Desarrollo de un controlador de posición avanzado para endoscopio blando en cirugía laparoscópica - Acosta Gonzales, Renzo Rogger (2023)
El presente estudio se desarrolla en el marco de brindar asistencia al cirujano en la laparoscopia, la cual es una cirugía utilizada para tratar problemas de salud en la zona abdominal. El procedimiento utiliza una cámara conectada a un tubo delgado flexible llamado endoscopio, el cual permite observar al interior de la zona abdominal del paciente; las imágenes obtenidas por el instrumento son utilizadas por el cirujano durante el tratamiento del paciente. Para garantizar un procedimiento correcto, se debe mover correctamente el endoscopio en el interior del abdomen, siendo esta tarea específicamente la que se busca facilitar su control y con ello dar apertura a una serie de posibilidades como el movimiento asistido, la operación remota y la automatización completa de la tarea. Con el fin de proponer una solución, actualmente, con el avance en el campo de la robótica blanda se han diseñado y fabricados manipuladores o actuadores blandos que puedan ser usados como endoscopios, los cuales tienen la capacidad de deformarse y ser forzados a moverse para alcanzar diferentes posiciones deseadas dentro de sus límites de operación. El cuerpo del manipulador o actuador blando en estudio presenta cuatro cámaras internas, las cuales pueden ser deformadas regulando la cantidad de presión de aire al interior de cada cámara. Para controlar y alcanzar la posición deseada del efector final del endoscopio, donde una cámara será conectada, en el presente trabajo se realiza el modelamiento de la dinámica del cuerpo del endoscopio y el diseño del controlador de posición. La tarea de modelamiento consiste en definir las características de la estructura de una red neuronal recurrente con realimentación a la salida y luego realizar su entrenamiento usando el algoritmo DBP (Dynamic Back-Propagation) para obtener los pesos de conexión entre las neuronas de la red. El diseño del controlador consiste de dos etapas. En la primera etapa se definen las características de la estructura de una red neuronal prealimentada (feed-forward). Para el entrenamiento de la red se utiliza el algoritmo DBP bajo un enfoque dinámico donde se considera el sistema en lazo cerrado, el cual comprende tanto al controlador como al modelo del sistema. El controlador de posición obtenido es válido solamente dentro de un rango de movimiento; por ello, se definen un conjunto de controladores para cada rango de operación. En la segunda etapa, se utiliza el método difuso Takagi Sugeno para la integración de los controladores locales y la obtención de un controlador global valido en todo el rango de operación. El controlador obtenido se implementa y prueba mediante simulación con el objetivo de validar su desempeño para diferentes posiciones deseadas del endoscopio.