Riassunto analitico
L'obiettivo della tesi è quello di realizzare una cella robotica collaborativa atta al training e all'assistenza del chirurgo in interventi di nefrolitotrissia percutanea (PCNL). Il sistema robotico è pensato per l'utilizzo da parte di specializzandi in urologia con lo scopo di diminuire le tempistiche di apprendimento dell'operazione e di conseguenza il tasso di errore.
Il cobot utilizzato è un Kuka LWR, robot seriale azionato da 7 giunti. Ad esso viene collegata come end effector una sonda ecografica con collimatore, il quale fa da guida per l'inserimento nel corpo del paziente dell'ago-guida per il nefroscopio. La difficoltà dell'intervento sta infatti nel posizionamento di questa sonda e nel relativo inserimento dell'ago-guida, il quale deve seguire una traiettoria precisa per raggiungere il calcolo presente nei calici renali evitando la collisione con altri organi durante la puntura.\\
Per poter effettuare il controllo del robot è necessario conoscere posizione e orientamento (ovvero la posa) del suo end effector. Per acquisire questa informazione è necessario l'utilizzo di un sistema di tracking. La soluzione ottimale sarebbe l'utilizzo di un sistema commerciale (ad esempio Optitrack), per ottenere la precisione richiesta dall'applicazione. Tuttavia un sistema di questo tipo risulta particolarmente costoso. In questo progetto si è pertanto validato un sistema alternativo, economico ma meno preciso, basato sul riconoscimento della posa di un dodecaedro attraverso la visione con telecamera delle sue facce, sulle quali sono applicati dei marker ArUco. Questa validazione è stata realizzata utilizzando il software CAD SolidWorks per progettare i supporti fisici stampati in 3D e il framework ROS Noetic di Linux Ubuntu 20.04 LTS per il lato software: sono stati realizzati dei nodi in linguaggio Python tramite librerie Numpy, Scipy e derivate per ricostruire la cinematica del sistema e per calcolare i vari errori. Le prestazioni di questo sistema di tracking sono state comparate con il più performante OptiTrack (con software Motive). Successivamente, nel corso del progetto, si è utilizzato direttamente il sistema Optitrack, in modo da ridurre l'errore a valori inferiori al decimo di millimetro, così da non influenzare i risultati del sistema sviluppato con imprecisioni dovute al sistema di tracking. Optitrack richiede l'utilizzo di marker specifici per calcolare la posa di un corpo rigido: è stato necessario progettare su SolidWorks dei supporti adatti non solo a trasformare la sonda in end effector, ma anche di permetterne il tracking. Il collimatore è stato incluso nel modello del supporto e garantisce la complanarità tra piano di scansione della sonda ecografica ed ago-guida.
Lato software è stato utilizzato un controllo di impedenza (implementato in un nodo realizzato precedentemente al progetto di tesi) in modo da permettere di muovere a mano libera l'end effector del cobot. A questo controllo è stata affiancata la generazione di virtual fixtures tramite un controllore con azione proporzionale-derivativa con saturazione della componente lineare del wrench applicato sull'end effector. Inoltre per quanto riguarda la posa desiderata è stato implementato un algoritmo di ottimizzazione che sfrutta dei CAD prodotti precedentemente al progetto di tesi a partire da una TC del busto del paziente. Anche questa parte software è stata interamente sviluppata attraverso le librerie di calcolo numerico di Python su framework ROS Noetic in ambiente Linux Ubuntu.
Si è concluso il progetto con la validazione del sistema.
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