什么是闭环反馈控制？

如果您曾接触过机器人技术，无论是手术机器人还是其他类型的机器人，您可能听过“闭环反馈控制”这一术语。它是那些基础工程概念之一，默默地为从无人机到工业机械臂的各种设备提供动力。但在医学领域，闭环控制仍处于早期阶段，尤其是在柔性机器人系统在人体内部进行导航时更是如此。

随着医疗技术领域迅速向机器人辅助、人工智能引导乃至最终的自主化发展，我们有必要放慢脚步思考：闭环反馈究竟意味着什么？它为何对内镜、支气管镜和血管内导航等柔性手术如此重要？最重要的是，为何形状感知是使这些系统实现真正闭环控制的唯一技术？让我们来逐步解析。

开环控制与闭环控制：最简单的解释

数十年来，X射线透视和CT一直是介入手术的主要工具。开环系统是一种执行动作但不进行反馈检查的系统，它假设一切都在按计划进行。

l  你告诉机械臂：“移动10度。”它移动10度。

系统不知道它是否超调、欠调、遇到阻力、弯曲工具或与组织碰撞。机械臂执行了命令，但它不知道实际发生了什么。这就是开环控制。

控制的工作方式不同。它不是假设世界会按预期运行，而是测量实际发生的情况，将其与预期结果进行比较，并实时进行调整。

l  你告诉机械臂：“移动10度。”它开始移动。传感器报告它实际移动的距离。控制器将目标值与实际值进行比较。如果存在哪怕微小的偏差，机器人会立即进行校正。

闭环控制是机器人在不稳定环境中保持稳定、保持航向、抑制干扰并执行精确操作的方式。没有它，机器人系统的行为就像有人闭着眼睛开车一样。

为何体内闭环控制如此困难

在工业机器人领域，闭环控制较为直接，因为机器人的关节是刚性的，环境可预测，传感器能精确告知所有部件的位置。而在人体内部，情况则截然不同。柔性机器人和具有一定长度的器械的弯曲程度，会因解剖结构、组织相互作用、扭矩、患者运动，甚至重力而异。支气管镜在一个患者体内的行为与另一个患者不同。导丝在迂曲血管中可能呈现出与直线训练模型完全不同的形态。

如果系统无法感知自身的形状，就无法判断指令运动是否产生了预期效果。这正是数十年来阻碍柔性介入手术中闭环控制发展的关键问题。

传统导航系统未能解决这一问题。电磁导航，仅能提供一个点位信息。阻抗跟踪，仅能提供末端估计。透视成像虽能提供二维快照，但需伴随大量的辐射暴露。这些方法均无法提供闭环控制所需的连续实时形状信息。当系统无法完整感知形状时，便无法实现闭环控制。

柔性机器人中闭环反馈控制的表现形式

设想一个柔性机器人内窥镜在结肠内导航。机器人发出一个小的转向指令以绕过弯道前进。然而，可能发生的真实情况是，内窥镜由于与人体组织接触，改变了其弯曲半径，同时沿着其轴向各个位置发生轻微扭转，这时候其远端段的弯曲程度则可能超过了预期。

开环系统会继续盲目地试图向前推进，这常常导致屈曲或环形形成。这就是为什么传统结肠镜检查需要由人类专家进行持续的手动调整。实际上，专家通过经验和视觉线索在行程手术的闭合回路。

闭环柔性机器人的行为则截然不同。它发出转向指令。形状传感技术沿器械全长测量实际变形和位置。当控制器检测到中间段的弯曲程度大于尖端，则它自动调整力、扭矩和插入深度，以保持稳定性和持续推进。这是柔性手术中真正机器人辅助的基础。没有对器械形状的实时了解，这一切都不可能实现。

为何形状感知是实现闭环控制的关键

仅全长度形状感知能够提供体内闭环控制所需的必要信息。机器人需要全面了解自身状态，以实现以下目标：

l  长而柔韧的器械本体保持稳定  

l  检测并纠正不希望出现的弯曲、扭转和环状结构

l  瞬时响应组织接触

l  安全导航差异化的患者解剖结构

l  执行人工智能引导的及最终的自主操作

l  构建可靠的未来机器人智能数据层

任何基于点的位置检测的系统都无法实现这一功能。只有沿整个器械分布的形状数据才能提供实现精确、响应式控制所需的输入因素。没有形状感知，柔性机器人系统将始终局限于开环行为。凭借形状感知，稳定性、精度、自动化乃至前所未有的自主性之门才得以开启。

未来：闭环一切

随着机器人技术不断深入介入医学领域，闭环控制将成为安全、一致性和性能的标准。柔性机器人，将利用形状感知实现实时自适应。人工智能系统，将优化导航和驱动器械的操作。自主行为将依赖持续反馈来做出决策。过程智能，将从在每台器械的每一次手术中收集的数千个形状相关数据点中涌现。

闭环控制不仅仅是一个工程概念。它是微创护理未来的支柱。而形状感知，则是使其成为可能的关键技术层。柔性系统若不了解自身形状则无法实现闭环。形状感知最终赋予了它们这一能力。这就是为什么形状感知将定义下一代机器人干预技术。