CN113813005B - 一种用于切除脊柱椎板的机器人 - Google Patents

Abstract

本申请提供了一种用于切除人体脊柱椎板的机器人，机器人包括机械臂，机械臂的末端有操作器，机器人用于执行以下步骤：获取脊柱椎板的静态基准平面，脊柱椎板包括：外层骨皮质、内层骨皮质、以及位于外层骨皮质和内层骨皮质之间的骨松质，静态基准平面用于指示内层骨皮质远离外层骨皮质一侧的表面；获取脊柱椎板的动态偏移量，动态偏移量用于指示由于人的呼吸运动产生的脊柱偏移；根据静态基准平面和动态偏移量确定脊柱椎板的动态基准平面；获取操作器上的作用力；基于动态基准平面和作用力确定操作器的目标速度；机械臂以目标速度运动。本申请提供的机器人，可以充分发挥医生和机器人各自的优势，精准进行脊柱板切除手术。

Description

一种用于切除脊柱椎板的机器人

技术领域

本申请属于医疗器械技术领域，尤其涉及一种用于切除脊柱椎板的机器人。

背景技术

医生长时间手持器械对脊柱椎板进行切除时，容易产生疲劳，造成手部抖动、精力下降。并且，一般情况下，病变组织的形态组织的形态结构于正常骨组织可能存在差异性，缺少额外辅助性提示对医生空间抽象思维是一个巨大挑战。

虽然，手术自主机器人具有高精度、高可靠性、容易交互、无疲劳等特点，手术机器人逐渐被应用于临床，常用于辅助解决上述问题。但是，由于椎板是存在于3D图像空间中的自由曲面，存在术前规划难的问题，因此，执行预定轨迹和指令的自主机器人也并不适合进行复杂的脊柱椎板切除手术。

发明内容

本申请实施例提供了一种用于切除脊柱椎板的机器人，该机器人可以充分发挥医生和机器人各自的优势，在医生和机器人的共同作用下精准进行脊柱板切除手术。

第一方面，提供了一种用于切除人体脊柱椎板的机器人，机器人包括机械臂，机械臂的末端有操作器，机器人用于执行以下步骤：获取脊柱椎板的静态基准平面，脊柱椎板包括：外层骨皮质、内层骨皮质、以及位于外层骨皮质和内层骨皮质之间的骨松质，静态基准平面用于指示内层骨皮质远离外层骨皮质一侧的表面；获取脊柱椎板的动态偏移量，动态偏移量用于指示由于人的呼吸运动产生的脊柱偏移；根据静态基准平面和动态偏移量确定脊柱椎板的动态基准平面；获取作用在操作器上的作用力；基于动态基准平面和作用力确定操作器的目标速度；机械臂以目标速度运动。

第一方面提供的机器人，该机器人用于获取脊柱椎板的静态基准平面和人在进行呼吸运动时产生的脊柱动态偏移量。以静态基准平面为基准，结合脊柱偏移量可以确定基准椎板的动态基准平面。然后，根据动态基准平面和作用在操作器上的作用力共同确定出操作器的目标速度，最后该机械臂以目标速度运动从而带动操作器进行脊柱椎板的铣削。该机器人结合了用户的作用力和动态基准平面共同输出了操作器的目标速度，从而可以精准控制操作器在铣削时的切削余量。

可选的，机器人还执行以下步骤：基于动态基准平面和操作器的位置确定导纳参数；基于动态基准平面和作用力确定操作器的目标速度，包括：利用如下导纳公式确定操作器的目标速度：

其中，M表示惯性参数；

表示加速度；

表示目标速度；F_H表示作用力；g(n_p,a,s)表示导纳参数；导纳参数中的n_p表示操作器在t时刻相对于动态基准平面的法向量方向，导纳参数中的a表示操作器在t时刻距动态基准平面的最短距离，s表示操作器位于脊柱椎板中的位置。在该种实现方式中，机器人利用基准平面和操作器的位置确定时变的导纳参数，根据时变的导纳参数和用户的作用力可以确定实时速度。

可选的，机器人还执行以下步骤：确定操作器位于脊柱椎板中的位置；当操作器位于内层骨皮质时，利用如下公式确定导纳参数：

其中：f(a)表示操作器离距动态基准平面的函数；n_p表示操作器在t时刻相对于动态基准平面的法向量方向；D₀表示初始阻尼矩阵。在该种实现方式中，机器人首先确定操作器位于脊柱椎板中的位置，当操作器位于内层骨皮质进行铣削时，在平行于法线方向上的速度乘以一个与最短距离a有关的函数f(a)，使其对法线方向的运动有一定的阻碍作用，避免操作器械穿透内层骨皮质。

可选的，机器人还执行以下步骤：确定操作器位于脊柱椎板中的位置；当操作器位于外层骨皮质或者松质皮时，利用如下公式确定导纳参数：

g(n_p,a,s)＝D₀

其中：D₀表示初始阻尼矩阵。在该种实现方式中，机器人首先确定操作器位于脊柱椎板中的位置，当操作器位于外层骨皮质或者松皮质时，说明操作器还有足够的铣削余量，因此，可以根据预设的导纳参数和作用力确定机器人的速度。

可选的，当a小于预设第一阈值时，

当a大于或者等于所述预设第一阈值时，f(a)＝1。该种实现方式中，当a小于预设第一阈值时，f(a)急剧增大，使得导纳控制的阻尼参数变大，在相同的作用力下，机器人的运动速度大大降低，从而阻止了操作器穿透内层皮质骨。当a大于或者等于第一阈值时，说明操作器还有足够的铣削余量，因此，可以根据预设的导纳参数和作用力确定机器人的速度。

可选的，机器人还执行以下步骤：根据动态偏移量和时间的关系，确定脊柱运动预测模型；根据静态基准平面和脊柱运动预测模型确定动态基准平面。该种实现方式中，机器人根据人的一个周期的脊柱动态偏移量和时间的关系可以确定脊柱运动预测模型，该脊柱运动预测模型提供时间和偏移量的动态关系，结合静态基准平面可以确定动态基准平面。

可选的，机器人还执行以下步骤：获取脊柱椎板的图像；根据脊柱推板的图像确定静态约束面。该种实现方式中，机器人首先获取到脊柱椎板的图像，通过该图像确定静态约束面。

可选的，机器人还执行以下步骤：基于术中操作器的力信号和时间的关系，确定操作器位于脊柱椎板中的位置。在该种实现方式中，机器人可以根据手术过程中操作器铣削脊柱椎板产生的作用力，确定操作器铣削脊柱椎板的具体位置。

本申请实施例与现有技术相比存在的有益效果是：

本申请提供的机器人，包括机器人包括机械臂，机械臂的末端有操作器，该机器人用于获取脊柱椎板的静态基准平面和人在进行呼吸运动时产生的脊柱动态偏移量。以静态基准平面为基准，结合脊柱偏移量可以确定基准椎板的动态基准平面。然后，根据动态基准平面和作用在操作器上的作用力共同确定出操作器的目标速度，最后该机械臂以目标速度运动从而带动操作器进行脊柱椎板的铣削。该机器人结合了用户的作用力和动态基准平面共同输出了操作器的目标速度，从而可以精准控制操作器在铣削时的切削余量。

附图说明

为了更清楚地说明本申请实施例中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1是本申请实施例提供的机器人所执行的处理步骤的示意性流程图；

图2是本申请实施例提供的脊柱椎板的CT图像中的静态基准平面示意图；

图3是本申请实施例提供的机器人建立脊柱运动预测模型的示意性流程图；

图4是本申请实施例提供的预测模型和实际采集的偏移量的拟合图；

图5是本申请实施例提供的铣削过程中力信号随着时间的变化过程。

具体实施方式

以下描述中，为了说明而不是为了限定，提出了诸如特定系统结构、技术之类的具体细节，以便透彻理解本申请实施例。然而，本领域的技术人员应当清楚，在没有这些具体细节的其它实施例中也可以实现本申请。在其它情况中，省略对众所周知的系统、装置、电路以及方法的详细说明，以免不必要的细节妨碍本申请的描述。

首先，在介绍本申请提供的方法和系统之前，需要对下文中即将提及的部分术语进行说明。当本申请提及术语“第一”或者“第二”等序数词时，除非根据上下文其确实表达顺序之意，否则应当理解为仅仅是起区分之用。

术语“示例性的”或者“例如”等词用于表示作例子、例证或说明。本申请实施例中被描述为“示例性的”或者“例如”的任何实施例或设计方案不应被解释为比其他实施或设计方案更优选或更具优势。确切而言，使用“示例性的”或者“例如”等词旨在以具体方式呈现相关概念。

除非另有说明，本文中“/”一般表示前后关联对象是一种“或”的关系，例如，A/B可以表示A或B。术语“和/或”仅仅是一种描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系，例如，A和/或B，可以表示：单独存在A，同时存在A和B，单独存在B这三种情况。另外，在本申请的描述中，“多个”是指两个或两个以上。

近些年来，基于自动控制技术和医生介入的共享控制手术机器人系统得到发展，它由外科医生和机器人同时控制手术器械。美国Intuitive Surgical公司在2000年研发的Da Vinci遥操作手术机器人由一个手术控制平台(包含图像显示设备和两个主操作手)、一个手术床、若干手术器械和一套三维立体视觉系统组成。它可以过滤颤抖的输入运动，在控制台界面和远程机器人系统之间缩放运动。Ribin等提出了一种新的系统驱动自适应共享控制框架，该框架中自治系统将权限分配给操作员和系统本身，权限分配是基于一个从贝叶斯滤波器派生出来的度量。并且利用时域无源方法(TDPA)保证了所提遥操作共享控制系统的稳定性。Hein等引入了一种交互式控制的手术机器人，该系统通过触觉显示器向整形区域的边界发出信号，在整形区域内外科医生手动引导整形器械的磨削路径，医生完全控制整形器。Lukasz提出了一种共享控制系统，通过对主机械手(即外科医生的手)施加力得到引导刀具的最优路径。在力控制作用下，外科医生可以在整个手术过程中更好更快地指导工具。Clemente提出一种基于外科医生和机器人共享控制的机器人辅助椎弓根螺钉固定的新方法:i)使用动手操作控制界面，即手术拍击器，沿着预先计划好的轴线精确移动机器人末端执行器，ii)在拍击阶段持续控制施加在患者脊柱上的力，iii)通过充分调整刀——骨的相互作用力来调节攻丝轴附近的扭矩，使攻丝过程半自主。

但是，在脊柱椎板切除手术中，目前还是采用医生进行手术切除。医生长时间手持器械对椎板进行精细切除，身体容易产生疲劳，造成手部抖动、精力下降。此外，病变骨组织的形态结构与正常骨组织可能存在差异性，缺少额外辅助性提示对医生空间抽象思维师一个巨大挑战。这些因素很有可能导致硬膜撕裂，它会引起脑脊液漏或导致血肿对神经形成压迫。

在相关技术中，也有用手术机器人进行脊柱椎板切除。虽然手术机器人具有高精度、高可靠性、容易交互、无疲劳等特点，被逐渐应用于临床，用于辅助解决上述问题。但是椎板是存在于3D图像空间中的自由曲面，在磨削初始点定位、换位运动等过程中容易受到棘突、椎孔等结构的干涉，存在术前规划难的问题，同时椎板组成成分不均匀存在状态识别不精准的问题。因此，执行预定轨迹和指令的自主机器人也并不适合进行复杂的脊柱椎板切除手术。目前还没有研究工作来解决脊柱椎板切除手术机器人共享控制问题，以充分发挥医生和机器人各自的优势。

有鉴于此，本申请提供了一种脊柱椎板切除的机器人，该机器人可以执行基于脊柱运动预测模型构建动态安全约束和基于术中力信号识别骨层状态的变导纳控制方法，以及基于导纳控制的人机共享控制方法，通过人和机器人共同决定的操作器的运动速度，解决切除脊柱椎板的控制问题。

下面结合具体的例子来说明本申请提供的机器人如何用于对脊柱椎板进行切除。

图1示出了本申请实施例提供的机器人所执行的处理步骤的示意性流程图。

首先，对机器人的结构进行简单介绍，该机器人包括了机械臂和传感器，机械臂的末端有操作器，机械臂可以带动操作器对脊柱椎板进行铣削，传感器可以检测用户给操作器施加的作用力的大小。

如图1所示的，该步骤包括：S110至S160。

S110、机器人获取脊柱椎板的静态基准平面。

在本申请实施例中，为了保证操作器不接触到脊柱椎板以下的神经系统，需要在脊柱椎板的表面建立一个可以作为参考面的静态基准平面。

需要说明的是，脊柱椎板包括：外层骨皮质、内层骨皮质、以及位于外层骨皮质和内层骨皮质之间的骨松质，静态基准平面用于指示内层骨皮质远离外层骨皮质一侧的表面。

由于内层骨皮质下面属于神经系统，因此将内层骨皮质的底面作为静态基准平面，防止操作器在铣削时穿透内层骨皮质，触碰到内层骨皮质以下的神经系统。

作为一种可能的实现方式，本申请可以通过扫描脊柱椎板的电子扫描(ComputedTomography，CT)图像，可以得到脊柱椎板的静态基准平面。

具体地，获取到脊柱椎板CT图像中的底面的所有点的坐标，将所有点的坐标利用图像配准技术转化到机器人坐标系上，通过基坐标系上的点坐标在机器人坐标系中形成基准平面，该基准平面也可称为虚拟约束面。

例如，图2示出了本申请实施例提供的脊柱椎板的CT图像中的静态基准平面示意图。如图2中的(a)、(b)、(c)所示的，该3张CT图像为脊柱椎板不同角度拍摄得到。其中，如图2中的(a)和图2中的(c)所示，A用于指示内层骨皮质的底面即静态基准平面，如图2中的(b)所示，B用于指示外层皮质骨的上表面。

需要说明的是，图2中的3张该CT图像与真实脊柱骨的配准是在一个呼吸周期结束的时候进行的，因此图像上的静态基准平面与脊柱骨的静态基准平面得以配准。

S120、机器人建立脊柱运动预测模型。

在本申请实施例中，由于患者在脊柱椎板切除过程中会因为呼吸引起基准平面的位置产生变化，因此，需要根据患者呼吸规律确定脊柱椎板的动态偏移量。利用该动态偏移量以及静态基准平面，确定动态基准平面。

可以理解的是，该动态基准平面也可称为动态虚拟约束面。

具体地，图3示出了本申请实施例提供的机器人建立脊柱运动预测模型的示意性流程图。如图3所示的，该步骤包括：S1201至S1205。

该脊柱运动预测模型的建立包括以下步骤：

S1201、采集一个周期的脊柱运动信号。

需要说明的是，将患者的一次呼吸过程作为一个周期。该脊柱运动信号是指脊柱的偏移信号。

在本申请实施例中，该脊柱运动信号可以通过红外光学传感器采集，当然，也可以通过其他方式进行采集，该信号的采集方式本申请实施例不做限定。

S1202、对脊柱运动信号进行去噪。

由于在脊柱运动信号采集的过程中可能会受到仪器设备或者测试环境的影响，导致采集到的脊柱运动信号不准确。因此，对脊柱运动信号进行去噪后可以得到较为准确的结果。

作为一种可能的实现方式，可以通过卡尔曼滤波对采集到的脊柱运动信号进行去噪。

需要说明的是，该步骤S1202为可选的步骤，本申请实施例不做限定。

S1203、根据脊柱运动信号建立脊柱偏移量与时间的关系模型。

在本申请实施例中，根据采集得到的脊柱运动信号建立脊柱偏移量与时间的关系模型，从而可以确定出在一个呼吸周期中的不同时刻脊柱的偏移量。

需要说明的是，该脊柱偏移量的参考点为步骤S110中获取到的静态基准平面。

作为一种可能的实施方式，采集到的脊柱运动信号可以通过高斯逼近函数建立脊柱偏移量与时间的关系模型，高斯拟合函数如下公式：

其中，x_i表示采集到的信号的第i个点的位置；A表示高斯曲线的峰值；B表示峰值位置；C表示半宽度信息。

公式(1)两边取自然对数，化为

令

并考虑全部实验数据，则公式(3)以矩阵形式化为

简记为Z＝XB(4)

根据最小二乘原理，构成的矩阵B的最小二乘解为

B＝(X^TX)^-1X^TZ (5)

再根据公式3求出待估参数A、B、C，得到公式1的特征参数。

根据计算得出的参数A、B、C可以确定高斯逼近函数，根据该高斯逼近函数可以建立起脊柱运动预测模型。

S1204、计算模型拟合程度R²。

在本申请实施例中，上述步骤S1203中的脊柱运动预测模型是否符合要求，可以通过计算模型拟合程度R²判断。

需要说明的是，该拟合程度R²是根据上述步骤S1203中的脊柱运动预测模型和患者手术过程中实际采集到的脊柱偏移量随着呼吸变化的趋势得到的。

具体地，利用如下计算公式计算拟合程度R²：

其中：Y_actual表示实际的脊柱偏移量；Y_predict表示预测的脊柱偏移量；Y_mean表示实际的脊柱偏移量的平均值。

S1205、判断脊柱运动预测模型是否符合要求。

根据上述S1204中确定的R²可以确定出S1203中确定出的脊柱运动预测模型是否满足要求。

需要说明的是，R²越接近1，表示方程的变量对y的解释能力越强，该模型对数据拟合的也较好，R²越接近0，表示模型拟合的越差。

具体地，当R²大于或者等于预设第二阈值，则表明该模型的精度符合要求，则输出该脊柱运动预测模型。

当R²小于预设第二阈值，则表明该模型的准确度较低，需要返回步骤S1201更新预测模型。

例如，图4示出了预测模型和实际采集的偏移量的拟合图。如图4所示，拟合后R²为0.99，预设第二阈值为0.98，该R²大于预设第二阈值，则表明该模型的精度符合要求，则输出该脊柱运动预测模型。

需要说明的是，该预设第二阈值可根据具体情况设定，本申请实施例不做限定。

通过上述步骤S1201～S1205可以建立脊柱偏移量和时间的脊柱运动预测模型。

S130、通过脊柱运动预测模型获取脊柱椎板的动态偏移量。

在本申请实施例中，通过脊柱运动预测模型，可以确定出人体在术中呼吸时脊柱椎板动态偏移量。

S140、根据静态基准平面和脊柱运动预测模型生成脊柱椎板的动态基准平面。

在本申请实施例中，需要根据患者呼吸时脊柱的动态偏移量以及静态基准平面，确定脊柱椎板的动态基准平面，该动态基准平面也可称为动态虚拟约束面。

作为一种可能的实施方式，可以将静态基准平面附加到脊柱运动预测模型上，生成动态基准平面。

例如：在机器人坐标系上的静态基准平面上的某一点的坐标为(0，2，3)，根据脊柱运动预测模型可以得到在t时刻时，脊柱在Z方向上的偏移量为3，因此，可以得到t时刻该点在机器人坐标系上的坐标为(0，2，6)。以此类推，可以确定t时刻的动态基准平面的所有点的坐标，通过t时刻所有点的坐标可以确定t时刻的动态约束面。

S150、基于操作器的力信号实现骨层状态感知。

需要说明的是，椎板的骨结构是由外皮质骨、内皮质骨和内松质骨组成。皮质骨密度高、强度高、表面光滑，起到支撑结构和保护脊髓的作用，海绵状、低密度的松质骨有助于改善结构填充和抗冲击能力。

在进行脊柱椎板切除时，由于皮质骨层和松质骨层力学特性相差较大，可以根据椎板骨骼结构与铣削力之间的强相关性，通过采集机器人在铣削椎板时的实时受力数据，分析整个操作过程中铣削力的变化情况，从而实现对被铣削骨层的实时识别。

具体地，在整个铣削过程中，当操作器开始在外骨皮质铣削时，由于皮质骨密度高、强度高，因此，平均力信号在4N左右，当操作器继续进行铣削，进入松质骨时，由于松质骨的密度低，平均力信号降低在2N左右，当平均力信号又上升到4N左右时，表示操作器开始铣削内骨皮质。

可以理解的是，铣削过程中由于力信号受到铣削过程中的震动、操作器本身的震动以及环境的干扰等，会导致力信号含有很多噪声，为了尽可能获得铣削过程中真实的力信号，需要对力信号进行滤波处理。

可选的，作为一种可能的实现方式，采用卡尔曼滤波方法，对采集到的力信号进行滤波处理。

具体地，采用力信号与噪声的状态模型，利用当前时刻的观测值及前一时刻的估计值来对状态变量的估计进行更新，从而求出当前时刻的估计值。

例如，图5示出了铣削过程中力信号随着时间的变化过程。如图5所示的，波动幅度较大的为原始力信号，居中的一条曲线为滤波后的力信号。从图5可以看出，在0-10S时，操作器在铣削骨皮质，平均力信号为4.3253N，骨层状态为S＝1；在10-29S时，平均力信号为2.7951N，表示操作器在铣削松质骨，此时骨层状态为S＝2；在29-40S时，平均力信号为4.8941N，表示操作器在铣削内层皮质骨，骨层状态S＝3。

S160、基于动态基准平面和用户的作用力确定机器人的运动速度。

此处，作用力由用户触发，并由机器人中的传感器检测到的。

在本申请实施例中，可以通过步骤S140中确定的动态基准平面和用户的作用力确定机器人的运动速度。

作为一种可能的实施方式，利用如下导纳控制公式确定机器人的运动速度。

其中，M表示惯性参数；

表示加速度；

表示速度；F_H表示用户施加的外力；g(n_p,a,s)表示导纳参数。

其中，导纳参数中的n_p为操作器在t时刻相对于动态基准平面的法向量方向，导纳参数中的a为操作器在t时刻距动态基准平面的最短距离，s表示操作器位于脊柱椎板中的位置。

需要说明的是，本申请可以通过公式(8)和(9)确定导纳参数中的n_p和a。

其中，确定操作器在t时刻相对于动态基准平面的法向量方向n_p的公式如下：

其中，P₀表示操作器在t时刻的位置坐标；P_j表示点云中与操作器最接近的j个点的坐标；n_p相对于当前机器人位姿的点云表面法向量的单位向量。

确定操作器在t时刻距动态基准平面的最短距离a的公式如下：

a＝min(||P₀-P_j||) (9)

结合公式(8)和公式(9)，导纳参数g(n_p,a,s)的确定方式有以下两种情况：

第一种确定导纳参数g(n_p,a,s)的情况为：当骨层状态为S＝3，并且操作器进行切削的速度和法线方向相反时，表示操作器正在接近t时刻的约束面，因此需要对法线方向的运动进行阻碍。

在这种情况下，将导纳参数g(n_p,a,s)分解为两个分量V_t和U_t，其中V_t平行于法线方向，U_t垂直于法线方向。为了对法线方向的运动进行阻碍，将平行于法线方向的分量乘以一个于最短距离a有关的函数f(a)，然后再将两个方向的阻尼相加构成一个各向异性的阻尼矩阵。

具体地，如下公式：

此时，

上述公式中的D₀为初始阻尼矩阵，可根据具体情况设定，本申请实施例不做限定。

其中，公式(12)中的f(a)的有两种确定方式，分别为：

第一种：在t时刻操作器距动态基准平面的最短距离a小于预设第一阈值时：

可以理解的是，该预设第一阈值为阻尼开始增大的距离阈值，当a小于阻尼开始增大的预设距离阈值时，f(a)急剧增大，使得导纳控制参数的阻尼参数变大，在相同的外力作用下，机器人的运动速度将大大降低，因此可以阻止操作器穿透内层皮质骨。

并且，f(a)越大，平行于表面法向量方向的阻尼越大，在t时刻，机器人平行于表面法向量的速度被削弱。如果f(a)无限大，那么平行于表面法向量方向的阻尼也无限大，因此平行于表面法向量的速度完全被削弱，使得机器人的末端器械不能朝着表面法向量的相反向量运动，在手术中起到了安全约束的作用。

第二种：在t时刻操作器距动态基准平面的最短距离a大于或者预设第一阈值时：f(a)＝1。

此种情况下，表明操作器距离内层皮质骨还有一定距离，可以根据预设的导纳参数和作用力确定机器人的速度。

第二种确定导纳参数g(n_p,a,s)的情况为：当骨层状态位于S＝1、S＝2或者S＝3但是铣削速度和法向量速度相反时，说明操作器还有足够的铣削余量，因此，可以根据预设的导纳参数和作用力确定机器人的速度。此时，g(n_p,a,s)＝D₀。

根据上述步骤中确定出的导纳参数带入公式(7)中，可以计算出t时刻操作器的目标速度。最终，机械臂带动操作器以该目标速度运动。

本申请实施例提供的机器人，用于获取脊柱椎板的静态基准平面和人在进行呼吸运动时产生的脊柱动态偏移量。以静态基准平面为基准，结合脊柱偏移量可以确定基准椎板的动态基准平面。然后，根据动态基准平面和作用在操作器上的作用力共同确定出操作器的目标速度，最后该机械臂以目标速度运动从而带动操作器进行脊柱椎板的铣削。该机器人结合了用户的作用力和动态基准平面共同输出了操作器的目标速度，从而可以精准控制操作器在铣削时的切削余量。

以上所述实施例仅用以说明本申请的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本申请进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本申请各实施例技术方案的精神和范围，均应包含在本申请的保护范围之内。

Claims (5)

1.一种用于切除人体脊柱椎板的机器人，所述机器人包括机械臂，所述机械臂的末端有操作器，其特征在于，所述机器人用于执行以下步骤：

获取脊柱椎板的静态基准平面，所述脊柱椎板包括：外层骨皮质、内层骨皮质、以及位于所述外层骨皮质和所述内层骨皮质之间的骨松质，所述静态基准平面用于指示所述内层骨皮质远离所述外层骨皮质一侧的表面；

获取所述脊柱椎板的动态偏移量，所述动态偏移量用于指示由于人的呼吸运动产生的脊柱偏移；

根据所述静态基准平面和所述动态偏移量确定所述脊柱椎板的动态基准平面；

确定所述操作器位于所述脊柱椎板中的位置；

当所述操作器位于所述内层骨皮质时，利用如下公式确定导纳参数：

其中：g(n_p,a,s)表示所述导纳参数；f(a)表示所述操作器距所述动态基准平面的函数；n_p表示所述操作器在t时刻相对于所述动态基准平面的法向量方向；D₀表示初始阻尼矩阵；

当所述操作器位于所述外层骨皮质或者所述骨松质时，利用如下公式确定所述导纳参数：

g(n_p,a,s)＝D₀

其中：D₀表示初始阻尼矩阵；

获取所述操作器上的作用力；

利用如下导纳公式确定所述操作器的目标速度：

其中，M表示惯性参数；

表示加速度；

表示所述目标速度；F_H表示所述作用力；n_p表示所述操作器在t时刻相对于所述动态基准平面的法向量方向，a表示所述操作器在t时刻距所述动态基准平面的最短距离，s表示所述操作器位于所述脊柱椎板中的位置；

所述机械臂以所述目标速度运动。

2.根据权利要求1所述的机器人，其特征在于，当a小于预设第一阈值时，

当a大于或者等于所述预设第一阈值时，

f(a)＝1。

3.根据权利要求1或2所述的机器人，其特征在于，所述机器人还执行以下步骤：

根据所述动态偏移量和时间的关系，确定脊柱运动预测模型；

根据所述静态基准平面和所述脊柱运动预测模型确定所述动态基准平面。

4.根据权利要求3所述的机器人，其特征在于，所述机器人还执行以下步骤：

获取所述脊柱椎板的图像；

根据所述脊柱椎板的图像确定所述静态基准平面。

5.根据权利要求4所述的机器人，其特征在于，所述机器人还执行以下步骤：

基于所述操作器的力信号和时间的关系，确定所述操作器位于所述脊柱椎板中的位置。

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