Control en 2D de un Asistente Robótico para Cirugías Laparoscópicas

Abstract

Se presenta un sistema de control para un manipulador robótico utilizado como asistente en cirugías laparoscópicas, basado en una red neuronal artificial que utiliza como algoritmo de aprendizaje el “Aprendizaje Reforzado”. El brazo robótico posee tres articulaciones, dos activas (controlables y medibles) y una pasiva (sólo medible). La red ve como una caja negra a todo el sistema manipulador-laparoscopio, el cual es modelado en un programa CAD. El problema de control es solucionado en dos dimensiones, utilizando el software desarrollado que contiene la implementación de la red. Para ello, se cuenta con una arquitectura de red particular conocida como Crítico Heurístico Adaptativo (Adaptive Heuristic Critic – AHC). La estructura original (A. Barto, IEEE Trans. on Systems, Man and Cyb., 13(5):835-846 (1983) ) ha sido modificada con el fin de mejorar su rendimiento ante el problema propuesto, permitiendo el manejo de variables continuas en la salida y mejorando la discretización del espacio de las variables de entrada a la red. Al final se obtiene un sistema de control con el que se planifica la trayectoria de la cámara, sin necesidad de realizar ningún cálculo analítico de la cinemática inversa ni de la geometría del robot.