Strategie di Controllo Avanzate per la Robotica Chirurgica

Surgical robotics can be considered an established reality in the medical field. The most striking example is the release of the da Vinci® surgical system by Intuitive Surgical almost 20 years ago. It is estimated that more than 200 000 surgeries were carried out with the da Vinci® in 2012 only, most of which were for hysterectomies and prostate removals. Most robotized surgical operations are performed using teleoperation techniques, where the surgeon sits on a remote console and has complete control of the movements of the robot, without the possibility for the robot to make decisions or perform tasks autonomously. The latter is one of the main topics on which researches in surgical robotics are focused nowadays. Indeed, autonomy can give important advantages, which include increased efficiency and repeatability due to precise robot control, improved execution quality thanks to real-time biosignal feedback and computer-aided guidance, and fewer costs. The important developments that have characterized the last decades in terms of artificial intelligence have pushed even further in this direction. However, it is necessary to take into account that making a robotic surgical system autonomous opens up new important challenges in terms of control. The system must be able, for example, to perceive the surrounding environment to cooperate with other systems while avoiding collisions, understand the environment dynamics to interact with it and to compensate external disturbances, and comply with all the constraints necessary to perform the surgical procedure correctly. Another important problem when making a system autonomous is the collection of data necessary for the training of the system, which are often few and difficult to acquire. The work of this thesis starts to address some of these challenging problems arising during the development of the European-funded project Smart Autonomous Robotic Assistant Surgeon. First, a standard laparoscopic procedure was fully robotized with a teleoperation architecture providing stable force feedback and visual feedback capabilities have been proposed for multi arms systems. This architecture was specifically developed for data collection and was used for artificial intelligence training. Moreover, the results obtained have been extended for building a trilateral teleoperation architecture for training purposes. In the following, the work concentrated on developing the planning and coordination system for the control of multiple robotic instruments. The proposed system aims to deal with the uncertainty provided by the cognitive module and to generate a safe collision-free autonomous motion. Thanks to the experience acquired during the development of the previous strategies, a robotic assistance architecture for the renal access procedure during Percutaneous nephrolithotomy has been developed. The last problem addressed in the thesis is the control of the remote center of motion for robotic systems without mechanical remote center of motion. The proposed architecture considers the effects this constraint causes on the dynamics of the system and proposes a controller that aims to deal with the constraint maximizing flexibility and performance. This controller is also proposed within a teleoperation setup. All the proposed systems have been experimentally validated on physical setups, with the aim of verifying and confirming the applicability and the effectiveness of each of them.

La robotica chirurgica può essere considerata ormai una realtà consolidata in campo medico. L'esempio più eclatante è sicuramente il robot chirurgico da Vinci®, rilasciato da Intuitive Surgical quasi 20 anni fa. Si stima che, solamente nel 2012, con il da Vinci® siano stati effettuati più di 200.000 interventi chirurgici, la maggior parte dei quali per isterectomie e asportazioni di prostata. Al giorno d'oggi, la maggior parte delle operazioni chirurgiche robotizzate vengono eseguite utilizzando tecniche di teleoperazione, nelle quali i movimenti del robot vengono direttamente controllati dal chirurgo, il quale siede ed opera da una console remota. In questo tipo di operazione il robot non possiede alcuna capacità di prendere decisioni o eseguire compiti in modo autonomo. Quest'ultimo è proprio uno dei principali temi sul quale si concentra oggi la ricerca in robotica chirurgica. L'autonomia, infatti, può offrire importanti vantaggi, che includono una maggiore efficienza e ripetibilità grazie al controllo sub-millimetrico del robot, una migliore qualità di esecuzione grazie al monitoraggio di segnali biometrici in tempo reale e alla guida assistita da computer, e minori costi. Un altro fattore che ha spinto in questa direzione sono stati sicuramente gli importanti sviluppi in tema di intelligenza artificiale, che hanno caratterizzato gli ultimi decenni. Tuttavia, è necessario tenere in considerazione che rendere autonomo un sistema robotico-chirurgico apre nuove importanti sfide in termini di controllo. Il sistema deve essere infatti in grado di, ad esempio, percepire l'ambiente circostante per cooperare con altri sistemi evitando collisioni, comprendere le dinamiche dell'ambiente per interagire con esso e compensare i disturbi esterni, e rispettare tutti i vincoli necessari ad eseguire correttamente la procedura chirurgica. Un altro problema importante quando si rende autonomo un sistema di questo tipo è la raccolta dei dati necessari per l'addestramento del sistema stesso, che spesso sono pochi e difficili da acquisire. Il lavoro di questa tesi inizia ad affrontare alcuni di questi difficili problemi ed emersi nello sviluppo del progetto Europeo Smart Autonomous Robotic Assistant Surgeon. Il primo passo è stato quello di convertire una procedura laparoscopica standard in una completamente robotizzata, realizzando un'architettura di teleoperazione per applicazioni a più bracci robotici, in grado di fornire feedback visivo e feedback di forza stabile. Questa architettura è stata sviluppata specificamente per la raccolta dei dati ed è stata utilizzata per l'addestramento della parte relativa all'intelligenza artificiale. Inoltre, i risultati ottenuti sono stati estesi realizzando un'architettura di teleoperazione trilaterale volta al training. Successivamente, il lavoro si è concentrato sullo sviluppo del sistema di pianificazione e coordinamento per il controllo di più strumenti robotizzati. Il sistema proposto mira a gestire l'incertezza fornita dal modulo cognitivo e a generare un movimento autonomo sicuro e privo di collisioni. Grazie all'esperienza acquisita durante lo sviluppo delle strategie precedenti, è stata poi sviluppata un'architettura di assistenza robotica per la procedura di accesso renale durante la nefrolitotomia percutanea. L'ultimo problema affrontato in questo lavoro di tesi è stato il controllo del centro di istantanea rotazione per sistemi robotici senza centro di istantanea rotazione meccanico. L'architettura proposta considera gli effetti che questo vincolo provoca sulla dinamica del sistema e propone un controllore che mira a gestire il vincolo massimizzando flessibilità e prestazioni. Questo controllore è stato poi proposto anche all'interno di un'architettura di teleoperazione. Tutti i sistemi proposti sono stati validati sperimentalmente su set-up fisici, con l'obiettivo di verificare e confermare l'applicabilità e l'efficacia di ciascuno di essi.