Accuracy enhancement using fuzzy approximation based adaptive control for teleoperated robotic surgery

The Cartesian Impedance Control method, known to guarantee a compliant robot behaviour during interaction with soft and elastic environments has been used in teleoperated robot surgeries to control the contact forces arising between surgical tool and patient body during surgical interventions. Nonetheless, these perturbing forces along with other unmodeled dynamics diminish the Cartesian position accuracy of the tool-tip while tracking a defined surgical path during the operation. This can have adverse effects on patient undergoing surgery such as trauma leading to internal bleeding or other medical complications. Therefore, to improve the accuracy of surgical tasks, an adaptive controller approximated using fuzzy logic is proposed to be used together with Cartesian Impedance control. The control algorithms were tested in V-REP simulations and on a teleoperated KUKA LWR 4+ robot while conducting a mock surgical operation. A supervisory controller was also tested in simulations to constrain the error within acceptable boundaries. The accuracy defined in terms of root-squared errors observed during each of the experimental trials were compared to establish the validity of the controllers proposed. Compared to Cartesian Impedance control the incorporation of Adaptive Fuzzy control achieves a sub-millimetre accuracy i.e. less than 0.001 m (1 mm), thereby establishing the feasibility of the control scheme for use in teleoperated surgeries according to the latest standards in robotic surgeries.

Il Cartesian Impedance Control, conosciuto per la sua capacità di garantire che il robot si comporti in maniera compliant nell’interazione con ambienti soffici ed elastici, è stato utilizzato in tele-operazioni robotiche al fine di controllare le forze di contatto generate tra lo strumento chirurgico e il corpo del paziente. Ciò nonostante, queste forze, insieme ad altre dinamiche non modellizzate, diminuiscono l’accuratezza della posizione (in coordinate cartesiane) della punta dello strumento durante il tracking di uno specifico percorso . Ciò può generare effetti indesiderati sul paziente sottoposto all’operazione come ad esempio traumi che possono portare ad emorragie interne o altre complicazioni mediche. Per migliorare l’accuratezza del task chirurgico, quindi, viene proposto un controllore adattativo approssimato con una logica fuzzy da affiancare al Cartesian Impedance Control. Gli algoritmi di controllo sono stati testati con simulazioni in V-REP e sul robot KUKA LWR 4+ durante la simulazione di un’operazione chirurgica. Un controllore per la supervisione è stato poi testato per contenere l’errore all’interno di range prestabiliti. Le accuratezze, definite in termini di scarto quadratico medio, osservate durante ogni prova sono state confrontate tra loro per stabilire la validità dei controllori proposti. Comparato al Cartesian Impedance Control, l’incorporazione dell’ Adaptive Fuzzy control ha permesso il raggiungimento accuratezze sub-millimetriche (meno di 0.001 m), mostrando quindi la validità dell’utilizzo di questo schema di controllo durante le tele-operazioni in accordo con i più recenti standard in chirurgia robotica.