CN114748168A - 一种全髋关节置换手术机器人系统 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种全髋关节置换手术机器人系统，包括：光学定位仪、影像系统和机械臂，还包括：目标影像图获取步骤，测量报告形成步骤，手眼标定步骤、三维髋骨模型得到步骤，磨锉定位路径得到步骤，移动到定位磨锉位置步骤，通过锁定角度线性移动进行磨锉作业步骤。本全髋关节置换手术机器人系统可以实现髋关节置换手术过程中的磨锉的自动化和精准化，辅助医生进行手术，提升了整个医生手术的效率。本发明主要用于医疗机械技术领域。
Description
技术领域
本发明涉及医疗器械技术领域，具体是一种全髋关节置换手术机器人系统。
背景技术
人工全髋关节置换术(total hip arthroplasty,THA)指使用金属或高分子聚乙烯陶瓷等材料，根据人体关节的形态以及功能制成人工假体，再利用外科手术将人工髋关节假体植入患者体内，替代被疾病或损伤破坏的关节面、股骨头、髋臼，以达到缓解疼痛，恢复关节原有的功能等效果，广泛适用于治疗关节强直，股骨头坏死，骨性关节炎，类风湿关节炎等髋关节疾病。
随着微创外科手术和智能外科手术的快速发展，关节置换手术机器人技术代表了关节精准治疗的未来方向。使用关节置换手术机器人可制定出更具有个性化的手术方案，定位精准，从而有效降低手术对医生经验和技巧的依赖，提升手术质量，缩短术后康复周期，并从总体上降低医疗费用，满足患者对完成高效、安全的骨科手术的需求，从而促进微创化、智能化等先进临床理念的应用和推广。
市面上现有的髋关节手术置换机器人的产品Mako，该产品利用光学定位仪NDI以及术前的患者髋关节部位的医学图像三维重构技术对术中患者的姿态信息以及骨关节结构进行实时定位。但是整体技术原理复杂，医生的手术学习曲线长。还有现有技术中的髋关节手术置换机器人未实现髋臼磨锉过程的完全自动化，其定位精度仍不够高。
发明内容
本发明提供一种全髋关节置换手术机器人系统，以解决现有技术中所存在的一个或多个技术问题，至少提供一种有益的选择或创造条件。
提供一种全髋关节置换手术机器人系统，包括：光学定位仪、影像系统和机械臂，还包括：
步骤一、通过影像系统拍摄髋骨的医学影像，得到目标影像图；
步骤二、利用深度学习网络模型对所述目标影像图进行医学诊断关键点识别，智能识别出医学影像中的关键点，对髋关节发育不良诊断的相关参数进行测量，形成测量报告；
步骤三、通过光学定位仪对机械臂进行手眼标定，得到光学定位仪坐标系与机械臂基座坐标系之间的转换关系；
步骤四、放置对髋骨进行定位的光学定位球，通过影像系统对具有光学定位球的髋骨进行CT扫描，得到多张髋骨CT图像，并用三维重构软件对所述多张髋骨CT图像进行重建，得到三维髋骨模型；
步骤五、从所述三维髋骨模型中获取髋臼磨锉的合适外展角、前倾角和软骨厚度值，并规划出基于图像空间坐标系的磨锉定位路径；
步骤六、根据所述三维髋骨模型计算得到图像空间坐标系与光学定位仪坐标系之间的转换关系；
步骤七、结合转换公式(1)求解出图像空间坐标系与机械臂基座坐标系的转换关系：
步骤八、根据图像空间坐标系到机械臂基座坐标系的转换关系，将所述基于图像空间坐标系的磨锉定位路径转换成基于机械臂基座坐标系的磨锉定位路径；
步骤九、所述机械臂的末端装载髋臼磨锉的锉头，所述机械臂的末端根据基于机械臂基座坐标系的磨锉定位路径执行移动到定位磨锉位置；
步骤十、所述机械臂的末端对髋臼磨锉的锉头进行锁定角度，所述机械臂的末端带动髋臼磨锉的锉头通过线性移动进行磨锉作业。
进一步，通过光学定位仪对机械臂进行手眼标定，得到光学定位仪坐标系与机械臂基座坐标系之间的转换关系具体包括：通过机械设计并加工出可用于光学定位仪的标定工具，将标定工具通过螺纹连接固定在机械臂的末端，所述标定工具设有目标光学标定球，机械臂按照规划的步长智能运动带动目标光学标定球移动，以进行多次手眼标定过程移动，在手眼标定过程移动中，得到目标光学标定球的轨迹点在机械臂基座坐标系的坐标点信息和在光学定位仪坐标系下的坐标点信息；根据kd-tree算法快速搜索出手眼标定过程移动中手眼误差最优的坐标点信息，重新设定机械臂的初始位置，使其满足目标光学标定球在光学定位仪视野中间位置，重新进行手眼标定移动过程；通过多次手眼标定移动过程，得到多个手眼误差最优的轨迹点；
根据数学表达式Y＝AX求最优解方式得到光学定位仪坐标系与机械臂基座坐标系之间的转换关系；
其中，X为手眼误差最优的轨迹点在光学定位仪坐标系下的坐标；Y为手眼误差最优的轨迹点在机械臂基座坐标系下的坐标；A为光学定位仪坐标系与机械臂基座坐标系之间的转换关系。
进一步，目标光学标定球的轨迹点在机械臂基座坐标系的坐标点信息的计算方式具体包括：在机械设计图纸上获取得到所述机械臂的末端到所述目标光学标定球的中心的设计尺寸，根据所述设计尺寸设定所述机械臂的TCP参数，通过所述机械臂的TCP参数计算得到所述目标光学标定球的轨迹点在所述机械臂基座坐标系中的坐标。
进一步，在步骤六中，根据所述三维髋骨模型计算得到图像空间坐标系与光学定位仪坐标系之间的转换关系具体包括：将三维髋骨模型转为点云图，采用点云深度学习神经网络模型分割出在图像空间坐标系下每个光学定位球的轮廓，并获取每个光学定位球在图像空间坐标系下的中心坐标；
获取光学定位球在光学定位仪坐标系下的坐标，根据数学表达式Y1＝BX1得到图像空间坐标系与光学定位仪坐标系之间的转换关系；其中，X1为光学定位球在图像空间坐标系下的中心坐标，Y1是光学定位球在光学定位仪坐标系下的坐标，B表示为图像空间坐标系与光学定位仪坐标系之间的转换关系。
进一步，所述标定工具还设有固定法兰和连接杆，所述固定法兰与机械臂的末端连接，所述连接杆的一端与固定法兰连接，所述连接杆的另一端与目标光学标定球连接。
进一步，在步骤十中，所述机械臂的末端对髋臼磨锉的锉头进行锁定角度具体包括：通过在可以反映病人体位的位置上设置定位监测工具，所述定位监测工具具有4个以上非线性标记点；根据所述非线性标记点为参考建立人体坐标系；机械臂的末端在移动到磨锉位置后，根据此时末端上的锉头分别在光学定位仪坐标系下的坐标和人体坐标系下的坐标，计算光学定位仪坐标系和人体坐标系在同一个点的相对角度，确定以所述相对角度进行磨锉到达医学上要求的安全磨锉角度，对所述相对角度进行锁定。
进一步，所述机械臂的末端带动髋臼磨锉的锉头通过线性移动进行磨锉作业具体包括：机械臂的末端带动髋臼磨锉的锉头前后滑动以控制髋臼的磨锉深度，在滑动过程中光学定位仪实时捕捉锉头中的标记点a所移动的距离d，所述距离d即为髋臼软骨的实际打磨厚度；在磨锉过程中，末端实时检测到末端的压力值，当所述压力值超过设定的安全阈值时，停止磨锉。
本发明至少具有以下有益效果：本全髋关节置换手术机器人系统可以实现髋关节置换手术过程中的磨锉的自动化和精准化，辅助医生进行手术，提升了整个医生手术的效率。
附图说明
附图用来提供对本发明技术方案的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本发明的实施例一起用于解释本发明的技术方案，并不构成对本发明技术方案的限制。
图1是全髋关节置换手术机器人系统的系统结构示意图；
图2是利用深度学习网络模型对所述目标影像图进行医学诊断关键点识别，得到的关键点识别图；
图3是标定工具的结构示意图；
图4是三维髋骨模型的生成图；
图5是将三维髋骨模型进行点云分割图；
图6是定位监测工具的结构示意图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
需要说明的是，虽然在系统示意图中进行了功能模块划分，在流程图中示出了逻辑顺序，但是在某些情况下，可以以不同于系统中的模块划分，或流程图中的顺序执行所示出或描述的步骤。说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。
参考图1，提供一种全髋关节置换手术机器人系统，包括：光学定位仪、影像系统和机械臂，还包括：
步骤一、通过影像系统拍摄髋骨的医学影像，得到目标影像图；
步骤二、利用深度学习网络模型对所述目标影像图进行医学诊断关键点识别，智能识别出医学影像中的关键点，对髋关节发育不良诊断的相关参数进行测量，形成测量报告；
步骤三、通过光学定位仪对机械臂进行手眼标定，得到光学定位仪坐标系与机械臂基座坐标系之间的转换关系；
步骤四、放置对髋骨进行定位的光学定位球，通过影像系统对具有光学定位球的髋骨进行CT扫描，得到多张髋骨CT图像，并用三维重构软件对所述多张髋骨CT图像进行重建，得到三维髋骨模型；
步骤五、从所述三维髋骨模型中获取髋臼磨锉的合适外展角、前倾角和软骨厚度值，并规划出基于图像空间坐标系的磨锉定位路径；
步骤六、根据所述三维髋骨模型计算得到图像空间坐标系与光学定位仪坐标系之间的转换关系；
步骤七、结合转换公式(1)求解出图像空间坐标系与机械臂基座坐标系的转换关系：
步骤八、根据图像空间坐标系到机械臂基座坐标系的转换关系，将所述基于图像空间坐标系的磨锉定位路径转换成基于机械臂基座坐标系的磨锉定位路径；
步骤九、所述机械臂的末端装载髋臼磨锉的锉头，所述机械臂的末端根据基于机械臂基座坐标系的磨锉定位路径执行移动到定位磨锉位置；
步骤十、所述机械臂的末端对髋臼磨锉的锉头进行锁定角度，所述机械臂的末端带动髋臼磨锉的锉头通过线性移动进行磨锉作业。
本多功能全髋关节置换手术机器人系统主要是可以病人的髋关节进行自动化磨锉以辅助进行髋关节的置换，同时可以实现在磨锉过程中进行精准导航和控制。在进行髋关节的磨锉作业之前，需要通过影像系统来拍摄对髋骨的医学影像。将得到的医学影像定义为目标影像图。
参考图2，得到了目标影像图之后，将目标影像图输入到预先训练好的深度学习网络模型中，利用深度学习网络模型对目标影像图进行医学诊断。具体为通过对在目标影像图中的医学诊断关键点的识别，通过该识别来确定髋关节的发育情况。将这个发育情况以测量报告的形式输出，方便医生对病人进行评估。
医生在完成了对病人的评估后，就可以利用机械臂进行髋关节的置换工作了。此时，需要对机械臂进行手眼标定，通过手眼标定可以确定机械臂与光学定位仪(摄像头)的位置关系。从而求解出光学定位仪坐标系与机械臂基座坐标系之间的转换关系。
整个人眼标定过程具体包括：通过机械设计并加工出可用于光学定位仪的标定工具。参考图3，在一些优选的具体实施例中，所述标定工具设有：目标光学标定球103、固定法兰101和连接杆102，所述固定法兰101与机械臂的末端连接，所述连接杆102的一端与固定法兰101连接，所述连接杆102的另一端与目标光学标定球103连接。
将标定工具通过螺纹连接固定在机械臂的末端，具体可以通过将固定法兰101固定安装在机械臂的末端。机械臂按照规划的步长智能运动带动目标光学标定球103移动，以进行多次手眼标定过程移动，在手眼标定过程移动中，得到目标光学标定球103的轨迹点在机械臂基座坐标系的坐标点信息和在光学定位仪坐标系下的坐标点信息；根据kd-tree算法快速搜索出手眼标定过程移动中手眼误差最优的坐标点信息，重新设定机械臂的初始位置，使其满足目标光学标定球103在光学定位仪视野中间位置，重新进行手眼标定移动过程；通过多次手眼标定移动过程，得到多个手眼误差最优的轨迹点；根据数学表达式Y＝AX求最优解方式得到光学定位仪坐标系与机械臂基座坐标系之间的转换关系；其中，X为手眼误差最优的轨迹点在光学定位仪坐标系下的坐标；Y为手眼误差最优的轨迹点在机械臂基座坐标系下的坐标；A为光学定位仪坐标系与机械臂基座坐标系之间的转换关系。在手眼标定过程中，目标光学标定球103的轨迹点被人机交互界面所记录，并将所采集的数据实时显示，通过可视化的方式求解A。
其中，目标光学标定球103的轨迹点在机械臂基座坐标系的坐标点信息的计算方式具体包括：在机械设计图纸上获取得到所述机械臂的末端到所述目标光学标定球103的中心的设计尺寸，根据所述设计尺寸设定所述机械臂的TCP参数，通过所述机械臂的TCP参数计算得到所述目标光学标定球103的轨迹点在所述机械臂基座坐标系中的坐标。
手眼标定的过程会实时上传到人机交互界面，医生可以通过人机交互界面实时知道整个机械臂的手眼标定过程。
参考图4，在对机械臂进行手眼标定完成后，则可以通过在病人的皮肤上放置光学定位球，通过光学定位球实现对病人的髋骨的定位。然后通过影像系统对病人的髋骨位置进行CT扫描。得到多张髋骨CT图像。此时的髋骨CT图像除了记载有病人髋骨的信息，也记载有光学定位球的信息。对多张髋骨CT图像进行三维重构，具体可以利用三维重构软件进行，得到三维髋骨模型。
由于得到了三维髋骨模型，因此，就可以从三维髋骨模型中得知需要进行髋臼磨锉的参数，比如说合适外展角、前倾角和软骨厚度值。同时，基于这些参数和医生的诊断情况，就可以基于三维髋骨模型规划出基于图像空间坐标系的磨锉定位路径。
在得到磨锉定位路径后，就可以考虑如何将所述磨锉定位路径通过机械臂以实现。因此，需要将图像空间坐标系转换成机械臂基座坐标系。具体为：由于图像空间坐标系与光学定位仪坐标系可以通过光学定位球进行联系，因此，可以计算得到图像空间坐标系与光学定位仪坐标系之间的转换关系。
参考图5，根据所述三维髋骨模型计算得到图像空间坐标系与光学定位仪坐标系之间的转换关系具体包括：将三维髋骨模型转为点云图，采用点云深度学习神经网络模型分割出在图像空间坐标系下每个光学定位球的轮廓，并获取每个光学定位球在图像空间坐标系下的中心坐标；获取光学定位球在光学定位仪坐标系下的坐标，根据数学表达式Y1＝BX1得到图像空间坐标系与光学定位仪坐标系之间的转换关系；其中，X1为光学定位球在图像空间坐标系下的中心坐标，Y1是光学定位球在光学定位仪坐标系下的坐标，B表示为图像空间坐标系与光学定位仪坐标系之间的转换关系。
得到了图像空间坐标系与光学定位仪坐标系之间的转换关系后，就可以求解出图像空间坐标系与机械臂基座坐标系的转换关系。具体可以通过公式(1)来进行。通过图像空间坐标系与机械臂基座坐标系之间的转换关系可以得到基于机械臂基座坐标系的磨锉定位路径。
机械臂在得到基于机械臂基座坐标系的磨锉定位路径后，就可以根据所述磨锉定位路径进行运行，从而将机械臂的末端运行到设定的位置上。
当然，在将机械臂的末端运行在设定的位置上之前，机械臂的末端需要装载髋臼磨锉的锉头。机械臂的末端运行到设定位置上后，通过调整机械臂的末端角度，使得装载髋臼磨锉的锉头与需要磨锉的目标位置锁定在一定的角度上。具体为：通过在可以反映病人体位的位置上设置定位监测工具，所述定位监测工具具有4个以上非线性标记点；所述定位监控工具的作用是对病人的体位进行监测与校准。参考图6，所述定位监控工具包括：第一定位圆球201、第二定位圆球202、第三定位圆球203、第四定位圆球204、第一连杆210、第二连杆220和支撑杆230，所述第一连杆210和第二连杆220十字交叉，所述第一定位圆球201设置在第一连杆210的一端，所述第二定位圆球202设置在第一连杆210的另一端，所述第三定位圆球203设置在第二连杆220的一端，所述第四定位圆球204设置在第二连杆220的另一端。所述支撑杆230的一端与第一连杆210和第二连杆220的交叉点连接。所述光学定位仪可以通过监控工具对病人的体位进行监测和校准。
第一定位圆球201、第二定位圆球202、第三定位圆球203和第四定位圆球204可以提供参考，使得通过定位监测工具建立人体坐标系。其中，第一定位圆球201、第二定位圆球202、第三定位圆球203和第四定位圆球204的中心点可以认为是4个非线性标记点。
在建立人体坐标系后，就可以通过人体坐标系来反映出病人的体位与髋骨之间的关系。
根据所述非线性标记点为参考建立人体坐标系；机械臂的末端在移动到磨锉位置后，根据此时末端上的锉头分别在光学定位仪坐标系下的坐标和人体坐标系下的坐标，计算光学定位仪坐标系和人体坐标系在同一个点的相对角度，确定以所述相对角度进行磨锉到达医学上要求的安全磨锉角度，对所述相对角度进行锁定。
机械臂的末端锁定了角度，这样就可以通过平移髋臼磨锉的锉头来进行磨锉作业。具体为：机械臂的末端带动髋臼磨锉的锉头前后滑动以控制髋臼的磨锉深度，在滑动过程中光学定位仪实时捕捉锉头中的标记点a所移动的距离d，所述距离d即为髋臼软骨的实际打磨厚度；在磨锉过程中，末端实时检测到末端的压力值，当所述压力值超过设定的安全阈值时，停止磨锉。
其中，标记点a指的是可以反映锉头位置的点，标记点a在机械臂基座坐标系下的坐标为
在磨锉过程中，光学定位仪实时捕捉标记点a。需要磨锉的位置点m，其中，位置点m在机械臂基座坐标系下的坐标为
在磨锉过程中，可以实时计算出位置点m与标记点a之间的相对距离d，该相对距离d即为髋臼软骨的实际打磨厚度；
其中，d0为真实值，ε0为允许的打磨厚度误差，|d0-d|<ε0 (3)。
为了使得磨锉过程可以安全的进行，在磨锉过程中，末端实时检测到末端的压力值，当所述压力值超过设定的安全阈值时，停止磨锉。
具体在磨锉过程，机械臂的末端执行实时检测到末端的压力值，根据压力与磨锉量数学建模关系:F＝f(x)，其中x为磨锉量，F为磨锉头磨锉的压力值，可设定安全阀值，系统智能停止磨锉，并复位，医生检查实际情况后，可再次启动智能磨锉。当完成磨锉后，由于股骨柄插入髓腔过程中存在深度误差，因此需要实时测量假体的股骨颈长，并调整假体的股骨颈长度来减小该误差，从而避免双下肢差异，基于光学定位原理下采用探针测量股骨颈长，辅助医生选择合适尺寸的假体股骨头型号来调整实际股骨颈长。最后在光学导航系统下采用探针末端测量可以快速、实时测量患者双下肢的长度，并根据实时反馈信息进行综合误差判定及可视化。
以上是对本发明的较佳实施进行了具体说明，但本发明并不局限于上述实施方式，熟悉本领域的技术人员在不违背本发明精神的前提下还可作出种种的等同变形或替换，这些等同的变形或替换均包含在本发明权利要求所限定的范围内。
Claims (7)
1.一种全髋关节置换手术机器人系统，其特征在于，包括：光学定位仪、影像系统和机械臂，还包括：
步骤一、通过影像系统拍摄髋骨的医学影像，得到目标影像图；
步骤二、利用深度学习网络模型对所述目标影像图进行医学诊断关键点识别，智能识别出医学影像中的关键点，对髋关节发育不良诊断的相关参数进行测量，形成测量报告；
步骤三、通过光学定位仪对机械臂进行手眼标定，得到光学定位仪坐标系与机械臂基座坐标系之间的转换关系；
步骤四、放置对髋骨进行定位的光学定位球，通过影像系统对具有光学定位球的髋骨进行CT扫描，得到多张髋骨CT图像，并用三维重构软件对所述多张髋骨CT图像进行重建，得到三维髋骨模型；
步骤五、从所述三维髋骨模型中获取髋臼磨锉的合适外展角、前倾角和软骨厚度值，并规划出基于图像空间坐标系的磨锉定位路径；
步骤六、根据所述三维髋骨模型计算得到图像空间坐标系与光学定位仪坐标系之间的转换关系；
步骤七、结合转换公式(1)求解出图像空间坐标系与机械臂基座坐标系的转换关系：
步骤八、根据图像空间坐标系到机械臂基座坐标系的转换关系，将所述基于图像空间坐标系的磨锉定位路径转换成基于机械臂基座坐标系的磨锉定位路径；
步骤九、所述机械臂的末端装载髋臼磨锉的锉头，所述机械臂的末端根据基于机械臂基座坐标系的磨锉定位路径执行移动到定位磨锉位置；
步骤十、所述机械臂的末端对髋臼磨锉的锉头进行锁定角度，所述机械臂的末端带动髋臼磨锉的锉头通过线性移动进行磨锉作业。
2.根据权利要求1所述的一种全髋关节置换手术机器人系统，其特征在于，通过光学定位仪对机械臂进行手眼标定，得到光学定位仪坐标系与机械臂基座坐标系之间的转换关系具体包括：通过机械设计并加工出可用于光学定位仪的标定工具，将标定工具通过螺纹连接固定在机械臂的末端，所述标定工具设有目标光学标定球，机械臂按照规划的步长智能运动带动目标光学标定球移动，以进行多次手眼标定过程移动，在手眼标定过程移动中，得到目标光学标定球的轨迹点在机械臂基座坐标系的坐标点信息和在光学定位仪坐标系下的坐标点信息；根据kd-tree算法快速搜索出手眼标定过程移动中手眼误差最优的坐标点信息，重新设定机械臂的初始位置，使其满足目标光学标定球在光学定位仪视野中间位置，重新进行手眼标定移动过程；通过多次手眼标定移动过程，得到多个手眼误差最优的轨迹点；
根据数学表达式Y＝AX求最优解方式得到光学定位仪坐标系与机械臂基座坐标系之间的转换关系；
其中，X为手眼误差最优的轨迹点在光学定位仪坐标系下的坐标；Y为手眼误差最优的轨迹点在机械臂基座坐标系下的坐标；A为光学定位仪坐标系与机械臂基座坐标系之间的转换关系。
3.根据权利要求2所述的一种全髋关节置换手术机器人系统，其特征在于，目标光学标定球的轨迹点在机械臂基座坐标系的坐标点信息的计算方式具体包括：在机械设计图纸上获取得到所述机械臂的末端到所述目标光学标定球的中心的设计尺寸，根据所述设计尺寸设定所述机械臂的TCP参数，通过所述机械臂的TCP参数计算得到所述目标光学标定球的轨迹点在所述机械臂基座坐标系中的坐标。
4.根据权利要求1所述的一种全髋关节置换手术机器人系统，其特征在于，在步骤六中，根据所述三维髋骨模型计算得到图像空间坐标系与光学定位仪坐标系之间的转换关系具体包括：将三维髋骨模型转为点云图，采用点云深度学习神经网络模型分割出在图像空间坐标系下每个光学定位球的轮廓，并获取每个光学定位球在图像空间坐标系下的中心坐标；
获取光学定位球在光学定位仪坐标系下的坐标，根据数学表达式Y1＝BX1得到图像空间坐标系与光学定位仪坐标系之间的转换关系；其中，X1为光学定位球在图像空间坐标系下的中心坐标，Y1是光学定位球在光学定位仪坐标系下的坐标，B表示为图像空间坐标系与光学定位仪坐标系之间的转换关系。
5.根据权利要求2所述的一种全髋关节置换手术机器人系统，其特征在于，所述标定工具还设有固定法兰和连接杆，所述固定法兰与机械臂的末端连接，所述连接杆的一端与固定法兰连接，所述连接杆的另一端与目标光学标定球连接。
6.根据权利要求1所述的一种全髋关节置换手术机器人系统，其特征在于，在步骤十中，所述机械臂的末端对髋臼磨锉的锉头进行锁定角度具体包括：通过在可以反映病人体位的位置上设置定位监测工具，所述定位监测工具具有4个以上非线性标记点；根据所述非线性标记点为参考建立人体坐标系；机械臂的末端在移动到磨锉位置后，根据此时末端上的锉头分别在光学定位仪坐标系下的坐标和人体坐标系下的坐标，计算光学定位仪坐标系和人体坐标系在同一个点的相对角度，确定以所述相对角度进行磨锉到达医学上要求的安全磨锉角度，对所述相对角度进行锁定。
7.根据权利要求6所述的一种全髋关节置换手术机器人系统，其特征在于，所述机械臂的末端带动髋臼磨锉的锉头通过线性移动进行磨锉作业具体包括：机械臂的末端带动髋臼磨锉的锉头前后滑动以控制髋臼的磨锉深度，在滑动过程中光学定位仪实时捕捉锉头中的标记点a所移动的距离d，所述距离d即为髋臼软骨的实际打磨厚度；在磨锉过程中，末端实时检测到末端的压力值，当所述压力值超过设定的安全阈值时，停止磨锉。
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