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优秀的方案编程（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：具备手术机器人模型、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。$S=\{P_{tool},V_{tool},O_{obstacles},P_{target},C_{task}\}$
  • $P_{tool}$：工具当前位姿（来自第三章的定位模块）。
  • $V_{tool}$：器具当前速度。
  • $O_{obstacles}$：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 $A$通过：智能体输出的控制指令。能够是高维的连续动作：
  • 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。$a_t=(v_x,v_y,v_z,{\omega }_x,{\omega }_y,{\omega }_z)$。大家选择笛卡尔空间控制，源于它更直观，且能绕过复杂的IK求解。
• 奖励函数 $R$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。就是：这

4.2 混合学习框架：模仿学习 + 深度强化学习

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

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执行数据。每一条资料是：$(s_t,a_t)$，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${\pi }_{\theta }(a|s)$最小化其输出动作与专家动作的差异。就是）来模仿专家的行为。目标
   • $L_{BC}(\theta )={\mathbb{E}}_{(s_t,a_t)\sim D_{expert}}[||{\pi }_{\theta }(s_t)-a_t|{|}^2]$
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。