CN111887989A - 一种机器人辅助骨折空间避碰复位路径规划方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种机器人辅助骨折空间避碰复位路径规划方法，针对长骨螺旋型骨折类型，长骨螺旋型骨折后骨折远端相对于近端的位置和姿态偏差，利用Mimics和Geomagic studio软件，由基于健侧骨镜像配准的方法确定。将骨折近端牢固固定，将机器人辅助骨折远端的复位操作划分为相对于骨折近端“移动‑旋转‑移动”三个步骤。采用三维空间的A*算法确定骨折远端的复位路径。骨折远端相对于近端旋转，以调整骨折远端的姿态，直至骨折远端和近端达到理想的解剖状态。本发明方法考虑长骨螺旋型骨折后骨折远端相对于近端的位置和姿态偏差，同时考虑了复位过程中可能出现的障碍物，避免机器人辅助骨折复位过程中发生接触碰撞，有效提高机器人复位操作的安全性。

Description

一种机器人辅助骨折空间避碰复位路径规划方法

技术领域

本发明涉及一种机器人辅助骨折复位的空间避碰复位路径规划方法，属于机器人技术领域。

背景技术

骨折复位手术是治疗骨创伤的有效方法，传统骨折复位手术效果主要依赖于医生经验，存在手术精度不高、术中医患双方受辐射、术后并发症多等不足。

随着机器人技术和计算机辅助导航技术的发展，机器人辅助医生完成高精准骨折复位操作成为可能。与传统手术相比，机器人辅助骨折复位手术有显著优势，具有广泛应用前景。复位机器人能够辅助医生按照预先规划的复位路径进行复位操作，有效解决传统复位手术的不足。

机器人辅助骨折复位手术，重复定位精度高，能提高手术操作精准度；微创手术，较小的手术创伤能提高病人恢复速度；提高手术成功率、减少并发症，

机器人辅助骨折复位手术的路径规划，是根据骨折类型和骨折后骨折的空间位姿，术前确定最佳的复位手术操作路径，将规划的复位路径传输给机器人，由机器人自主完成骨折复位。机器人辅助复位过程中，避免术中骨折远端与周边环境组织发生碰撞，减少复位过程中路径不确定性导致的手术时间过长，以提高手术效率和精度，减少术后并发症，使骨折后断裂错位的骨骼可以恢复到正常解剖位置，保证骨愈合过程中不发生错位。

路径规划是利用寻路算法尽快找到一条最佳路径，如时间最短、路径最短、代价最小等。A*算法通常被用于地面移动机器人的路径规划，仅仅考虑物体的位置，不考虑物体的姿态。从避障寻路角度出发的传统空间路径规划算法往往也只考虑空间的位置关系，将执行路径的物体简化为一个质点，而忽略其姿态。

目前，机器人辅助骨折复位路径规划的方法，主要是通过CT扫描、逆向重建得到三维骨折模型，将其导入虚拟复位环境中，实现手动或者半自动的骨折复位，记录下虚拟的复位路径，并将该路径用于实际复位操作中去。手动的骨折复位方式是人为调整骨折模型在虚拟复位环境中的相对位置实现复位；半自动的骨折复位方式是预先定义骨折远端的运动方向，在发生碰撞时，人为修改路径避免碰撞。但在没有人为参与的情况下，手动或者半自动的骨折复位方式无法有效获得一条空间避碰路径。

发明内容

本发明的目的在于针对已有技术存在的不足，提供一种机器人辅助骨折复位的空间避碰复位路径规划方法，考虑到长骨螺旋型骨折远端相对于近端的位置和姿态偏差，同时考虑了复位过程中可能出现的障碍物，避免机器人辅助骨折复位过程中发生接触碰撞，有效提高机器人辅助复位操作的安全性。

为达到上述目的，本发明采用下述技术方案：

一种机器人辅助骨折空间避碰复位路径规划方法，针对长骨螺旋型骨折，根据健侧骨镜像配准，确定骨折的移位偏差和旋转偏差，将骨折近端牢固固定，机器人辅助操作骨折远端相对于近端进行复位操作，参考骨科医生在实际骨折手术操作中的手法“拉伸-旋转-复位”，将机器人辅助长骨螺旋型骨折复位操作过程分解为“移动-旋转-移动”三个步骤：

1)“移动”复位：

采用三维空间的A*算法进行规划，复位过程中按照在三维空间中所规划的复位路径，避开复位路径上可能出现的障碍物；

2)旋转姿态调整：

骨折远端移动到合适位置时，骨折远端相对于近端旋转，进行姿态调整；

3)二次移动复位：

继续进行复位，通过不断调整骨折远端的位置和姿态，向骨折近端慢慢逼近，以保证复位后骨折远端和近端达到理想的解剖状态，实现良好的复位效果，从而完成机器人辅助骨折复位手术操作。

优选地，一种机器人辅助骨折复位的空间避碰路径规划方法，进行骨折复位路径规划之前，采用基于健侧骨镜像配准算法，利用Mimics和Geomagic studio软件确定骨折远端相对于近端的空间位置偏差和姿态偏差，通过CT扫描数据，在Mimics软件中逆向重建生成骨折远端、近端以及健侧骨的三维数字化模型，使用Mimics软件中的“Mirror”功能生成健侧骨的镜像，以镜像后的健侧骨为基准，将骨折近端与之进行配准并固定，随后将包含骨折远端、近端以及健侧骨的三维数字化模型导入Geomagic studio软件，选取远端特征点作为参考坐标系原点，通过“STL配准”命令进行自动配准，将骨折远端与镜像后的健侧骨进行配准，由此确定骨折远端相对于近端的空间位置和姿态偏差。

优选地，一种机器人辅助骨折复位的空间避碰路径规划方法，所述的复位移动路径，采用三维空间的A*算法进行路径规划，包括以下步骤：

所述步骤1)的操作方法：

(1)已知骨折近端和远端的空间位置，分别以近端和远端上的某个特征点的位置表示，骨折近端和远端相对于设定的基准参考坐标系的姿态，障碍物的位置和形状等；设定复位路径规划的起始点为O₁，目标点为O₂；

(2)首先，确定骨折远端在第一次“移动”操作后的中间点O_mid，该中间位置应避免远端在后续的姿态调整时与周围生物组织的碰撞；。

(3)采用三维空间的A*算法进行骨折远端第一次“移动”路径规划：将O₁作为A*算法的起始点，也即第一个父节点，将O_mid作为目标点；从初始节点O₁开始进行A*算法的搜索与拓展；

(4)定义拓展搜索过程中的相关节点：A*算法搜索的每次拓展过程中，进行拓展的中心节点被称为父节点，从父节点开始向其周围拓展的若干节点被称为子节点；从当前定义的父节点出发，在三维空间中向父节点的周围26个节点进行拓展搜索，舍弃位于障碍物及其周边的节点以及已经拓展过的父节点，其中可被拓展的子节点定义为可拓展节点，被舍弃的子节点定义为不可拓展节点；

(5)计算并比较每个子节点的估价函数F(n)：将估价函数F(n)最小值对应的子节点作为下次拓展的父节点，并进行拓展搜索；定义F(n)＝G(n)+H(n)为A*路径规划算法的估价函数，其中，G(n)表示从起始点到任意节点n的路径代价，H(n)为启发函数，表示任意节点n(x_n,y_n,z_n)到目标点(x_target,y_target,z_target)的估计代价，采用三维空间中的欧几里得距离计算启发函数，计算公式为：

(6)如果在节点拓展过程中存在着多条不同路径拓展到同一节点，该节点F(n)不为最小，且未被作为父节点进行拓展，保留拓展到该节点F(n)较小的一条路径，转至步骤(5)，直到拓展到中间点O_mid，得到一条从起始点O₁到中间点O_mid的空间复位路径；

优选地，所述步骤2)的操作方法，进行骨折远端姿态调整，步骤如下：机器人辅助将骨折远端进行复位操作移动到中间点O_mid后，根据骨折远端和近端的空间姿态偏差，机器人调整骨折远端相对于近端的空间姿态，使姿态偏差减少至零；

优选地，所述步骤3)的操作方法，在完成姿态调整后，将中间点O_mid作为第二次“移动”路径规划的起点，采用A*算法进行复位路径规划，重复步骤(4)至步骤(6)，确定从中间点O_mid到目标点O₂的骨折远端相对于近端的避碰复位路径。

优选地，一种机器人辅助骨折复位的空间避碰路径规划方法，采用A*算法进行骨折复位路径规划前，由于复位路径上可能存在障碍物，为了避免复位过程中骨折远端与障碍物、骨折近端发生接触碰撞，提高复位手术操作的安全性，定义不可搜索区域，将骨折近端、骨折近端周边1mm范围以内、可能的障碍物及其周边1mm范围以内的区域，限定为不可搜索区域，该区域内所有节点为路径规划的不可拓展节点，1mm是根据手术操作精准度确定的参数。

优选地，一种机器人辅助骨折复位的空间避碰路径规划方法，采用A*算法进行骨折复位路径规划前，定义可搜索区域，将骨折近端、远端及其周围组织所在的区域，限定为可搜索区域，并进行立方体栅格化，划分为若干边长为0.2mm的立方体栅格，算法搜索节点限定于栅格线的交叉点，从位于某栅格的父节点出发，在三维空间中向四周节点进行拓展搜索。

优选地，一种机器人辅助骨折复位的空间避碰路径规划方法，基于三维空间的A*算法进行路径规划，采用“移动-旋转-移动”的三步复位策略，根据健侧骨镜像配准方法，确定骨折的移位偏差和旋转偏差，综合考虑骨折远端相对于近端的空间位置和姿态偏差、复位路径中可能遇到障碍等，通过不断调整骨折远端的位置和姿态，向骨折近端慢慢逼近，保证复位后骨折远端和近端达到理想的解剖状态，实现良好的复位效果。

本发明与现有技术相比较，具有如下显而易见的突出实质性特点和显著的技术进步：

本发明考虑到长骨螺旋型骨折远端相对于近端的位置和姿态偏差，同时考虑了复位过程中可能出现的障碍物，避免机器人辅助骨折复位过程中发生接触碰撞，有效提高机器人辅助复位操作的安全性。

附图说明

图1是本发明所述方法总体框图。

图2是A*算法流程图。

图3是骨折近端、远端的特征点及其坐标系示意图。

图4是近端坐标系{O₂}相对于远端坐标系{O₁}的位姿示意图。

图5是骨折模型进行立方体栅格化后的平面投影图。

图6是定义为障碍物、非障碍物的立方体栅格示意图。

图7是立方体栅格、父节点以及子节点示意图。

图8是复位过程中，骨折远端相对于近端的位姿变化示意图。

图9是骨折远端在三维空间中的复位路径示意图。

具体实施例：

下面就本发明的优选实施例结合附图作进一步阐述：

实施例一：

参见图1-图9，一种机器人辅助骨折空间避碰复位路径规划方法，针对长骨螺旋型骨折，根据健侧骨镜像配准，确定骨折的移位偏差和旋转偏差，将骨折近端牢固固定，机器人辅助操作骨折远端相对于近端进行复位操作，参考骨科医生在实际骨折手术操作中的手法“拉伸-旋转-复位”，将机器人辅助长骨螺旋型骨折复位操作过程分解为“移动-旋转-移动”三个步骤：

1)“移动”复位：

采用三维空间的A*算法进行规划，复位过程中按照在三维空间中所规划的复位路径，避开复位路径上可能出现的障碍物；

2)旋转姿态调整：

骨折远端移动到合适位置时，骨折远端相对于近端旋转，进行姿态调整；

3)二次移动复位：

继续进行复位，通过不断调整骨折远端的位置和姿态，向骨折近端慢慢逼近，以保证复位后骨折远端和近端达到理想的解剖状态，实现良好的复位效果，从而完成机器人辅助骨折复位手术操作。

实施例二：

本实施例与实施例一基本相同，特别之处如下：

所述进行骨折复位路径规划之前，采用基于健侧骨镜像配准算法，利用Mimics和Geomagic studio软件确定骨折远端相对于近端的空间位置偏差和姿态偏差，通过CT扫描数据，在Mimics软件中逆向重建生成骨折远端、近端以及健侧骨的三维数字化模型，使用Mimics软件中的“Mirror”功能生成健侧骨的镜像，以镜像后的健侧骨为基准，将骨折近端与之进行配准并固定，随后将包含骨折远端、近端以及健侧骨的三维数字化模型导入Geomagic studio软件，选取远端特征点作为参考坐标系原点，通过“STL配准”命令进行自动配准，将骨折远端与镜像后的健侧骨进行配准，由此确定骨折远端相对于近端的空间位置和姿态偏差。

实施例三：

本实施例与上述实施例基本相同，特别之处如下：

所述复位采用三维空间的A*算法进行路径规划，所述步骤1)“移动”复位具体操作步骤为：

(1)已知骨折近端和远端的空间位置，分别以近端和远端上的某个特征点的位置表示，骨折近端和远端相对于设定的基准参考坐标系的姿态，障碍物的位置和形状等；设定复位路径规划的起始点为O₁，目标点为O₂；

(2)首先，确定骨折远端在第一次“移动”操作后的中间点O_mid，该中间位置应避免远端在后续的姿态调整时与周围生物组织的碰撞；

(3)采用三维空间的A*算法进行骨折远端第一次“移动”路径规划：将O₁作为A*算法的起始点，也即第一个父节点，将O_mid作为目标点；从初始节点O₁开始进行A*算法的搜索与拓展；

(4)定义拓展搜索过程中的相关节点：A*算法搜索的每次拓展过程中，进行拓展的中心节点被称为父节点，从父节点开始向其周围拓展的若干节点被称为子节点；从当前定义的父节点出发，在三维空间中向父节点的周围26个节点进行拓展搜索，舍弃位于障碍物及其周边的节点以及已经拓展过的父节点，其中可被拓展的子节点定义为可拓展节点，被舍弃的子节点定义为不可拓展节点；

(5)计算并比较每个子节点的估价函数F(n)：将估价函数F(n)最小值对应的子节点作为下次拓展的父节点，并进行拓展搜索；定义F(n)＝G(n)+H(n)为A*路径规划算法的估价函数，其中，G(n)表示从起始点到任意节点n的路径代价，H(n)为启发函数，表示任意节点n(x_n,y_n,z_n)到目标点(x_target,y_target,z_target)的估计代价，采用三维空间中的欧几里得距离计算启发函数，计算公式为：

(6)如果在节点拓展过程中存在着多条不同路径拓展到同一节点，该节点F(n)不为最小，且未被作为父节点进行拓展，保留拓展到该节点F(n)较小的一条路径，转至步骤(5)，直到拓展到中间点O_mid，得到一条从起始点O₁到中间点O_mid的空间复位路径；

所述步骤2)旋转姿态调整操作方法，进行骨折远端姿态调整，步骤如下：机器人辅助将骨折远端进行复位操作移动到中间点O_mid后，根据骨折远端和近端的空间姿态偏差，机器人调整骨折远端相对于近端的空间姿态，使姿态偏差减少至零；

所述步骤3)二次移动复位的操作方法，在完成姿态调整后，将中间点O_mid作为第二次“移动”路径规划的起点，采用A*算法进行复位路径规划，重复步骤(4)至步骤(6)，确定从中间点O_mid到目标点O₂的骨折远端相对于近端的避碰复位路径。

采用A*算法进行骨折复位路径规划前，由于复位路径上可能存在障碍物，为了避免复位过程中骨折远端与障碍物、骨折近端发生接触碰撞，提高复位手术操作的安全性，定义不可搜索区域，将骨折近端、骨折近端周边1mm范围以内、可能的障碍物及其周边1mm范围以内的区域，限定为不可搜索区域，该区域内所有节点为路径规划的不可拓展节点，1mm是根据手术操作精准度确定的参数。

采用A*算法进行骨折复位路径规划前，定义可搜索区域，将骨折近端、远端及其周围组织所在的区域，限定为可搜索区域，并进行立方体栅格化，划分为若干边长为0.2mm的立方体栅格，算法搜索节点限定于栅格线的交叉点，从位于某栅格的父节点出发，在三维空间中向四周节点进行拓展搜索。

实施例四：

如图1和图2所示，一种机器人辅助骨折复位的空间避碰路径规划方法，针对机器人辅助长骨螺旋型骨折类型，将骨折近端牢固固定，机器人辅助骨折远端的复位操作分解为“移动-旋转-移动”三个步骤，采用三维空间的A*算法规划骨折复位的移位操作，期间进行姿态旋转操作，完成整个复位手术操作。

如图3所示，为骨折近端和远端的特征点及其坐标系示意图，设定骨折远端上特征点为O₁，并在O₁处建立骨折远端坐标系{O₁}，骨折近端上特征点为O₂，并在O₂处建立骨折近端坐标系{O₂}。

如图4所示，为使用Mimics和Geomagic studio软件所确定的骨折三维数字化模型近端坐标系{O₂}相对于远端坐标系{O₁}的位姿。

如图5所示，为骨折模型进行立方体栅格化后的平面投影图，在采用A*算法进行骨折复位路径规划前，定义可搜索区域，将骨折近端、远端及其周围组织所在的区域，限定为可搜索区域，并进行立方体栅格化，划分为若干边长为0.2mm的立方体栅格。

如图6所示，对处于可搜索区域内的骨折三维模型进行立方体栅格化，用立方体栅格对骨折模型的不规则曲面进行包络，只要单个立方体栅格内存在全部或部分骨骼模型，则该栅格被定义为障碍物，被定义为障碍物的立方体栅格上存在的节点均为不可拓展节点。

如图7所示，为立方体栅格、父节点以及子节点示意图，算法搜索节点限定于栅格线的交叉点，从位于某栅格的父节点出发，在三维空间中向四周节点进行拓展搜索。

具体的基于A*算法的复位路径规划方法如下：

确定骨折偏差。采用基于健侧骨镜像配准方法，来确定骨折远端相对于骨折近端的空间位置和姿态偏差，具体步骤为：

由CT扫描数据，在Mimics软件中逆向重建生成骨折远端、近端以及健侧骨的三维数字化模型，使用Mimics软件中的“Mirror”功能生成健侧骨的镜像，以镜像后的健侧骨为基准，将骨折近端与之进行配准并固定，随后将包含骨折远端、近端以及健侧骨的三维数字化模型导入Geomagic studio软件，选取远端特征点作为参考坐标系原点，在O₁处建立骨折复位路径规划的参考坐标系{O}，坐标系{O}的初始位姿与{O₁}重合，通过“STL配准”命令将骨折远端与镜像后的健侧骨进行配准，得到骨折远端相对于近端的空间位置和姿态偏差。

骨折远端相对于近端的位置偏差：

如图4所示，其中远端特征点坐标为O₁(0mm,0mm,0mm)，为复位路径的起点；近端特征点坐标为O₂(-7.80mm,-38.40mm,-33.80mm)，特征点O₂为复位路径的终点。两特征点的位置偏差为骨折远端相对于近端的位置偏差。

骨折远端相对于近端的姿态偏差：

如图4所示，远端坐标系{O₁}与参考坐标系{O}姿态重合。近端坐标系{O₂}相对于参考坐标系{O}的x,y,z轴的姿态偏差分别为2.67°，3.64°，-8.25°，两坐标系的姿态偏差为骨折远端相对于近端的姿态偏差。

(1)已知骨折远端特征点O₁为坐标原点O₁(0mm,0mm,0mm)，坐标系{O₁}与参考坐标系{O}重合；骨折近端特征点O₂的坐标为O₂(-7.80mm,-38.40mm,-33.80mm)，骨折远端相对于近端的空间位置和姿态偏差。

(2)首先，确定骨折远端在第一次“移动”操作后的中间点O_mid(0mm,-20.00mm,-60.00mm)。

(3)采用三维空间的A*算法进行骨折远端第一次“移动”路径规划。将O₁作为A*算法的起始点，也即第一个父节点，将O_mid作为目标点。从初始节点O₁开始进行A*算法的搜索与拓展，算法搜索节点限定于栅格线的交叉点，从位于首个栅格的父节点出发，在三维空间中向四周节点进行拓展搜索。

(4)定义拓展搜索过程中的相关节点。A*算法搜索的每次拓展过程中，进行拓展的中心节点被称为父节点，从父节点开始向其周围拓展的若干节点被称为子节点。从当前定义的父节点出发，在三维空间中向父节点的周围26个节点进行拓展搜索，舍弃位于障碍物及其周边的节点以及已经拓展过的父节点，其中可被拓展的子节点定义为可拓展节点，被舍弃的子节点定义为不可拓展节点。

(5)计算并比较每个子节点的估价函数F(n)。将估价函数F(n)最小值对应的子节点作为下次拓展的父节点，并进行拓展搜索。定义F(n)＝G(n)+H(n)为A*路径规划算法的估价函数，其中，G(n)表示从起始点到任意节点n的路径代价，H(n)为启发函数，表示任意节点n(x_n,y_n,z_n)到目标点(x_target,y_target,z_target)的估计代价，采用三维空间中的欧几里得距离计算启发函数，计算公式为：

(6)如果在节点拓展过程中存在着多条不同路径拓展到同一节点，该节点F(n)不为最小，且未被作为父节点进行拓展，保留拓展到该节点F(n)较小的一条路径。转至步骤(5)，直到拓展到中间点O_mid，得到一条从起始点O₁到中间点O_mid的空间复位路径。

(7)骨折远端姿态调整。机器人辅助骨折远端进行复位操作移动到中间点O_mid后，进行姿态调整，分别绕远端坐标系{O₁}的x,y,z轴转动2.67°，3.64°，-8.25°，机器人逐步调整骨折远端相对于近端的空间姿态，使姿态偏差减少至零。

(8)完成姿态调整后，将中间点O_mid作为第二次“移动”路径规划的起点，采用A*算法进行复位路径规划，重复步骤(4)至步骤(6)，确定从中间点O_mid到目标点O₂的骨折远端相对于近端的避碰复位路径。

如图8所示，为根据CT数据进行逆向重建的骨折近端和远端的三维数字化模型，在整个骨折复位过程中，骨折远端相对于近端的位姿变化情况示意图。

如图9所示，为骨折远端在三维空间中的复位路径示意图。

综合上述实施例可知，本发明涉及一种机器人辅助骨折空间避碰复位路径规划方法。针对长骨螺旋型骨折类型，长骨螺旋型骨折后骨折远端相对于近端的位置和姿态偏差，利用Mimics和Geomagic studio软件，由基于健侧骨镜像配准的方法确定。所述方法将骨折近端牢固固定，将机器人辅助骨折远端的复位操作划分为相对于骨折近端“移动-旋转-移动”三个步骤。骨折远端相对于近端的移动路径，采用三维空间的A*算法确定骨折远端的复位路径。将骨折近端、远端及其周围组织所在的区域，限定为可搜索区域，并进行立方体栅格化，划分为若干边长为0.2mm的立方体栅格，从复位路径的起始点到目标点，以0.2mm的节点间距在三维空间进行搜索。骨折远端相对于近端旋转，以调整骨折远端的姿态，直至骨折远端和近端达到理想的解剖状态。所述方法考虑长骨螺旋型骨折后骨折远端相对于近端的位置和姿态偏差，同时考虑了复位过程中可能出现的障碍物，避免机器人辅助骨折复位过程中发生接触碰撞，有效提高机器人复位操作的安全性。

上面对本发明实施例结合附图进行了说明，但本发明不限于上述实施例，还可以根据本发明的发明创造的目的做出多种变化，凡依据本发明技术方案的精神实质和原理下做的改变、修饰、替代、组合或简化，均应为等效的置换方式，只要符合本发明的发明目的，只要不背离本发明的技术原理和发明构思，都属于本发明的保护范围。

Claims (7)

1.一种机器人辅助骨折空间避碰复位路径规划方法，其特征在于：

针对长骨螺旋型骨折，根据健侧骨镜像配准，确定骨折的移位偏差和旋转偏差，将骨折近端牢固固定，机器人辅助操作骨折远端相对于近端进行复位操作，参考骨科医生在实际骨折手术操作中的手法“拉伸-旋转-复位”，将机器人辅助长骨螺旋型骨折复位操作过程分解为“移动-旋转-移动”三个步骤：

1)“移动”复位：

采用三维空间的A*算法进行规划，复位过程中按照在三维空间中所规划的复位路径，避开复位路径上可能出现的障碍物；

2)旋转姿态调整：

骨折远端移动到合适位置时，骨折远端相对于近端旋转，进行姿态调整；

3)二次移动复位：

继续进行复位，通过不断调整骨折远端的位置和姿态，向骨折近端慢慢逼近，以保证复位后骨折远端和近端达到理想的解剖状态，实现良好的复位效果，从而完成机器人辅助骨折复位手术操作。

2.根据权利要求1所述机器人辅助骨折空间避碰复位路径规划方法，其特征在于：进行骨折复位路径规划之前，采用基于健侧骨镜像配准算法，利用Mimics和Geomagic studio软件确定骨折远端相对于近端的空间位置偏差和姿态偏差，通过CT扫描数据，在Mimics软件中逆向重建生成骨折远端、近端以及健侧骨的三维数字化模型，使用Mimics软件中的“Mirror”功能生成健侧骨的镜像，以镜像后的健侧骨为基准，将骨折近端与之进行配准并固定，随后将包含骨折远端、近端以及健侧骨的三维数字化模型导入Geomagic studio软件，选取远端特征点作为参考坐标系原点，通过“STL配准”命令进行自动配准，将骨折远端与镜像后的健侧骨进行配准，由此确定骨折远端相对于近端的空间位置和姿态偏差。

3.根据权利要求1所述机器人辅助骨折空间避碰复位路径规划方法，其特征在于，所述复位采用三维空间的A*算法进行路径规划，所述步骤1)“移动”复位具体操作步骤为：

(1)已知骨折近端和远端的空间位置，分别以近端和远端上的某个特征点的位置表示，骨折近端和远端相对于设定的基准参考坐标系的姿态，障碍物的位置和形状等；设定复位路径规划的起始点为O₁，目标点为O₂；

(2)确定骨折远端在第一次“移动”操作后的中间点O_mid，该中间位置应避免远端在后续的姿态调整时与周围生物组织的碰撞；

(3)采用三维空间的A*算法进行骨折远端第一次“移动”路径规划：

将O₁作为A*算法的起始点，也即第一个父节点，将O_mid作为目标点；从初始节点O₁开始进行A*算法的搜索与拓展；

(4)定义拓展搜索过程中的相关节点：

A*算法搜索的每次拓展过程中，进行拓展的中心节点被称为父节点，从父节点开始向其周围拓展的若干节点被称为子节点；从当前定义的父节点出发，在三维空间中向父节点的周围26个节点进行拓展搜索，舍弃位于障碍物及其周边的节点以及已经拓展过的父节点，其中可被拓展的子节点定义为可拓展节点，被舍弃的子节点定义为不可拓展节点；

(5)计算并比较每个子节点的估价函数F(n)：

将估价函数F(n)最小值对应的子节点作为下次拓展的父节点，并进行拓展搜索；定义F(n)＝G(n)+H(n)为A*路径规划算法的估价函数，其中，G(n)表示从起始点到任意节点n的路径代价，H(n)为启发函数，表示任意节点n(x_n,y_n,z_n)到目标点(x_target,y_target,z_target)的估计代价，采用三维空间中的欧几里得距离计算启发函数，计算公式为：

(6)如果在节点拓展过程中存在着多条不同路径拓展到同一节点，该节点F(n)不为最小，且未被作为父节点进行拓展，保留拓展到该节点F(n)较小的一条路径，转至步骤(5)，直到拓展到中间点O_mid，得到一条从起始点O₁到中间点O_mid的空间复位路径。

4.根据权利要求3所述机器人辅助骨折空间避碰复位路径规划方法，其特征在于，所述步骤2)旋转姿态调整操作方法，进行骨折远端姿态调整，步骤如下：机器人辅助将骨折远端进行复位操作移动到中间点O_mid后，根据骨折远端和近端的空间姿态偏差，机器人调整骨折远端相对于近端的空间姿态，使姿态偏差减少至零。

5.根据权利要求3所述机器人辅助骨折空间避碰复位路径规划方法，其特征在于，所述步骤3)二次移动复位的操作方法，在完成姿态调整后，将中间点O_mid作为第二次“移动”路径规划的起点，采用A*算法进行复位路径规划，重复步骤(4)至步骤(6)，确定从中间点O_mid到目标点O₂的骨折远端相对于近端的避碰复位路径。

6.根据权利要求1所述机器人辅助骨折空间避碰复位路径规划方法，其特征在于，采用A*算法进行骨折复位路径规划前，由于复位路径上可能存在障碍物，为了避免复位过程中骨折远端与障碍物、骨折近端发生接触碰撞，提高复位手术操作的安全性，定义不可搜索区域，将骨折近端、骨折近端周边1mm范围以内、可能的障碍物及其周边1mm范围以内的区域，限定为不可搜索区域，该区域内所有节点为路径规划的不可拓展节点，1mm是根据手术操作精准度确定的参数。

7.根据权利要求1所述机器人辅助骨折空间避碰复位路径规划方法，其特征在于，采用A*算法进行骨折复位路径规划前，定义可搜索区域，将骨折近端、远端及其周围组织所在的区域，限定为可搜索区域，并进行立方体栅格化，划分为若干边长为0.2mm的立方体栅格，算法搜索节点限定于栅格线的交叉点，从位于某栅格的父节点出发，在三维空间中向四周节点进行拓展搜索。

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