Robotic arm motion learning is one of the most important recent robotics research area which brings robots in human life. This study is divided into three parts; a new approach for Human Robot Interaction (HRI) is proposed by assisting haptic technology hypothesis, a novel inverse kinematics solution for robotic arm is designed based on Artificial Neural Network (ANN), and motion control is implemented for Robotic Assisted Thoracoscopic Surgery (RATS) based on the kinematics of Remote Center of Motion (RCM). A new controller structure has been introduced by using virtual spring control method by compensating tool inertia effect. The applied force and torque are transformed to the desired position/orientation through the simultaneous matching between the human direct guidance and robot response. The novelty of the proposed ANN is that of including the current joint angles configuration as well as the desired position and orientation in the input pattern of ANN. The traditional ANN has got only the desired position and orientation of the end effector in the input pattern of ANN. The motion of surgical robot is constrained by the kinematics of RCM, so a new control design for RCM is introduced. The controller is implemented to satisfy the requirement of RATS. The control method is then verified. The comprehensive experimental results have shown significant improvement in learning performance and reducing motion errors. The inclusion of current joint angles configuration in ANN significantly increased the accuracy of estimation of the joint angles output. The results have proved the applicability and the efficiency of the proposed design in robotic surgery, especially in RATS.

Son yıllarda robot kolu ile hareket öğrenimi robotları insan yaşamında kaçınılmaz kılan en önemli araştırma alanlarından birisi olmuştur. Sunulan çalışma üç kısımda incelenmiştir; Haptik teknoloji destekli insan robot etkileşiminde yeni bir yaklaşımdır, Yapay Sinir Ağları (YSA) tabanlı tasarlanmış yeni(modern) ters kinematik çözümü ve RCM kinematiği tabanlı robot destekli toraskopik cerrahi için hareket denetiminin yapılmasıdır. Çalışma içeriğinde yer alan denemeler eğitim amaçlı kullanılmak üzere yapılmıştır. Uç işlemci atalet etkisini telafi eden sanal yay denetim metodu kullanılarak yeni bir denetim yapısı sunulmaktadır. Uygulanan kuvvet ve tork doğrudan insan-robot arasındaki anlık eşleştirmelerle istenilen konum ve yönelime dönüştürülmektedir. Geleneksel YSA'da sadece uç işlemcinin konum ve yönelimi YSA girdi örüntüsü olarak verilirken, uç işlemcinin konum ve yöneliminin yanı sıra anlık mafsal açılarının kullanılması önerilen YSA'nın yenilikçi kısmıdır. Cerrahi robot hareketi RCM kinematiği ile kısıtlanmış ve RCM için yeni bir denetim tasarımı sunulmuştur. RATS gerekliliğinin sağlanması adına denetleyici uygulanarak denetim yöntemi doğrulanmıştır. Kapsamlı deney sonuçları öğrenme performansında ve hareketin hatasının azaltılmasında gelişmeler olduğunu göstermektedir. YSA içerisine anlık mafsal açılarının eklenmesi çıktı mafsal açılarının tahminindeki doğruluğu ciddi anlamda arttırmıştır. Sonuçlar özellikle hedef alınan robotik cerrahi için sunulan tasarımın verimliliğini ve uygulanabilirliğini kanıtlar niteliktedir.