子；建立賦值表；制定融合規(guī)則表；模糊推理的步驟；本發(fā)明運用模糊控制，應用模糊變量間的邏輯關系很好的體現(xiàn)了兩者非線性關系；根據(jù)醫(yī)生切身的體會來定義語言變量，輸入變量為碰撞的狀態(tài)，輸出為反饋力的大小，與醫(yī)生現(xiàn)有的經(jīng)驗結合起來，使兩者反應的實際關系更加真實。

1.血管介入手術機器人系統(tǒng)力反饋的模糊融合方法，其特征在于：?第一步，選擇模糊語言變量；?選擇導管頭部前端和側壁與血管壁之間的“碰撞”作為輸入語言變量，記為P_i，i＝1,2，取值皆為{沒有碰撞、輕微碰撞、較深碰撞、深度碰撞、嚴重碰撞}，對應的模糊集合表示為?i＝1,2，基本論域為光纖壓力傳感器和導電橡膠傳感器的電壓信號U_i＝[0,5V]，i＝1,2；輸出語言變量為醫(yī)生感覺到的“力”，記為F，取值為{很小、較小、較大、大、很大}，對應的模糊集合表示為基本論域為導管尾端的反饋力f＝[0,6N]；?第二步，構建隸屬度函數(shù)，包括碰撞模糊集合隸屬度函數(shù)和力模糊集合隸屬度函數(shù)；?第三步，計算量化因子和比例因子；?取模糊集合和對應的量化論域為X＝Y＝Z＝{0,1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13}；則定義導管前端和側壁的碰撞量化因子為：?式中，u_max——基本論域中的電壓最大值；m——量化等級；?將兩路輸入信號的基本論域代入式(1)中，得其中k_u1、k_u2分別為導管前端和側壁的碰撞量化因子；?定義力的比例因子為：?式中，f_max——反饋力的最大值；?將反饋力的基本論域代入式(3)，得根據(jù)此比例因子，最終施加至力反饋設備的反饋力f應由式(4)解得：?f＝k_f·z^*???(4)?式中，z^*——去模糊化結果；?第四步，建立賦值表；?根據(jù)模糊集合的論域分別是X＝Y＝Z＝{0,1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13}，求得各語言變量取值在X、Y、Z論域上的離散隸屬度取值；借助量化因子k_u和比例因子k_f的轉換，分別建立語言變量P1、P2和F的離散賦值表；?第五步，制定融合規(guī)則表；?借助雙輸入——單輸出的融合規(guī)則，將光纖壓力傳感器和導電橡膠傳感器的兩路模糊化結果融合為統(tǒng)一的模糊碰撞狀態(tài)，再映射為操作經(jīng)驗中的力覺模糊集合；?第六步，模糊推理，得到真實的反饋力f。2.根據(jù)權利要求1所述的血管介入手術機器人系統(tǒng)力反饋的模糊融合方法，其特征在于：?所述碰撞模糊集合隸屬度函數(shù)，將導管與血管壁的碰撞狀態(tài)分為沒有碰撞、輕微碰撞、較深碰撞、深度碰撞和嚴重碰撞五種，記錄對應兩個傳感器所返回的測量值，并與常用的隸屬度函數(shù)進行比對后得到；?所述的力模糊集合隸屬度函數(shù)，通過正常工作方式下施加反饋力的設備，按一定步長逐漸增加設備末端軸向的反饋力，并將反饋力分為很小、較小、較大、大、很大五類力值，與常用的隸屬度函數(shù)比對后，構建出力模糊隸屬度函數(shù)。?3.根據(jù)權利要求1所述的血管介入手術機器人系統(tǒng)力反饋的模糊融合方法，其特征在于：定義模糊融合規(guī)則表中的第3～7行和3～7列為P_ij，其中i＝1,2,3,4,5；j＝1,2,3,4,5，則有：?a)P_1j＞P_j1，j＝2,3,4,5；?b)P_ij＞P_ji，i＝2,3,4,5；j＝2,3,4,5；?c)P_ik≥P_ij，P_ki≥P_ji，i＝1,2,3,4,5；j＝1,2,3,4,5；k＝j+1,…,5。?4.根據(jù)權利要求1所述的血管介入手術機器人系統(tǒng)力反饋的模糊融合方法，其特征在于：所述的模糊推理，具體為：?當實時采樣的光纖電壓傳感器和導電橡膠傳感器的測量值經(jīng)模糊化后的輸入為時，模糊融合的輸出量根據(jù)模糊似然推理合成規(guī)則得：?式中，T₂——將矩陣按行拉直成行向量；?的隸屬度函數(shù)為：?其中為將所有的25條融合關系利用“或”關系組合在一起，構成描述整個模型融合規(guī)則的模糊關系矩陣，模糊關系矩陣對應的隸屬度函數(shù)表示為由式(11)可見，模糊融合的輸出仍然是一個基于論域Z的模糊集合，而要獲得能夠作用于力反饋設備的數(shù)值，則需要對模糊結果進行去模糊化處理，按式(12)計算：?式中，z—離散論域Z中的取值；μ(z)—由式(11)推理得的模糊集合中相應點的隸屬度值；?z^*—去模糊化結果；?最后，將z^*代入式(4)即獲得用于刷新力反饋設備的反饋力f。?