CN118251187A - 用于基于组织参数修改工具操作的机器人系统、方法和软件程序 - Google Patents

Abstract

提供了一种计算机实施的外科手术计划方法。所述方法包括获得解剖体积的解剖数据和包括工具路径的路径数据，工具将沿着所述工具路径移动。所述方法还包括获得工具数据；合并所述路径数据和所述解剖数据；以及对于所述工具路径的点，识别所述点的位置，加载所述工具在所述位置处的几何形状，识别所述工具与所述解剖体积之间在所述位置处的相交部，确定所述相交部内的所述解剖数据的密度值，计算与所述相交部相关的工具接触因子，基于所述密度值和所述工具接触因子来设置所述工具的计划进给速率因子，将所述计划进给速率因子与所述点相关联；以及输出切割计划数据，所述切割计划数据包括与所述工具路径的所述点相关联的所述计划进给速率因子。

Description

用于基于组织参数修改工具操作的机器人系统、方法和软件 程序

相关申请的交叉引用

本申请要求于2021年12月20日提交的美国临时专利申请号63/291,566的优先权和所有权益，所述临时专利申请的全部内容在此以引用的方式并入。

技术领域

本公开总体涉及用于基于组织参数(诸如骨密度)修改工具操作的机器人系统、方法和软件程序。

背景技术

在外科手术部位处执行外科手术规程的机器人系统常常包括：操纵器，所述操纵器具有基部、多个连杆和关节；以及末端执行器，所述末端执行器联接到所述操纵器。许多时候，末端执行器包括或支撑具有能量施加器的外科手术工具，所述能量施加器被设计成去除外科手术部位处的组织。

所述能量施加器通常沿着工具路径移动以去除外科手术部位处的组织。能量施加器沿着工具路径移动的速度通常被本领域技术人员称为工具或能量施加器的“进给速率”。

现有系统已经设想调节或确定所述进给速率以考虑条件或输入，诸如用户手动选择进给速率、组织的特性(诸如骨矿物质密度)、施加到能量施加器的感测力、路径的曲率等。

然而，现有的进给速率技术在以下方面存在不足：至少基于对患者成像数据和相对于计划工具路径的解剖结构的密度的详细分析来提供工具路径进给速率的深入预计划。例如，在确定进给速率时，现有技术尤其未能考虑到在沿着工具路径的点处评估的工具几何形状相对于解剖结构的相交比率，或者工具是否已经在沿着工具路径的另一点处去除了解剖结构的某些部分。反过来，诸如由于切除尺寸过小或工具刮削而导致的植入物贴合问题、在切除表面中形成凹坑、由工具施加的次最佳切割力等，现有的进给速率技术可能会导致达不到最佳的结果。仍然需要解决这些不足之处中的至少一些不足之处。

发明内容

本发明内容以简化的形式介绍以下在下文具体实施方式中进一步描述的概念选择。本发明内容并非意图限制所要求保护的主题的范围，也非意图识别所要求保护的主题的范围的关键特征或本质特征。

在第一方面，提供了一种计算机实施的外科手术计划方法。所述方法包括：获得解剖数据，所述解剖数据包括解剖体积的几何形状和密度值；获得包括工具路径的路径数据，机器人操纵器将沿着所述工具路径移动工具以与解剖体积交互，所述工具路径由工具将在其间连续通过的点限定；获得工具数据，所述工具数据包括将与工具路径交互的工具的几何形状；合并路径数据和解剖数据；以及对于工具路径的至少一个点：识别所述点相对于解剖数据的位置，从工具数据加载工具在所识别的位置处的几何形状，在所识别的位置处，识别工具的几何形状与解剖体积之间的相交部，确定相交部内的解剖数据的密度值，计算与工具的几何形状与解剖体积之间的交互相关的工具接触因子，基于所确定的密度值和所计算的工具接触因子来设置工具的计划进给速率因子，以及将计划进给速率因子与至少一个点相关联；以及输出包括工具路径的切割计划数据，所述工具路径包括与工具路径的至少一个点相关联的计划进给速率因子。

在第二方面，提供了一种非暂时性计算机可读介质。在所述非暂时性计算机可读介质上存储有指令，所述指令在由一个或多个处理器执行时实施计算机实施的外科手术计划软件，所述外科手术计划软件被配置为：获得解剖数据，所述解剖数据包括解剖体积的几何形状和密度值；获得包括工具路径的路径数据，机器人操纵器将沿着所述工具路径移动工具以与解剖体积交互，所述工具路径由工具将在其间连续通过的点限定；获得工具数据，所述工具数据包括将与工具路径交互的工具的几何形状；合并路径数据和解剖数据；以及对于工具路径的至少一个点：识别所述点相对于解剖数据的位置，从工具数据加载工具在所识别的位置处的几何形状，在所识别的位置处，识别工具的几何形状与解剖体积之间的相交部，确定相交部内的解剖数据的密度值，计算与工具的几何形状与解剖体积之间的交互相关的工具接触因子，基于所确定的密度值和所计算的工具接触因子来设置工具的计划进给速率因子，以及将计划进给速率因子与至少一个点相关联；以及输出包括工具路径的切割计划数据，所述工具路径包括与工具路径的至少一个点相关联的计划进给速率因子。

在第三方面，提供了一种外科手术系统。所述外科手术系统包括：机器人操纵器，所述机器人操纵器被配置为支撑和移动工具；以及控制系统，所述控制系统耦合到机器人操纵器，并且包括：一个或多个处理器；以及非暂时性计算机可读介质，在所述非暂时性计算机可读介质上存储有指令，所述指令在由一个或多个处理器执行时实施计算机实施的外科手术计划软件，所述外科手术计划软件被配置为：获得解剖数据，所述解剖数据包括解剖体积的几何形状和密度值；获得包括工具路径的路径数据，机器人操纵器将沿着所述工具路径移动工具以与解剖体积交互，所述工具路径由工具将在其间连续通过的点限定；获得工具数据，所述工具数据包括将与工具路径交互的工具的几何形状；合并路径数据和解剖数据；以及对于工具路径的至少一个点：识别所述点相对于解剖数据的位置，从工具数据加载工具在所识别的位置处的几何形状，在所识别的位置处，识别工具的几何形状与解剖体积之间的相交部，确定相交部内的解剖数据的密度值，计算与工具的几何形状与解剖体积之间的交互相关的工具接触因子，基于所确定的密度值和所计算的工具接触因子来设置工具的计划进给速率因子，以及将计划进给速率因子与至少一个点相关联；以及输出包括工具路径的切割计划数据，所述工具路径包括与工具路径的至少一个点相关联的计划进给速率因子；并且其中所述控制系统利用所输出的切割计划数据来控制机器人操纵器根据与工具路径的至少一个点相关联的计划进给速率因子沿着工具路径移动工具，以使所述工具能够与解剖体积交互。还提供了一种操作第三方面的外科手术系统的方法。

在第四方面，提供了一种计算机实施的外科手术计划方法。计算机实施的外科手术计划方法包括：获得解剖数据，所述解剖数据包括解剖结构的几何形状；获得包括工具路径的路径数据，机器人操纵器将沿着所述工具路径移动工具以与解剖结构交互，所述工具路径由工具将在其间通过的点限定；获得工具数据，所述工具数据包括工具的几何形状；合并路径数据和解剖数据；对于工具路径的至少一个点：识别所述点相对于解剖数据的位置，从工具数据加载工具在所识别的位置处的几何形状，计算与工具的几何形状与解剖体积之间的交互相关的工具接触因子，基于计算出的工具接触因子来设置工具的计划进给速率因子，以及将计划进给速率因子与至少一个点相关联；以及输出包括工具路径的切割计划数据，所述工具路径包括与工具路径的至少一个点相关联的计划进给速率因子。还提供了一种非暂时性计算机可读介质或计算机程序产品，所述非暂时性计算机可读介质或计算机程序产品包括用于执行第四方面的计算机实施的方法的指令。

在第五方面，提供了一种计算机实施的方法。所述计算机实施的方法包括：获得解剖数据，所述解剖数据包括解剖体积的几何形状和密度值；获得虚拟对象数据，所述虚拟对象数据包括具有多边形元素的网格的虚拟对象的几何形状；合并解剖数据和虚拟对象数据；基于密度值确定网格的一个或多个多边形元素的参数；以及响应于工具与一个或多个多边形元素交互，根据所述参数修改工具的操作。还提供了一种非暂时性计算机可读介质或计算机程序产品，所述非暂时性计算机可读介质或计算机程序产品包括用于执行第五方面的计算机实施的方法的指令。

在第六方面，提供了一种计算机实施的方法。所述计算机实施的方法包括：获得解剖数据，所述解剖数据包括解剖体积的几何形状和密度值；获得虚拟对象数据，所述虚拟对象数据包括具有多边形元素的网格的虚拟对象的几何形状；以及合并解剖数据和虚拟对象数据以基于密度值确定网格的一个或多个多边形元素的参数。还提供了一种非暂时性计算机可读介质或计算机程序产品，所述非暂时性计算机可读介质或计算机程序产品包括用于执行第六方面的计算机实施的方法的指令。

在第七方面，提供了一种非暂时性计算机可读介质。在所述非暂时性计算机可读介质上存储有指令，所述指令在由一个或多个处理器执行时实施计算机实施的外科手术计划软件，所述外科手术计划软件被配置为：获得解剖数据，所述解剖数据包括解剖体积的几何形状和组织参数；获得包括工具路径的路径数据，机器人操纵器将沿着所述工具路径移动工具以与解剖体积交互，所述工具路径由工具将在其间连续通过的点限定；获得工具数据，所述工具数据包括将与工具路径交互的工具的几何形状；合并路径数据和解剖数据；以及对于工具路径的至少一个点：识别所述点相对于解剖数据的位置，从工具数据加载工具在所识别的位置处的几何形状，在所识别的位置处，识别工具的几何形状与解剖体积之间的相交部，确定相交部内的解剖数据的组织参数，计算与工具的几何形状与解剖体积之间的交互相关的工具接触因子，基于所确定的组织参数和所计算的工具接触因子来设置工具的计划进给速率因子，以及将计划进给速率因子与至少一个点相关联；以及输出包括工具路径的切割计划数据，所述工具路径包括与工具路径的至少一个点相关联的计划进给速率因子。还提供了一种执行第七方面的步骤的计算机实施的方法。

在第八方面，提供了一种非暂时性计算机可读介质。在所述非暂时性计算机可读介质上存储有指令，所述指令在由一个或多个处理器执行时实施计算机实施的外科手术计划软件，所述外科手术计划软件被配置为：获得解剖数据，所述解剖数据包括解剖体积的几何形状和组织参数；获得包括工具路径的路径数据，机器人操纵器将沿着所述工具路径移动工具以与解剖体积交互，所述工具路径由工具将在其间连续通过的点限定；获得工具数据，所述工具数据包括将与工具路径交互的工具的几何形状；合并路径数据和解剖数据；以及对于工具路径的至少一个点：识别所述点相对于解剖数据的位置，从工具数据加载工具在所识别的位置处的几何形状，在所识别的位置处，识别工具的几何形状与解剖体积之间的相交部，确定相交部内的解剖数据的组织参数，计算与工具的几何形状与解剖体积之间的交互相关的工具接触因子，基于所确定的组织参数和所计算的工具接触因子来设置工具的输出姿态，以及将输出姿态与至少一个点相关联；以及输出包括工具路径的切割计划数据，所述工具路径包括与工具路径的至少一个点相关联的输出姿态。还提供了一种执行第八方面的步骤的计算机实施的方法。

在第九方面，提供了一种非暂时性计算机可读介质。在所述非暂时性计算机可读介质上存储有指令，所述指令在由一个或多个处理器执行时实施计算机实施的外科手术计划软件，所述外科手术计划软件被配置为：获得解剖数据，所述解剖数据包括解剖体积的几何形状和组织参数；获得包括工具路径的路径数据，机器人操纵器将沿着所述工具路径移动工具以与解剖体积交互，所述工具路径由工具将在其间连续通过的点限定；获得工具数据，所述工具数据包括将与工具路径交互的工具的几何形状；合并路径数据和解剖数据；以及对于工具路径的至少一个点：识别所述点相对于解剖数据的位置，从工具数据加载工具在所识别的位置处的几何形状，在所识别的位置处，识别工具的几何形状与解剖体积之间的相交部，确定相交部内的解剖数据的组织参数，计算与工具的几何形状与解剖体积之间的交互相关的工具接触因子，基于所确定的组织参数和所计算的工具接触因子来设置工具的计划进给速率因子，并且在工具的马达上实现预定的马达电流，以及将计划进给速率因子与至少一个点相关联；以及输出包括工具路径的切割计划数据，所述工具路径包括与工具路径的至少一个点相关联的计划进给速率因子。还提供了一种执行第九方面的步骤的计算机实施的方法。

在第十方面，一种非暂时性计算机可读介质，在所述非暂时性计算机可读介质上存储有指令，所述指令在由一个或多个处理器执行时实施计算机实施的外科手术计划软件，所述外科手术计划软件被配置为：获得解剖数据，所述解剖数据包括解剖体积的几何形状和组织参数；获得包括工具路径的路径数据，机器人操纵器将沿着所述工具路径移动工具以与解剖体积交互，所述工具路径由工具将在其间连续通过的点限定；获得工具数据，所述工具数据包括将与工具路径交互的工具的几何形状；合并路径数据和解剖数据；以及对于工具路径的至少一个点：识别所述点相对于解剖数据的位置，从工具数据加载工具在所识别的位置处的几何形状，在所识别的位置处，识别工具的几何形状与解剖体积之间的相交部，确定相交部内的解剖数据的组织参数，计算与工具的几何形状与解剖体积之间的交互相关的工具接触因子，基于所确定的组织参数和所计算的工具接触因子来设置工具操作参数，以及将工具操作参数与至少一个点相关联；以及输出包括工具路径的计划数据，所述工具路径包括与工具路径的至少一个点相关联的工具操作参数。还提供了一种执行第十方面的步骤的计算机实施的方法。

在第十一方面，提供了一种计算机实施的方法，所述方法包括：识别工具的几何形状与解剖体积之间的相交部，确定相交部内的解剖数据的组织参数，计算与工具的几何形状与解剖体积之间的交互相关的工具接触因子，以及基于所确定的组织参数和所计算的工具接触因子来设置工具操作参数。还提供了一种实施第十一方面的步骤的计算机程序产品或机器人系统。

以上方面中的任何方面都可部分或全部组合。

可将以上方面中的任何方面实施为计算机实施的方法、机器人外科手术系统和/或其上存储有指令的非暂时性计算机可读介质，所述指令在由一个或多个处理器执行时实施计算机实施的外科手术计划软件或计算机程序产品。

以上方面中的任何方面可以与以下实现方式中的任一者一起利用，无论是部分地还是整体地使用。

在一种实现方式中，获得解剖数据包括获得与解剖体积相关联的骨模型。在一种实现方式中，获得路径数据还包括获得基于解剖体积的骨模型的计划切除体积而预先确定的工具路径。在一种实现方式中，获得路径数据还包括获得基于针对骨模型选择的植入物模型的几何形状而预先确定的工具路径。在一些实现方式中，骨模型可以是患者特有的或统计骨模型。在一些实现方式中，获得路径数据包括获得工具相对于工具路径的至少一个点的预定义姿态。骨模型可以是髋臼、关节盂或任何类型的关节窝。骨骼模型可以是股骨、胫骨、肱骨或脊柱(椎骨)的一部分。在一种实现方式中，在没有术前图像(例如，无图像)或没有形成骨模型的情况下获得解剖数据。骨模型可以是患者特有的，或者可以基于来自相似人群的统计数据集。

在一种实现方式中，获得解剖数据包括获得包括解剖体积的切片的成像数据。在一种实现方式中，获得成像数据包括获得DICOM数据，所述DICOM数据包括截距和斜率值、切片厚度以及成像时的患者位置。在一种实现方式中，获得解剖数据包括获得解剖体积的CT切片。在这样的实现方式中，工具的几何形状包括工具的3-D几何形状，并且对于工具路径的至少一个点，加载工具在所识别的位置处的3-D几何形状，并且在所识别的位置处，识别工具的3-D几何形状与解剖体积之间存在横截面相交部的CT切片；对于每个所识别的CT切片，确定横截面相交部内的每个像素的亨斯菲尔德单位；以及从每个所识别的CT切片的横截面相交部内的像素收集亨斯菲尔德单位。

在一种实现方式中，在所识别的位置处识别工具的几何形状与解剖体积之间的相交部包括识别展现工具的几何形状与解剖体积之间的相交部的成像数据的一个或多个切片。一种实现方式包括，对于工具路径的至少一个点，并且在识别展现工具的几何形状与解剖体积之间的相交部的成像数据的切片之后，对于每个所识别的切片，计算与相交部内的工具的几何形状相对于在相交部之外的工具的几何形状相关的相交比率。一种实现方式包括，对于每个所识别的切片，确定工具的几何形状内具有超过预定阈值的亨斯菲尔德单位的像素的数量。

在一种实现方式中，确定相交部内的解剖数据的密度值包括对于每个所识别的切片，确定位于相交部内的成像数据的放射密度值。在一种实现方式中，确定相交部内的解剖数据的密度值包括收集位于一个或多个所识别的切片中的每一者的相交部内的放射密度值。在一种实现方式中，收集位于一个或多个所识别的切片中的每一者的相交部内的放射密度值包括从所收集的放射密度值中识别以下一项或多项：平均放射密度值、中值放射密度值和最大放射密度值。

在一种实现方式中，基于所确定的密度值设置工具的计划进给速率因子包括基于所收集的放射密度值来计算相对于所识别的位置的解剖体积的骨矿物质密度(BMD)因子。在一种实现方式中，基于所确定的密度值来设置工具的计划进给速率因子包括基于计算出的BMD因子设置工具的计划进给速率因子。在一种实现方式中，计算BMD因子包括将平均放射密度值、中值放射密度值和/或最大放射密度值转换成BMD因子。在一种实现方式中，将平均放射密度值、中值放射密度值和最大放射密度值中的一者或多者转换成BMD因子包括将平均放射密度值、中值放射密度值和最大放射密度值中的一者或多者乘以相交比率。在一种实现方式中，基于所确定的密度值来设置工具的计划进给速率因子包括基于计算出的BMD因子设置计划进给速率因子。一种实现方式包括访问查找表，所述查找表限定预定义骨矿物质密度(BMD)因子与预定义进给速率因子之间的关联。在这样的实现方式中，对于工具路径的至少一个点，基于计算出的BMD因子设置计划进给速率因子包括在查找表中识别最接近计算出的BMD因子的预定义BMD因子；以及基于与查找表中最接近的所识别的预定义BMD因子相关联的预定义进给速率因子来设置计划进给速率因子。在一种实现方式中，对于工具路径的至少一个点，基于计算出的BMD因子设置计划进给速率因子包括响应于确定计算出的BMD因子低于最小阈值而将计划进给速率因子设置为最大进给速率因子；和/或响应于确定计算出的BMD因子高于最大阈值而将计划进给速率因子设置为最小进给速率因子。在一种实现方式中，设置计划进给速率因子包括基于在工具的马达上实现预定的马达电流来设置计划进给速率因子。

一种实现方式包括，对于工具路径的一个点，存储从工具的几何形状与解剖体积之间在所述一个点的位置处的相交部获得的交互坐标，所述交互坐标指示工具的几何形状与解剖体积之间在所述一个点的位置处的模拟交互的位置；以及对于工具路径中与所述一个点连续的第二点；识别所述第二点相对于解剖数据的位置，从工具数据加载工具在第二点的所识别的位置处的几何形状，在所述第二点的所识别的位置处，识别工具的几何形状与解剖体积之间的相交部，确定在所述第二点的位置处的所述相交部内的解剖数据的密度值，将所确定的密度值的坐标与交互坐标进行比较；以及忽视具有与所述交互坐标相同的坐标的任何密度值。

一种实现方式包括，对于工具路径的至少一个点，忽视位于工具的几何形状与解剖体积之间的相交部之外的任何密度值。

在一种实现方式中，合并路径数据和解剖数据包括将路径数据和解剖数据合并到共同坐标系中。

在一种实现方式中，切割计划数据包括工具路径，机器人操纵器将在自主模式下沿着所述工具路径移动工具以与解剖体积交互。

一种实现方式包括，对于工具路径的每个点：识别所述点相对于解剖数据的位置，从工具数据加载在所识别的位置处的工具的几何形状，在所识别的位置处识别工具的几何形状与解剖体积之间的相交部，确定相交部内的解剖数据的密度值，基于所确定的密度值设置工具的计划进给速率因子，以及将计划进给速率因子与所述点相关联；并且其中输出切割计划数据还包括工具路径，所述工具路径包括与工具路径的每个点相关联的计划进给速率因子。

在一种实现方式中，命令机器人操纵器根据第一进给速率移动工具；当工具根据第一进给速率移动时，检测虚拟模型与虚拟对象的一个或多个多边形元素之间的交互。基于与一个或多个多边形元素相关联的参数来计算第二进给速率。修改工具的操作，使得命令机器人操纵器以第二进给速率移动工具。

在一种实现方式中，命令机器人操纵器移动工具。工具的虚拟模型穿透虚拟对象的一个或多个多边形元素；基于与一个或多个多边形元素相关联的参数来计算反作用力；在虚拟模拟中向虚拟模型施加反作用力，以减少虚拟模型对一个或多个多边形元素的穿透；修改工具的操作，使得命令机器人操纵器根据在所述虚拟模拟中向虚拟模型施加反作用力来移动工具，以约束工具相对于虚拟对象的移动。

附图说明

将会容易地了解本公开的优点，因为通过参考以下结合附图考虑的具体实施方式将会更好地理解它们。

图1是机器人外科手术系统的一种实现方式的透视图。

图2是根据一种实现方式的用于控制机器人外科手术系统的控制系统(包括部件和控制器)的框图。

图3是根据一种实现方式的机器人外科手术系统所利用的软件程序的功能框图。

图4是确定切割计划数据的方法的流程图。

图5是说明图4的方法的合并路径数据和解剖数据的步骤的图。

图6是切割计划数据的图解视图。

图7包括图1的机器人外科手术系统的工具与解剖体积的相交部的多个横截面视图。

图8是图1的机器人外科手术系统的工具与解剖体积的相交部的横截面视图。

图9是说明用于确定切割计划数据的所存储的数量的表。

图10是限定预定义骨矿物质密度因子与预定义进给速率因子之间的关联的查找表。

图11是当工具位于第一点时图1的机器人外科手术系统的工具与解剖体积的相交部以及当工具位于第二点时图1的机器人外科手术系统的工具与解剖体积的相交部的横截面视图。

图12是说明虚拟对象和解剖数据的步骤的图。

图13A和图13B是图1的机器人外科手术系统的工具与图12的虚拟对象交互的各种视图。

具体实施方式

I.系统概述

参考图1，绘示了机器人外科手术系统10。系统10用于治疗患者12的外科手术部位或解剖体积(AV)，诸如治疗骨骼或软组织。在图1中，患者12正在经受外科手术规程。图1中的解剖结构包括患者12的股骨F和胫骨T。所述外科手术规程可涉及组织去除或其他形式的治疗。治疗可包括切割、凝固、损伤组织、其他原位组织治疗等。在一些示例中，外科手术规程涉及部分或全部膝关节或髋关节置换外科手术、肩关节置换外科手术、脊柱外科手术或踝关节外科手术。在一些示例中，系统10被设计成切除要被外科手术植入物置换的材料，所述外科手术植入物诸如髋和膝植入物，包括单髁膝关节植入物、双髁膝关节植入物、多髁膝关节植入物或全膝关节植入物。这些类型的植入物中的一些植入物在名称为“ProstheticImplant and Method of Implantation”的美国专利申请公布号2012/0330429中示出，所述专利申请的公开内容据此以引用的方式并入。本文公开的系统10和技术可用于执行其他外科手术或非外科手术规程，或者可用于工业应用或利用机器人系统的其他应用。

如图1所示，系统10包括操纵器14。操纵器推车17(如图1所示)可支撑操纵器14，使得操纵器14固定到操纵器推车17。操纵器14具有基部16和多个连杆18。在一个示例中，成对的相邻连杆18通过关节J中的一个关节连接。连杆18共同形成操纵器14的一个或多个臂23。操纵器14可具有串联臂配置(如图1所示)、并联臂配置或任何其他合适的操纵器配置。在其他示例中，可以在多臂配置中使用多于一个操纵器14。根据一个示例的操纵器14具有六个关节J1至J6，这六个关节实施操纵器14的至少六个自由度(DOF)。操纵器14可具有任何数量的自由度并且可具有任何合适数量的关节J并且可具有冗余关节。操纵器14还可以安装到手术台或部分地由患者支撑。

在每个关节J处，可以存在致动器，诸如设置在相邻连杆18之间的关节马达27。关节马达27被配置为旋转连杆18。这样，连杆18的位置由关节马达27设定。每个关节马达27可以附接到操纵器14内部的结构框架。在一个示例中，关节马达27是伺服马达，诸如永磁无刷马达。关节马达27可以具有其他配置，诸如同步马达、刷式DC马达、步进马达、感应马达等。

关节马达27被定位在多个角位置(在下文中称为关节角)中的一个角位置处。关节角是相邻连杆18之间的关节J的角度。每个关节J可以被配置为承受关节扭矩。关节扭矩是关节J的转动或扭转“力”，并且是在距关节J的枢轴点一定长度处施加的力的函数。扭矩传感器可以连接到一个或多个关节马达27，用于测量关节J的关节扭矩。另选地，表示施加到关节马达27的电流的信号可以用于测量关节扭矩。

一个或多个关节马达27可以配备有位置传感器或编码器19。为了简单起见，在图1中绘示了一个关节编码器19，但是可以类似地示出其他关节编码器19。另选地，由关节马达27驱动的一个或多个连杆18可以配备有位置传感器或编码器19。编码器19可测量相应关节J的关节角。在一些实施方案中，两个编码器(一个用于关节马达27，并且一个用于被移动的连杆18)可以用于确定关节角(诸如通过对关节角求平均)以及通过柔性传动装置在关节马达27和关节之间的位移。操纵器14不一定需要关节编码器19，而是可另选地或另外使用存在于一个或多个关节J处的关节马达27上的马达编码器。另外，操纵器14不一定需要旋转关节，而是可另选地或另外使用一个或多个移动关节。某些关节J可以是可被动移动和锁定的，而其他关节J可以被主动地驱动。设想了关节类型的任何合适的组合。

参考图1，操纵器14的基部16通常是操纵器14的为操纵器14或总体而言系统10的其他部件提供固定参考坐标系的一部分。一般来讲，操纵器坐标系MNPL的原点限定在基部16的固定参考处。基部16可相对于操纵器14的任何合适的部分(诸如连杆18中的一者或多者)来限定。另选地或另外，基部16可相对于操纵器推车17限定(诸如限定在操纵器14物理地附接到操纵器推车17的位置)。在一个示例中，基部16限定在关节J1和关节J2的轴线的相交部处。因此，尽管关节J1和J2在现实中是移动部件，但是关节J1和J2的轴线的相交部仍然是虚拟固定参考姿态，其提供固定位置和定向参考两者并且不相对于操纵器14和/或操纵器推车17移动。在其他示例中，操纵器14可以是手持式操纵器，其中基部16是工具的基部部分(例如，由用户徒手握持或联接到装配连杆的部分)，并且工具尖端相对于基部部分是(例如，半自主地)可移动的。基部部分具有被跟踪的参考坐标系，并且工具尖端具有相对于参考坐标系计算(例如，经由马达和/或关节编码器和正向运动学计算)的工具尖端坐标系。工具尖端的移动可被控制以遵循路径，因为可确定其相对于路径的姿态。此类手持式配置可类似于名称为“Surgical Instrument Including Housing,a Cutting Accessory thatExtends from the Housing and Actuators that Establish the Position of theCutting Accessory Relative to the Housing”的美国专利号9,707,043中所述的配置，所述专利的全部内容据此引用的方式并入本文。

工具20联接到操纵器14并且可相对于基部16移动以在某些模式下与解剖结构交互。工具20是物理和外科手术工具，并且在某些实施方案中是或形成由操纵器14支撑的末端执行器22的一部分。工具20可由用户抓握。操纵器14和工具20的一种可能布置在名称为“Surgical Manipulator Capable of Controlling a Surgical Instrument inMultiple Modes”的美国专利号9,119,655中进行了描述，所述专利的公开内容据此以引用的方式并入本文。操纵器14和工具20可以替代配置布置。工具20可类似于2014年3月15日提交的名称为“End Effector of a Surgical Robotic Manipulator”的美国专利申请公布号2014/0276949中所示的工具，所述专利申请据此以引用的方式并入本文。

工具20包括能量施加器24，所述能量施加器被设计成在外科手术部位处接触并去除患者12的组织。在一个示例中，能量施加器24是锉25或外科手术切割器。工具20可以包括工具轴33，所述工具轴具有联接到操纵器14的近侧端部和能量施加器24所在的远侧端部。工具轴33围绕切割轴线旋转，使得能量施加器24可以操纵组织。锉25可以是大致球形的，并且包括球形中心、半径(r)和直径。另选地，能量施加器24可以是钻头、锯片、超声振动尖端等。工具20和/或能量施加器24可包括任何几何特征，例如周长、圆周、半径、直径、宽度、长度、体积、面积、表面/平面、运动包络范围(沿着任何一个或多个轴线)等。可以考虑几何特征来确定如何在外科手术部位处相对于组织定位工具20，以执行期望的治疗。在本文所述的一些实施方案中，为了方便和易于说明，将描述具有工具中心点(TCP)的球形锉，但并非意图将工具20限制为任何特定形式。

可以将传感器S，诸如力-扭矩传感器，安装在末端执行器22的近侧。力-扭矩传感器S被配置为输出作为末端执行器22和/或工具20受到的力和/或扭矩的函数的可变信号。通过这样做，力-扭矩传感器S允许感测由用户施加到末端执行器22和/或工具20的输入力。可以利用输入力来控制操纵器14的移动，以对用户施加的力/扭矩进行仿真。力-扭矩传感器S还可以感测施加到能量施加器24的外力。在一种实现方式中，力-扭矩传感器S是6DOF传感器，使得力-扭矩传感器S被配置为输出表示三个相互正交的力和围绕施加到工具20的正交力的轴线的三个扭矩的信号。附加地或另选地，施加到末端执行器22和/或工具20的输入力可以使用关节马达27上的关节扭矩或电流传感器来确定。

参考图1，操纵器14和/或操纵器推车17可以容纳操纵器控制器26或其他类型的控制单元。操纵器控制器26可包括一个或多个计算机，或指导操纵器14的运动的任何其他合适形式的控制器。操纵器控制器26可具有中央处理单元(CPU)和/或其他处理器、存储器(未示出)以及存储装置(未示出)。操纵器控制器26加载有如下文所描述的软件。处理器可包括用于控制操纵器14的操作的一个或多个处理器。处理器可为任何类型的微处理器、多处理器和/或多核处理系统。操纵器控制器26可另外或另选地包括：一个或多个微控制器、现场可编程门阵列、片上系统、分立电路和/或可执行本文所述的功能的其他合适的硬件、软件或固件。术语处理器并非意图将任何实现方式限制于单个处理器。操纵器14还可包括具有一个或多个显示器和/或输入装置(例如，按钮、键盘、鼠标、传声器(语音激活)、手势控制装置、触摸屏等)的用户界面UI。

工具20可包括工具控制器21以控制工具20的操作，诸如控制工具的动力(例如，控制工具20的旋转马达的动力)，控制工具20的移动，控制工具20的冲洗/抽吸等。工具控制器21可以与操纵器控制器26或其他部件通信。工具20还可包括具有一个或多个显示器和/或输入装置(例如，按钮、键盘、鼠标、传声器(语音激活)、手势控制装置、触摸屏等)的用户界面UI。操纵器控制器26控制工具20(例如，工具中心点(TCP))相对于诸如操纵器坐标系MNPL的坐标系的状态(位置和/或取向)。操纵器控制器26可控制工具20的(线或角)速度、加速度或其他运动导数。

在一个示例中，TCP是限定在能量施加器24处的预定参考点。能量施加器24的几何形状在TCP坐标系中是已知的或相对于TCP坐标系限定。TCP可以位于工具20的锉25的球形中心处，使得跟踪一个点。TCP可以根据能量施加器24的配置以各种方式限定。工具20的控制不限于中心点。例如，可以使用任何合适的图元、网格等来表示工具20。

工具20的轴33具有相对于其他坐标系的已知姿态或能够计算(即，不一定是静态的)的姿态。操纵器14可采用关节/马达编码器或任何其他非编码器位置感测方法，以使得能够确定轴33的姿态。操纵器14可使用关节测量以确定轴33的姿态和/或可采用技术直接测量轴33的姿态。

如图1所示，系统10还可包括导航系统32。在2013年9月24日提交的名称为“Navigation System Including Optical and Non-Optical Sensors”的美国专利号9,008,757中描述了导航系统32的一个示例，所述专利据此以引用的方式并入本文。导航系统32跟踪各种对象的移动。此类对象包括例如操纵器14、工具20和解剖结构(例如，股骨F和胫骨T)。导航系统32跟踪这些对象以搜集对象相对于(导航)定位器坐标系LCLZ的状态信息。可使用转换将定位器坐标系LCLZ中的坐标转换为操纵器坐标系MNPL和/或反之亦然。

导航系统32包括容纳导航控制器36的推车组件34，和/或其他类型的控制单元。导航用户界面UI与导航控制器36操作性地通信。导航用户界面UI包括一个或多个显示器38。导航系统32可使用一个或多个显示器38向用户显示所跟踪的对象的相对状态的图形表示。导航用户界面UI还包括一个或多个输入装置以将信息输入到导航控制器36中或以其他方式选择/控制导航控制器36的某些方面。此类输入装置包括交互式触摸屏显示器。输入装置可包括按钮、键盘、鼠标、传声器(语音激活)、手势控制装置等中的任何一者或多者。

导航系统32还包括联接到导航控制器36的导航定位器44。在一个示例中，定位器44是光学定位器并且包括相机单元46。相机单元46具有容纳一个或多个光学传感器50的外部壳体48。定位器44可包括其自己的定位器控制器49并且还可包括摄像机VC，诸如机器视觉摄像机。

导航系统32包括一个或多个跟踪器。在一个示例中，跟踪器包括指针跟踪器PT、一个或多个操纵器跟踪器52A、52B，第一患者跟踪器54和第二患者跟踪器56。在图1的所绘示的示例中，操纵器跟踪器牢固地附接到工具20(即，跟踪器52A)，第一患者跟踪器54牢固地附连到患者12的股骨F，并且第二患者跟踪器56牢固地附连到患者12的胫骨T。在此示例中，患者跟踪器54、56牢固地附连到骨骼的区段。指针跟踪器PT牢固地附连到指针P，所述指针用于将解剖结构与定位器坐标系LCLZ配准。操纵器跟踪器52A、52B可附连到操纵器14的除了工具20之外或以外的任何合适的部件，诸如基部16(即，跟踪器52B)，或操纵器14的任何一个或多个连杆18。跟踪器52A、52B、54、56、PT可以任何合适的方式固定到其相应的部件。例如，跟踪器可以是刚性固定的、柔性连接的(光纤)或根本不物理连接的(超声波)，只要有合适的(补充)方式来确定所述相应跟踪器与和其相关联的对象的关系(测量值)即可。

跟踪器中的任何一个或多个跟踪器可包括有源标志器58。有源标志器58可包括发光二极管(LED)。另选地，跟踪器52A、52B、54、56、PT可具有无源标志器，诸如反射从相机单元46发射的光的反射器。可利用本文未具体描述的其他合适的标志器。

定位器44跟踪跟踪器52A、52B、54、56、PT以确定跟踪器52A、52B、54、56、PT的状态，它们分别对应于分别与其附接的对象的状态。定位器44可执行已知的三角测量技术以确定跟踪器52A、52B、54、56、PT和相关联的对象的状态。定位器44将跟踪器52A、52B、54、56、PT的状态提供到导航控制器36。在一个示例中，导航控制器36确定跟踪器52A、52B、54、56、PT的状态并且将其传送到操纵器控制器26。如本文所用，对象的状态包括但不限于限定所跟踪对象的位置和/或取向或者位置和/或取向的等同项/推导项的数据。例如，状态可以是对象的姿态，并且可包括线速度数据，和/或角速度数据等等。

导航控制器36可包括一个或多个计算机，或任何其他合适形式的控制器。导航控制器36具有中央处理单元(CPU)和/或其他处理器、存储器(未示出)以及存储装置(未示出)。处理器可为任何类型的处理器、微处理器或多处理器系统。导航控制器36加载有软件。例如，软件将从定位器44接收的信号转化成表示被跟踪对象的位置和定向的数据。导航控制器36可另外或另选地包括：一个或多个微控制器、现场可编程门阵列、片上系统、分立电路和/或可执行本文所述的功能的其他合适的硬件、软件或固件。术语处理器不意图限制于单个处理器。

尽管导航系统32的一个示例被示出为采用三角测量技术来确定对象状态，但导航系统32可具有用于跟踪操纵器14、工具20和/或患者12的任何其他合适的配置。在另一示例中，导航系统32和/或定位器44是基于超声波的。例如，导航系统32可包括联接到导航控制器36的超声成像装置。超声成像装置对前述对象(例如操纵器14、工具20和/或患者12)中的任一者进行成像，并且基于超声图像来向导航控制器36生成状态信号。超声图像可以是2-D、3-D或两者的组合。导航控制器36可近实时地处理图像以确定对象的状态。超声成像装置可具有任何合适的配置并且可不同于图1所示的相机单元46。

在另一示例中，导航系统32和/或定位器44是基于射频(RF)的。例如，导航系统32可包括联接到导航控制器36的RF收发器。操纵器14、工具20和/或患者12可包括附接到其的RF发射器或转发器。RF发射器或转发器可以是无源的或有源通电的。RF收发器基于从RF发射器接收的RF信号来传输RF跟踪信号并且向导航控制器36生成状态信号。导航控制器36可分析所接收的RF信号以将相关状态与其相关联。RF信号可以具有任何合适的频率。RF收发器可定位在任何合适的位置以使用RF信号有效地跟踪对象。此外，RF发射器或转发器可具有任何合适的结构配置，所述任何合适的结构配置可在很大程度上与图1所示的跟踪器52A、52B、54、56、PT不同。

在又一个示例中，导航系统32和/或定位器44是基于电磁的。例如，导航系统32可包括耦合到导航控制器36的EM收发器。操纵器14、工具20和/或患者12可包括附接到其的EM部件，诸如任何合适的磁跟踪器、电磁跟踪器、感应跟踪器等等。跟踪器可以是无源的或有源通电的。EM收发器生成EM场并生成状态。此类导航系统32示例可具有与图1所示的导航系统32配置不同的结构配置。

导航系统32可具有本文未具体列举的任何其他合适的部件或结构。此外，可在本文所述的导航系统32的其他示例中的任一者中实施或提供以上相对于所示导航系统32描述的技术、方法和/或部件中的任一者。例如，导航系统32可仅使用惯性跟踪或跟踪技术的任何组合，并且可另外或另选地包括基于光学纤维的跟踪、机器视觉跟踪等等。

参考图2，系统10包括控制系统60，所述控制系统包括操纵器控制器26、导航控制器36和工具控制器21，以及其他部件。控制系统60还包括图3所示的一个或多个软件程序和软件模块。软件模块可以是在操纵器控制器26、导航控制器36、工具控制器21或它们的任何组合上操作来处理数据以辅助系统10的控制的一个或多个程序的部分。软件程序和/或模块包括存储在操纵器控制器26、导航控制器36、工具控制器21或它们的组合上的非暂时性存储器64中以由控制器21、26、36的一个或多个处理器70执行的计算机可读指令。存储器64可以是任何合适的存储器配置，诸如RAM、非易失性存储器等，并且可在本地或从远程数据库实施。另外，用于提示用户和/或与用户进行通信的软件模块可形成一个或多个程序的一部分，并且可包括存储在操纵器控制器26、导航控制器36、工具控制器21或其任何组合上的存储器64中的指令。用户可与导航用户界面UI或其他用户界面UI的输入装置中的任一者进行交互以与软件模块进行通信。用户界面软件可在与操纵器控制器26、导航控制器36和/或工具控制器21分开的装置上运行。

控制系统60可包括适合于执行本文所述的功能和方法的输入、输出和处理装置的任何合适的配置。控制系统60可包括操纵器控制器26、导航控制器36或工具控制器21，或它们的任何组合，或者可包括这些控制器中的一个控制器。这些控制器可经由如图2所示的有线总线或通信网络、经由无线通信或以其他方式进行通信。控制系统60还可称为控制器。控制系统60可包括一个或多个微控制器、现场可编程门阵列、片上系统、分立电路、传感器、显示器、用户界面、指示器和/或能够执行本文所述的功能的其他合适的硬件、软件或固件。

参考图3，控制系统60所采用的软件可以利用解剖数据65。解剖数据65可以包括患者12的解剖体积AV的成像数据。成像数据可以经由任何合适的成像方式获得，诸如MRI、X射线/荧光检查、CT和/或超声。成像数据可以包括或用于导出解剖体积AV的几何形状。例如，成像数据可以包括成像切片，诸如CT切片，所述成像切片的组合形成解剖体积AV的几何形状。解剖数据65还可以包括解剖体积AV的医学数字成像和通信(DICOM)数据，其可以包括每个切片的截距和斜率值、切片厚度以及患者12在成像时的位置。

解剖体积AV的几何形状可以是2-D或3-D几何形状。参考图5，使用解剖模型AM来表示3-D几何形状。在图6中，解剖模型AM是患者12的髋臼AM的3-D骨模型。如所描述，骨模型可以是任何其他类型的骨，诸如股骨、胫骨、肩胛骨(关节盂)、肱骨、椎骨等。解剖模型AM可以由解剖体积AV的成像切片(诸如CT切片)形成。另外，3-D骨模型可以是患者特有骨模型(例如，基于患者12的骨)或统计骨模型(例如，基于代表性患者的骨)。骨模型可以通过任何合适的方法形成，诸如对成像数据的手动或自动分割、统计骨模型的变形等。

解剖数据65还可以包括解剖体积AV的密度值DV。例如，参考图5，解剖数据65可以包括与解剖模型AM相关联的放射密度值DV。放射密度值DV可以被映射到解剖模型AM的坐标、像素和/或体素。以此方式，解剖数据65除了提供解剖模型AM之外，还提供与解剖模型AM对应的密度值DV。密度值DV可以是任何合适的密度值。例如，密度值DV可以以亨斯菲尔德单位(HU)来测量，如图5所示。可以使用任何合适的技术来确定或导出密度值DV。例如，可以通过解剖体积AV的电导率测量来检测密度值DV。作为另一示例，可以使用与解剖结构同时成像的密度体模来确定密度值DV。可以使用骨密度测定法、吸收测定法、定量计算机断层扫描、超声检查、双能X射线吸收测定法(DEXA)、扫描电子显微镜(SEM)或任何其他类型的图像分析等来将密度体模成像。密度值DV可以包含在DICOM数据中。还可以在手术中使用例如手术室中的CT扫描装置来获得密度值。

控制系统60可被配置为归一化密度值DV。在一些情况下，密度值DV可以尤其根据成像模态和/或用于对解剖体积AV成像的系统等而变化。例如，如果使用MRI或CT扫描解剖体积AV，则密度值DV可能会变化。作为另一示例，密度值DV可以基于用于对解剖体积AV成像的扫描仪的类型或品牌而变化。在这些情况下，控制系统60可以将密度值DV归一化，以为本文描述的技术提供密度值DV的一致解译或评估。在一个示例中，控制系统60可以基于与解剖体积AV一起成像的密度体模的参数来归一化或校准密度值DV。在一些情况下，控制系统60可以通过控制工具20与解剖体积AV交互并测量与所述交互相关的力和扭矩来归一化密度值DV。例如，控制系统60可以控制工具20切割解剖体积AV的组织并测量施加在工具20(例如，工具20的马达27)上的力。可以通过控制系统60将工具20上的测得的力与原始密度值进行比较来归一化密度值DV。

参考图3，由控制系统60采用的软件可包括边界生成器66。如图6所示，边界生成器66是生成用于约束工具20的移动和/或操作的虚拟对象71的软件程序或模块。虚拟对象71可以是虚拟边界，并且可以是一维的、二维的或三维的，并且可以包括点、线、轴线、轨迹、平面或其他形状，包括复杂的几何形状。在一些实施方案中，虚拟对象71是由多边形或三角形网格限定的表面。可以相对于解剖模型AM来限定虚拟对象71，并且所述虚拟对象可以限定解剖模型AM的允许工具20从解剖模型AM的禁止工具20去除材料的区域中去除材料的区域。在图5的示例中，虚拟对象71是描绘髋关节置换外科手术的髋臼部件的区域的3-D边界，并且与髋臼的3-D解剖模型AM相关联。解剖模型AM被注册到一个或多个患者跟踪器54、56，使得虚拟对象71变得与解剖模型AM相关联。虚拟对象71可以是植入物特有的，例如基于植入物的大小、形状、体积等来限定，和/或是患者特有的，例如基于患者的解剖结构来限定。虚拟对象71可以是在术前、术中或它们的组合来创建。换句话说，虚拟对象71可以在外科手术规程开始之前、外科手术规程期间(包括组织去除期间)或它们的组合中限定。在任何情况下，控制系统60通过在存储器中/从存储器存储/检索虚拟对象71、从存储器获得虚拟对象71、在术前创建虚拟对象71、在术中创建虚拟对象71等来获得虚拟对象71。

操纵器控制器26和/或导航控制器36跟踪工具20相对于虚拟对象71的状态。在一个示例中，相对于虚拟对象71测量TCP的状态，以便经由虚拟模拟确定要施加到虚拟刚性身体模型的力。在一个示例中，可以作出此确定，使得工具20保持与虚拟对象71的期望的位置关系(例如，不移动超出它们)。将虚拟模拟的结果命令至操纵器14。控制系统60以仿真物理手持件在存在物理边界/障碍物时将进行响应的方式控制/定位操纵器14。边界生成器66可以在操纵器控制器26上实施。另选地，边界生成器66可以在诸如导航控制器36的其他部件上实施。

参考图3，路径生成器68可以是由控制系统60运行的另一软件程序或模块。在一个示例中，路径生成器68由操纵器控制器26运行并生成路径数据73。路径数据73可以包括工具路径TP，操纵器14沿着所述工具路径移动工具20以与解剖体积AV交互。例如，工具20可以横贯工具路径TP以去除解剖体积AV的区段，从而让解剖体积AV准备好接收植入物。工具路径TP可以包括多个路径片段PS，或者可以包括单个路径片段PS。路径片段PS可以是直线片段、弯曲片段或它们的组合等。还可以相对于解剖模型AM限定工具路径TP。工具路径TP可以基于针对解剖模型AM选择的植入物模型的几何形状和/或解剖模型AM的计划切除体积而预先确定。换句话说，工具路径TP可以是植入物特有的，例如基于植入物的大小、形状、体积等来限定，和/或是患者特有的，例如基于患者的解剖结构来限定。在一些情况下，路径数据73可以包括一组潜在的工具路径TP，对所述一组潜在的工具路径进行评估以确定哪个工具路径TP优化切割性能。

在一些情况下，路径数据73还可以包括工具20的轴33的预定义姿态。例如，轴33的预定义姿态可以包括轴33相对于操纵器坐标系MNPL的状态(例如，位置和/或取向)。如先前所述，操纵器14可采用关节/马达编码器或任何其他非编码器位置感测方法以使得能够确定轴33的姿态。因此，还可以依据关节/马达编码器的感测到的读数或任何其他非编码器位置感测方法来提供预定义姿态。因此，路径数据73不仅可以包括工具路径TP，而且还可以包括轴33沿着工具路径TP的预定义姿态。例如，路径数据73可以包括与工具路径TP的路径片段PS相对应的轴33的预定义姿态。

在本文描述的一个型式中，工具路径TP被定义为组织去除路径，但是在其他型式中，工具路径TP可以用于除组织去除之外的治疗。本文所述的组织去除路径的一个示例包括研磨路径72。应理解，术语“研磨路径”一般是指工具20的在用于研磨解剖结构的目标部位附近的路径，并且不旨在要求工具20在路径的整个持续时间内可操作地研磨解剖结构。例如，研磨路径72可包括其中工具20从一个位置过渡到不研磨的另一位置的区段或片段。另外，可以采用沿着研磨路径72的其他形式的组织去除，诸如组织消融等。研磨路径72可以是在术前、术中或它们的组合创建的预定义路径。换句话说，研磨路径72可以在外科手术规程开始之前、外科手术规程期间(包括组织去除期间)或它们的组合中定义。在任何情况下，控制系统60通过在存储器中/从存储器存储/检索研磨路径72、从存储器获得研磨路径72、在术前创建研磨路径72、在术中创建研磨路径72等来获得研磨路径72。研磨路径72可具有任何合适的形状或形状的组合，诸如圆形、螺旋形/开塞钻形、直线形、曲线形、它们的组合等。

用于生成虚拟对象71和/或研磨路径72的系统和方法的一个示例在名称为“Surgical Manipulator Capable of Controlling a Surgical Instrument inMultiple Modes”的美国专利号9,119,655中进行了描述，所述专利的公开内容据此以引用的方式并入本文。在一些示例中，虚拟对象71和/或研磨路径72可以离线生成，而不是在操纵器控制器26或导航控制器36上生成。此后，虚拟对象71和/或研磨路径72可以在运行时被操纵器控制器26利用。

如图3中所示，路径内插器86可以是路径生成器68的子模块。路径内插器86确定能量施加器24沿着工具路径TP的坐标系的目标位置。轴33的姿态相对于能量施加器24的坐标系是固定的。参考图5，这些目标位置是沿着工具路径TP的点P，能量施加器24将连续地通过这些点P以执行任务。在一种实现方式中，在后续的点P之间限定工具路径TP的路径片段PS。路径内插器86的输入可包括但不限于：限定路径片段PS的起点和终点的数据；所述数据指示路径片段PS是笔直的还是弯曲的，并且如果是弯曲的，则指示曲线的特性。路径内插器86的另一输入是进给速率，这将在后续部分中更详细地描述。这是能量施加器24被设置为沿着路径片段PS行进的预定速率(速度(speed)或速度(velocity))。基于以上输入变量，在一种实现方式中，路径内插器86可根据以下步骤确定能量施加器24的目标位置：1)假设能量施加器24的坐标系的原点在初始位置处。初始位置是能量施加器24应当行进经过的沿着路径片段PS的位置。如果能量施加器24位于路径片段PS的起点P，则此点P是能量施加器24的坐标系的初始位置。初始位置和目标位置两者都是骨骼坐标系中的点P。2)基于进给速率，计算能量施加器24会在单个时间帧中沿着路径片段PS行进的距离。在一些型式中，时间帧的周期是0.1毫秒至2毫秒。3)基于初始位置、计算出的距离的长度和片段终点的位置，路径内插器86生成限定目标位置的数据。可用于确定目标位置的另一变量是来自工具路径生成器的数据，所述数据描述路径片段PS的特性：笔直的或是弯曲的；以及曲率半径(如果是弯曲的)。4)重复步骤1至3，直到确定坐标系已经到达所述路径片段的终点。在计算出与分段原点间隔开的第一目标位置之后，将在每个帧中计算的目标位置用作初始位置，下一帧的目标位置的计算基于所述初始位置。5)一旦目标位置等同路径片段PS的终点位置，路径内插器86重复步骤1至4，以生成沿着新分段定位的一组目标位置。在单个帧的时间段期间，能量施加器24可以行进的距离可以大于到当前分段的终点位置的距离。如果路径内插器86确定能量施加器24将处于这种状态，则路径内插器86针对在确定能量施加器24将处于当前路径片段PS的终点时开始的时间点生成指示能量施加器24在那个帧的末尾处应沿着下一路径片段PS位于何处的数据。本文描述的技术并仅仅限于这种用于确定目标位置的方法。

参考图3，控制系统60所采用的软件还可以利用工具数据69。工具数据69包括将与工具路径TP交互的工具20的几何形状。例如，工具数据69可以包括3-D几何形状，诸如工具20的能量施加器24的3-D模型，以指定工具20的切割表面的形状。例如，3-D几何形状可以指定工具20的能量施加器24的切割表面包括圆形横截面区域、三角形横截面区域、平坦横截面区域或锥形横截面区域。3-D几何形状可以包括从3-D模型或任何其他源提取的能量施加器24的切片。在一些情况下，工具数据69可以包括能量施加器24的切割表面的形状、尺寸、表面积、体积和/或尺寸。工具数据69还可以包括工具20的优选使用。例如，在一些情况下，能量施加器24的切割表面可定位在能量施加器24的侧面处，以使用能量施加器24的侧面而不是能量施加器24的尖端来促进切割。工具数据69还可以包括对应于特定工具20的优选切割深度。例如，特定工具20可用于执行非常浅的切割，而另一工具20可用于执行较深的切割。工具数据69还可以包括工具20的轴33。工具数据69可以从工具参数、规格或校准数据获得和/或在术前测得。

参考图3，由控制系统60运行的另一软件程序或模块可以是行为控制器74。行为控制是计算指示能量施加器24的下一个命令位置CP和/或工具20的轴33的取向(例如，姿态)的数据的过程。在一些情况下，从行为控制器74输出TCP的位置，而在其他情况下，输出工具20的位置和取向。来自边界生成器66、路径生成器68和力/扭矩传感器S的输出可以作为输入馈送到行为控制器74，以确定能量施加器24的下一个命令位置CP和/或工具20的取向。行为控制器74可处理这些输入以及一个或多个虚拟约束，以确定命令的姿态。

参考图3，由控制系统60运行的又一软件程序或模块可以是运动控制器76。运动控制的一个方面是操纵器14的控制。运动控制器76从行为控制器74接收定义下一个命令姿态的数据。基于这些数据，运动控制器76可确定操纵器14的关节J的关节角的下一个位置(例如，经由逆运动学和雅可比计算器)，使得操纵器14能够按照行为控制器74的命令将工具20定位在例如命令的姿态。换句话说，运动控制器76将可在笛卡尔空间中定义的命令姿态处理成操纵器14的关节角，使得操纵器控制器26可以相应地命令关节马达27将操纵器14的关节J移动到对应于工具20的命令姿态的命令关节角。在一个型式中，运动控制器76调节关节J的关节角，并且调节关节马达27输出的扭矩，以尽可能接近地确保关节马达27将相关联的关节J驱动到命令的关节角。

边界生成器66、路径生成器68、行为控制器74、运动控制器76和进给速率生成器67(将在稍后描述)中的任一者可以是软件程序78或以其任何组合单独和/或独立操作的软件程序的子集。术语“软件程序”在本文用于描述被配置为执行所描述的技术解决方案的各种能力的计算机可执行指令。为了简单起见，术语“软件程序”旨在至少涵盖边界生成器66、路径生成器68、行为控制器74、运动控制器76和/或进给速率生成器82中的任何一者或多者。软件程序78可以在操纵器控制器26、导航控制器36或它们的任何组合上实施，或者可以由控制系统60以任何合适的方式实施。

可以提供临床应用程序80来处置用户交互。临床应用程序80可处置用户交互的许多方面，并且协调外科手术工作流程，包括术前计划、植入物放置、配准、骨准备可视化、进给速率参数调节或确认以及植入物配合的术后评估等。临床应用程序80被配置为向显示器38中的一者或多者进行输出。临床应用程序80可以在其自己的单独处理器上运行或者可以与导航控制器36一起运行。在一个示例中，临床应用程序80在用户设定植入物放置之后与边界生成器66和/或路径生成器68介接，且然后将由边界生成器66和/或路径生成器68返回的虚拟对象71和/或工具路径TP发送到操纵器控制器26以供执行。

系统10可以以力输入模式或手动模式操作，诸如在美国专利号9,119,655中描述的，所述专利以引用的方式并入本文。这里，用户向操纵器14施加力，并且作为响应，操纵器14执行工具20及其能量施加器24在外科手术部位处的移动。在一个示例中，用户在手动模式下物理地接触工具20以使工具20移动。在一个型式中，操纵器14监测由用户施加在工具20上以便定位工具20的力和扭矩。例如，操纵器14可包括力/扭矩传感器S，所述力/扭矩传感器检测由用户施加的力和扭矩，并且生成由控制系统60使用的对应输入(例如，一个或多个对应的输入/输出信号)。

操纵器控制器26和/或导航控制器36从力/扭矩传感器S接收输入(例如，信号)。响应于用户施加的力和扭矩，操纵器14以对基于由用户施加的力和扭矩而本会发生的移动进行仿真的方式移动工具20。工具20在手动模式下的移动还可以相对于由边界生成器66生成的虚拟对象71受到约束。在一些型式中，由力/扭矩传感器S进行的测量从力/扭矩传感器S的力/扭矩坐标系FT变换为另一坐标系，诸如虚拟质量坐标系，其中对工具20的虚拟刚性体模型执行虚拟模拟，使得可以在虚拟模拟中将力和扭矩虚拟地施加到虚拟刚性体，以最终确定那些力和扭矩(以及其他输入)将如何影响虚拟刚性体的移动。

系统10还可以在半自主模式下操作，其中操纵器14以自动化方式沿着工具路径TP移动工具20。在美国专利号9,119,655中也描述了半自主模式下的操作的示例，所述专利以引用的方式并入本文。在一些实施方案中，当操纵器14以半自主模式操作时，操纵器14可以在没有用户施加的力的情况下移动工具20，使得用户不物理地接触工具20来移动工具20。而是，用户可以使用某种形式的遥控器或开关来控制自动移动的开始和停止。例如，也如美国专利号9,119,655中所描述，用户可以按住遥控器的按钮以开始工具20的移动，并且释放按钮以停止工具20的移动。

II.确定进给速率

能量施加器24前移的速度(speed)或速度(velocity)被称为进给速率。在一种实现方式中，能量施加器24可以以一种或多种进给速率沿着工具路径TP前移。更具体地，这种前移可以在操纵器14以半自主模式操作期间发生。在一种实现方式中，本节描述了基于工具路径TP与解剖模型AM之间的交互来确定进给速率以便生成切割计划数据79(在图6中示出并在本文中解释)的技术。本文描述的进给速率计算技术可以通过并入的美国专利号9,119,655中描述的进给速率技术来补充。

参考图3，控制系统60所采用的软件可包括进给速率生成器82。进给速率生成器82确定能量施加器24在其沿着工具路径TP的一个或多个单独的路径片段PS行进时应移动的进给速率或进给速率因子(参考图5)以优化切割性能。进给速率因子可以是标量值。实际上，可向操纵器控制器26提供多个进给速率因子。这些进给速率因子可用于设置默认进给速率，和/或可根据变量进行缩放或修改，如下文所描述。进给速率因子不需要总是对应于能量施加器24前移的实际进给速率。

进给速率生成器82可以确定进给速率或进给速率因子并将其与工具路径TP相关联。进给速率生成器82可以在术前和/或术中这样做。在一些示例中，进给速率生成器82在术前这样做，并且外科医生可以使用例如临床应用程序80在稍后的时间修改或调节进给速率生成器82的输出。

生成器82并不旨在仅限于进给速率。就生成除进给速率之外的工具操作参数而言，可以使用任何合适的术语来识别生成器82，诸如工具参数生成器82、工具操作参数生成器82等。

i.切割计划数据概述

使用进给速率生成器82的控制系统60可以生成或输出切割计划数据79。切割计划数据79可以被理解为计划工具路径TP、路径片段PS，以及可选地与工具路径TP或路径片段相关联的工具的计划进给速率或进给速率因子。图6中示出了切割计划数据79的示例性说明。如所示，切割计划数据79包括指派给工具路径TP的每个路径片段PS1……PSN的计划进给速率因子FR1……FRN。进给速率生成器82被配置为基于模拟解剖模型AM与工具20在点P1……PN处的交互来确定指派给每个路径片段PS1……PSN的计划进给速率因子FR1……FRN。切割计划数据79可以包括与如何控制工具和/或操纵器14来切割解剖结构相关的任何其他参数(诸如工具操作参数)。这些参数可以包括但不限于虚拟对象71、工具或网格的刚度/阻尼参数、切割速度、切割深度、工具通道或工具片段的数量、切割力、组织温度等。

切割计划数据79和工具路径TP的一个示例在图6中关于涉及髋臼的示例进行说明。切割计划数据79和工具路径TP可能与所说明的不同。例如，工具路径TP可以包括更大或更少数量的点P和路径片段PS。作为另一示例，切割计划数据79可以包括更大或更少数量的计划进给速率因子FR1……FRN。根据解剖结构或植入物的区域，工具路径TP也可能与所示的不同。

参考图6，所述一个或多个控制器(包括但不限于操纵器控制器26，包括路径生成器68和进给速率生成器82)被配置为控制操纵器14根据切割计划数据79将工具20的能量施加器24前移到多个命令位置CP1-CPN。命令位置CP常常是(但不一定)相对于在半自主模式下沿着工具路径TP的点P来限定。另选地，可依据由系统10在手动模式下仿真的用户发起的运动来确定命令位置CP。

ii.生成切割计划数据的方法

在本小节中，将描述基于模拟工具路径TP与解剖模型AM之间的交互来生成切割计划数据79的方法。

a.获得解剖数据、路径数据和工具数据

在图4中示出了生成切割计划数据79的方法的示例。在此实现方式中，用于生成切割计划数据79的方法包括步骤M1：获得解剖数据65、路径数据73和工具数据69。此信息由控制系统60获得，且更具体地，由进给速率生成器82获得。参考图3，进给速率生成器82被示出为与路径生成器68(用于接收路径数据73)以及包括解剖数据65和工具数据69的源(例如，存储器)通信。解剖数据65、路径数据73和工具数据69用作进给速率生成器82的输入。

b.合并解剖数据和路径数据

参考图4，所述方法包括步骤M2：合并路径数据73和解剖数据65。在步骤M1期间获得解剖数据65和路径数据73之后，控制系统60或进给速率生成器82通过将数据合并到共同坐标系中来处理所述数据。合并路径数据73和解剖数据65的步骤M2在图5的一个说明性示例中进一步示出。如所示，路径数据73包括工具路径TP和沿着工具路径TP的点P，工具路径TP和点P被映射在路径数据坐标系X_T、Y_T、Z_T上。解剖数据65包括解剖模型AM和密度值DV，所述解剖模型AM和所述密度值被映射在解剖数据坐标系X_A、Y_A、Z_A上。在一个示例中，路径数据73和解剖数据65被合并，使得工具路径TP和解剖模型AM创建合并模型77，所述合并模型被映射在合并坐标系X_M、Y_M、Z_M上。

合并坐标系X_M、Y_M、Z_M可以是解剖数据坐标系X_A、Y_A、Z_A、路径数据坐标系X_T、Y_T、Z_T，或者新的、不同的或任意的坐标系。在一些情况下，解剖数据65可以被变换并叠加到路径数据73上，使得路径数据坐标系X_T、Y_T、Z_T用作合并坐标系X_M、Y_M、Z_M。例如，解剖模型AM可以被缩放并叠加到路径数据73上，使得解剖模型AM被映射到路径数据坐标系X_T、Y_T、Z_T。此外，可以将密度值DV从解剖数据坐标系X_A、Y_A、Z_A中的坐标映射到路径数据坐标系X_T、Y_T、Z_T中的坐标。在其他情况下，路径数据73可以被变换并叠加到解剖数据65上，使得解剖数据坐标系X_A、Y_A、Z_A用作合并坐标系X_M、Y_M、Z_M。例如，工具路径TP可以被缩放并叠加到解剖数据65上，使得工具路径TP被映射到解剖数据坐标系X_A、Y_A、Z_A。此外，可以将沿着工具TP的点P从路径数据坐标系X_T、Y_T、Z_T映射到解剖数据坐标系X_A、Y_A、Z_A。在其他情况下，路径数据73和解剖数据65都可以被变换并且叠加到彼此之上，使得合并的坐标系X_M、Y_M、Z_M是新的坐标系。例如，可以使用不同的因子来缩放工具路径TP和/或解剖模型AM，使得工具路径TP和解剖模型AM两者都可以被映射到新的、合并的坐标系X_M、Y_M、Z_M。

这种合并可以(但不需要)以视觉形式提供或执行。例如，合并可以是纯计算性的并且用户看不到。另选地，可以使用例如临床应用程序80为用户可视化这些步骤的各方面，使得用户可以体验路径数据73和解剖数据65，或与路径数据73和解剖数据65交互。

c.生成切割计划数据

一旦进给速率生成器82合并路径数据73和解剖数据65，进给速率生成器82就执行一系列附加步骤以生成切割计划数据79。本节将描述这些步骤。进给速率生成器82通过评估或模拟工具20与解剖模型AM之间在各个点P处的交互来这样做。例如，参看图6，进给速率生成器82通过模拟工具20与解剖模型AM之间在对应点P1……PN处的交互来生成工具路径TP相对于路径片段PS1……PSN的切割计划数据79。例如，为了生成路径片段PS1的切割计划数据79，进给速率生成器82模拟工具20与解剖模型AM之间在点P1处的交互。为了简单起见，由进给速率生成器82生成的针对路径片段PS的切割计划数据79将在本文称为点P的切割计划数据79。切割计划数据79可以是包括与工具路径TP的任何数量或所有的路径片段PS或点P相关的数据的输出。

在一种情况下，工具20与解剖模型AM之间的模拟交互可以包括工具20与解剖模型AM之间的模拟相交部I。进给速率生成器82可以模拟工具20与解剖模型AM之间的交互，并且确定工具20在模拟交互期间是否与解剖模型AM相交。然后，进给速率生成器82可以基于分析工具20与解剖模型AM之间的模拟相交部I来生成切割计划数据79。这种相交部I的示例在图5至图7中示出。参考图5的合并模型77，当工具20沿着工具路径TP行进时，工具20可以在各种示例性相交部I处与解剖模型AM相交。一个这样的相交部I出现在点PI处。图6中还示出了各种示例性相交部I，并且在图7中示出其横截面。虽然这些图说明了示例性相交部I，但它们并不旨在限制构思的范围。在其他情况下，工具路径TP可以在解剖模型AM的不同位置处与解剖模型AM相交，并且可以在解剖模型AM的不同数量的位置处与解剖模型AM相交。关于相交部I的细节将在下文进一步描述。

为了生成沿着工具路径TP的点P的切割计划数据79，图4的方法可以执行循环ML。在图4的实例中，循环ML进行迭代以生成沿着工具路径TP的N个点P(和对应的路径片段PS)的切割计划数据79，以便生成工具路径TP的切割计划数据79。点P的数量可以由程序自动确定或由用户选择。所述方法包括步骤M3：确定工具路径TP的N个点P中的每一者是否已经被分析。在步骤M3处，可将N设置为任何数量的点。在一些情况下，进给速率生成器82可以针对工具路径TP的一些但不是所有的点P遍历循环ML。例如，在一些情况下，进给速率生成器82可以遍历沿着工具路径TP的至少一个点P、沿着工具路径TP的一组或多组点P、沿着工具路径TP的作为n的倍数的每个点P(n是大于0的数)、沿着工具路径TP的随机选择的点P，或者沿着工具路径TP的选定/预定的点P。然而，在图4所示的示例中，此循环ML评估是否已经分析了工具路径TP的所有点P。如果进给速度生成器82确定已经评估了沿着工具路径TP的每个点P，则进给速度生成器82进行到步骤M11并输出工具路径TP的切割计划数据79。然而，如果进给速率生成器82确定还没有为沿着工具路径TP的每个点P生成切割计划数据79，则进给速率生成器82前进到步骤M4并再次遍历循环ML，以生成沿着工具路径TP的连续(或剩余)点P的切割计划数据79。

如图所示，循环ML包括用于基于沿着工具路径TP的N数目个点P生成切割计划数据79的步骤M4-M10。针对各个点P评估步骤M4-M10。然而，这些步骤M4-M10的顺序不需要按照所示的确切顺序执行，除非后续步骤依赖于前一步骤。循环ML包括步骤M4：识别工具路径TP上的点P相对于解剖数据65的位置；步骤M5：从工具数据69加载工具20在所识别位置处的几何形状；步骤M6：识别工具20的几何形状与解剖体积AV之间的相交部；步骤M7：确定相交部内的解剖数据65的密度值DV；步骤M8：计算与工具20在相交部内的几何形状相对于工具20在相交部之外的几何形状相关的相交比率；以及步骤M10：基于所确定的密度值DV和计算出的相交比率，设置工具20在对应于点P的路径片段PS处的计划进给速率因子FR。将在本文中在单独的小节中描述忽视先前确定的密度值DV的步骤M9。

在步骤M4期间，进给速率生成器82识别点P的位置。具体地，进给速率生成器82识别点P相对于解剖数据65的位置。参考图6中的一个示例，进给速率生成器82可确定点P1位于合并坐标系X_M、Y_M、Z_M中的坐标(x_P1、y_P1、z_P1)处。进给速率生成器82可以使用不同的方法或者使用来自任何坐标系的坐标来识别点P的位置。

在步骤M5期间，进给速率生成器82确定工具20在点P处的几何形状。具体地，进给速率生成器82从工具数据69加载工具20在点P处的几何形状。如前所述，切割计划数据79考虑工具20的几何形状与解剖体积AV之间在点P处的相交部I。为了识别工具20的几何形状与解剖体积AV之间在点P处的相交部I，进给速率生成器82加载或提供工具20在点P处的几何形状。例如，进给速率生成器82可以在步骤M5期间加载能量施加器24的3-D几何形状，诸如3-D模型。所述3-D几何形状可以包括能量施加器24的3-D体积或切片。进给速率生成器82还可以加载工具20的尺寸(例如，半径、直径、体积、切割表面的形状，或能量施加器24的表面积)以确定工具20的几何形状。

进给速率生成器82可以基于工具数据69来确定计划进给速率FR。例如，进给速率生成器82可以基于工具20的几何形状来确定计划进给速率FR。例如，能量施加器24的切割表面可包括锥形横截面区域。在这种情况下，进给速率生成器82可以确定计划进给速率FR以使工具20以优化对锥形横截面区域的切割的速度移动。作为另一示例，进给速率生成器82可以基于工具20的优选用途来确定计划进给速率FR。例如，能量施加器24的切割表面可以定位在能量施加器24的一侧，以使用能量施加器24的侧面以快速的刷动动作促进切割。在这种情况下，进给速率生成器82可以确定计划进给速率FR，以使工具20以使用工具20执行快速刷动运动的速度移动。作为又一示例，进给速率生成器82可以基于工具20的优选切割深度来确定计划进给速率FR。例如，工具20可以优选地用于较浅的切割。在这种情况下，进给速率生成器82可以确定计划进给速率FR以移动工具20来执行较浅的切割。与工具数据69相关的这些计划进给速率FR考虑因素可以在所述方法的步骤M5期间加以考虑，或者可以在所述方法的任何其他合适的步骤期间加以考虑。

在步骤M6中，且如图7中的一个示例中所示，进给速率生成器82识别工具20的几何形状与解剖体积AV之间在点P1处的相交部I。在此示例中，能量施加器24是球形切割锉。与解剖体积AV进行比较的几何形状是能量施加器24的圆形横截面。因此，圆形横截面的尺寸和解剖体积AV的几何形状将因切片而异。在点P1处，对于任何给定切片，工具几何形状的一些部分可能包含在相交部I内，而工具20的其他部分可能不包含在相交部I内。为了识别相交部I，进给速率生成器82可以分析或横扫解剖体积AV和工具20的成像切片以识别相交部I。

在图7的实例中，进给速率生成器82分析相对于工具20的相应切片的四个成像切片A、B、C、D。出于说明目的而示出切片A、B、C、D。在其他情况下，进给速率生成器82可以分析解剖体积AV的任何合适数量的切片。此外，切片的特征可以是与图7所示不同的解剖体积AV的视图。另外，工具20的几何形状可以与具体示出的几何形状不同。

在此示例中，进给速率生成器82可以识别在工具的3-D几何形状与解剖体积AV之间存在横截面相交部I的CT切片。参考图7，用阴影区域指示横截面相交部I。如下，进给速率生成器82可以识别出在点P1处，切片B、C和D包括相交部I，而切片A不包括相交部I。

进给速率生成器82可以通过针对每个切片A、B、C、D识别相交部I内的像素PX的数量来识别相交部I。参考图7，切片A、B、C、D各自包括像素PX。图8提供了切片B的更详细视图，其中标记了像素PX。对于切片B，进给速率生成器82可以识别位于横截面相交部I内的六个像素：像素PX1-PX6。在一些情况下，进给速率生成器82可以另选地以像素PX为单位计算横截面相交部I的面积(即，面积可以基于单个像素PX的尺寸)。

为了说明的目的示出了图7(和图8，将在本文描述)所示的像素PX。在其他情况下，像素PX的尺寸可以更大或更小。此外，还出于说明性目的示出了工具20和解剖体积AV。在其他情况下，工具20和解剖体积AV可以包括不同的形状和/或尺寸。

进给速率生成器82可以使用多种方法来识别相交部I内的像素PX的数量。在一个示例中，仅考虑完全位于相交部I内的像素PX，而忽视部分相交部。在一些情况下，进给速率生成器82可以考虑至少部分地位于横截面相交部内的像素PX。例如，如果大于像素PX的预定百分比(例如，50％)位于横截面相交部I内，则进给速率生成器82可以确定像素PX位于横截面相交部I内。例如，如图8所示，进给速率生成器82可以识别像素PX1、PX2、PX5、PX6部分地位于横截面相交部I内。在另一示例中，可以依据在相交部之内和之外的像素的多少而将相交比率应用于每个像素PX。

在一些情况下，进给速率生成器82可以基于像素PX的密度值DV来过滤任何相交的像素PX。例如，参考图7，切片A、B、C、D的每个像素PX包括解剖数据65的对应密度值DV。进给速率生成器82可以评估相交像素PX的密度值DV是否超过或下降到低于预定阈值。如果是，则进给速率生成器82可以基于此类值而包括或忽视相交像素PX。

进给速率生成器82可以存储每个切片A、B、C、D的相交部I内的像素PX的数量。图9提供了所存储的数量的视觉表示。如图所示，对于每个切片A、B、C、D，相交部I内的像素PX的数量可以存储在列81中。

本文描述的涉及使用像素PX的技术的任何方面可以以不涉及像素PX的其他方式来实施。例如，解剖体积AV的体素可以根据解剖结构的3-D模型来确定，并与点P处的工具几何形状的3-D模型进行比较。所述体素可以包括密度值DV。当比较本文描述的几何形状时，可以利用任何其他类型的2-D或3-D单位或测量。

在步骤M7期间，进给速率生成器82识别相交部I内的解剖数据65的密度值DV。密度值DV说明了相交部I处的解剖体积AV的密度。例如，密度值DV允许进给速率生成器82确定工具20如何接触不同类型的组织，诸如致密骨组织、松质骨组织、软骨下骨组织、脂肪和/或软骨。此外，空值或零值可以指示空气区域。以这种方式，切割计划数据79考虑到在点P处接触的组织的类型。更具体地，切割计划数据79包括计划进给速率因子FR，所述计划进给速率因子考虑到在点P处接触的组织的类型。密度值DV可以是以亨斯菲尔德单位测量的放射密度值DV。然而，在其他情况下，密度值DV可以包括除了亨斯菲尔德单位(HU)之外的单位。例如，密度值DV可以是射线不透性、射线可透性和/或透辐射性的任何量度。

继续图7的示例，进给速率生成器82可以识别每个切片A、B、C、D的相交部I内的解剖数据65的密度值DV。进给速率生成器82可以忽视被认为在相交部I之外的像素/体素的任何密度值。在图7中，解剖切片A、B、C、D的每个像素PX包括对应的放射密度值DV。图8中示出了在点P1处的切片B的放射密度值DV的具体而非限制性示例。如图所示，相交部I包括像素PX1-PX6，并且进给速率生成器82分别识别放射密度值DV 795HU、780HU、785HU、790HU、795HU和801HU。进给速率生成器82可以类似地确定其他切片C、D的相交部I内的解剖数据65的密度值DV。

一旦进给速率生成器82识别出相交部I内针对每个切片A、B、C、D的密度值DV，进给速率生成器82就收集密度值DV。进给速率生成器82可以通过计算或确定以下一项或多项来收集密度值DV：每个切片A、B、C、D的密度值DV的平均值、中值、范围、众数、最大或最小密度值DV。例如，在图8的实例中，切片B的像素PX1-PX6具有791亨斯菲尔德单位(HU)的平均放射密度值DV。然后，进给速率生成器82可以将像素PX1-PX6的平均辐射密度值DV存储在存储器中，如图9的列83中所示。进给速率生成器82可以类似地收集并存储相交部I内针对切片C、D的密度值DV。

在步骤M8期间，进给速率生成器82可以计算与工具在所识别的点处接触解剖体积AV的程度相关的工具接触因子。例如，工具接触因子可以揭示工具20是否在给定点处擦过或刮过解剖体积AV或者工具20是否钻入解剖体积AV中或正在执行任何空气切割。以这种方式，切割计划数据79考虑了工具20与解剖体积AV之间在点P处的接触范围。切割计划数据79包括考虑了工具在点P处的接触的范围的计划进给速率因子FR。

在一个示例中，工具接触因子是与在点P处工具20在相交部I内的几何形状相对于工具20在相交部I之外的几何形状相关的相交比率。如本文将描述的，所述相交比率可以基于在相交部I内针对每个切片A、B、C、D的像素数量来确定。然而，在其他情况下，可以使用任何其他合适的方法来确定相交比率。

进给速率生成器82可以通过确定每个切片A、B、C、D的各个相交比率来确定相交比率。进给速率生成器82通过以下方式来计算各个相交比率：计算对于每个切片A、B、C、D，工具20的位于相交部I内的几何形状的第一量与工具的位于相交部之外的几何形状的第二量之间的比率。例如，速率生成器82可以基于工具20的位于相交部I内的像素PX的数量和工具20的位于相交部I之外的像素PX的数量来计算相交比率。在其他情况下，进给速率生成器图82可以基于工具20的位于相交部I内的像素PX的数量和工具20的像素PX的总数来计算相交比率。

参考图8中的切片B的示例，进给速率生成器82可以确定能量施加器24在此切片处占据或相交总共二十六个像素，其中六个像素位于相交部I内并且二十个像素位于相交部之外。因此，进给速率生成器82可以计算切片B的相交比率为(6/26)或0.2308。可以设想计算类似比率的其他方式，并且不需要一定是工具20的相交像素/总像素的比率。然后，进给速率生成器82可以将切片B的相交比率存储在图9的列85中。进给速率生成器82可以类似地确定并存储切片C、D的相交比率。在另一示例中，相交比率是以与关于像素描述的相同方式基于体素相交。

工具接触因子可以另选地或附加地基于其他计算。例如，进给速率生成器82可以评估工具几何形状相对于解剖体积的表面、周长、周界、轮廓或2-D或3-D边界。例如，进给速率生成器82可以在图8中确定，与空气相比，工具几何形状的周长穿过或接触解剖体积AV的量是多少。此量可以是长度(例如，弧长)、度数测量结果或几何边界的比率。另选地，可以相对于解剖体积AV来评估工具几何形状的面积或体积，无论是否考虑任何像素/体素。进给速率生成器82可以通过相对于解剖体积AV的密度值DV评估或比较工具的硬度来补充评估工具接触的几何方法。此工具硬度评估可用于确定可能施加到每个像素/体素的单独接触力。

在步骤M10期间，进给速率生成器82基于所确定的密度值DV和计算出的工具接触因子来设置工具20在对应于点P的路径片段PS处的计划进给速率因子FR。在一些情况下，预期进给速率生成器82可以基于计算出的工具接触因子来设置工具20的计划进给速率因子FR，而不考虑所确定的密度值DV。在步骤M10期间，进给速率生成器82可以可选地基于所确定的密度值DV和计算出的工具接触因子来计算骨矿物质密度(BMD)因子。然后，进给速率生成器82基于计算出的BMD因子设置工具的计划进给速率因子。

进给速率生成器82可以通过将在步骤M7期间针对每个相交切片收集的放射密度值DV乘以在步骤M8期间针对每个相交切片计算的工具接触因子来计算BMD因子。为了以此方式计算BMD因子，进给速率生成器82转换先前在步骤M7期间针对每个相交切片收集的放射密度值DV。参考图9，进给速率生成器82通过计算所收集的放射密度值DV的最大值(805HU)来转换放射密度值DV。在其他情况下，进给速率生成器82可以使用平均值、中值和/或最小放射密度值DV来转换放射密度值DV。进给速率生成器82还转换先前在步骤M8期间为每个切片计算出的工具接触因子。参考图9的示例，进给速度生成器82可以通过计算相交比率的平均值(0.7436)来转换工具接触因子。在其他情况下，进给速率生成器82可以使用中值、最大和/或最小放射密度值DV来转换放射密度值DV。如下，进给速率生成器82计算出BMD因子为598.598。

在一些情况下，BMD因子被用作标准化因子来考虑可变密度值DV，无论这样的密度值是归一化密度值还是原始密度值。例如，基于密度值DV，可以从1与100之间的标准化尺度中选择BMD因子。标准化尺度可以考虑不同的归一化因子，这取决于例如成像模态、用于对解剖体积进行成像的扫描仪、密度体模的参数或工具上的测得的力，如上所述。

进给速率生成器82可以访问查找表以基于计算出的BMD确定计划进给速率因子FR。具体地，进给速率生成器82可以访问限定预定义BMD因子与预定义进给速率因子FR之间的关联的查找表。图10中示出了示例性查找表。进给速率生成器82在所述查找表中识别最接近计算出的BMD因子的预定义BMD因子，并基于与最接近的所识别的预定义BMD因子相关联的预定义进给速率因子来设置计划进给速率因子FR。在图9的示例中，进给速率生成器82计算出BMD因子为598.598。因此，进给速率生成器82可以确定为600的预定义BMD因子最接近598.598。然后，进给速率生成器82可以将路径片段PS1的计划进给速率因子FR设置为90毫米/秒。

图10中示出的查找表用作示例性查找表。在其他情况下，计划进给速率因子FR和BMD因子可能会基于用于优化切割性能的偏好而变化。例如，在控制系统60对解剖体积AV的密度值DV的变化或多或少敏感的情况下，查找表中的连续BMD因子之间的差异可以减小或增加。作为另一示例，在控制系统60减少或增加计划进给速率因子FR的变化的情况下，连续的计划进给速率因子FR之间的差可以减小或增加。此外，虽然图10中的查找表具有均匀间隔的BMD因子(从100到1000)的特征，但在某些情况下，查找表可以包括附加的BMD因子和围绕预定范围的对应的计划进给速率因子FR(例如，505、510、515、520等)，以增加围绕BMD因子的预定范围确定计划进给速率因子FR的分辨率。

在一些情况下，进给速率生成器82可以响应于确定计算出的BMD因子低于最小阈值而将路径片段PS的计划进给速率因子FR设置为最大进给速率因子。例如，参考图10的查找表，如果BMD因子小于100，则进给速率生成器82可以将计划进给速率因子FR设置为5毫米/秒(工具20的最小进给速率)。在一些情况下，响应于确定计算出的BMD因子高于最大阈值，将计划进给速率因子设置为最小进给速率因子。例如，参考图10的查找表，如果BMD因子大于1000，则进给速率生成器82可以将计划进给速率因子FR设置为400毫米/秒(工具20的最大进给速率)。实际上，工具20的进给速率FR通常在5毫米/秒与400毫米/秒之间。然而，进给速率FR可大于或小于此范围，这取决于情形。

在一些情况下，进给速率生成器82可以获得每个路径片段PS的默认计划进给速率因子FR。例如，进给速率生成器82可以在步骤M1期间获得路径数据73之后，为工具路径TP的每个路径片段PS设置默认计划进给速率因子FR。在步骤M8期间，进给速率生成器82可以基于计算出的BMD因子来修改路径片段PS的默认进给速率FR。例如，参考图10，进给速率生成器82可以获得沿着工具路径TP的每个路径片段PS的90毫米/秒的默认计划进给速率因子FR。然后，进给速率生成器82可以基于计算出的BMD因子将默认计划进给速率FR从90毫米/秒修改为不同的计划进给速率(例如，80毫米/秒、100毫米/秒)。以此方式，进给速率生成器82可以为工具路径TP的一些路径片段PS保留默认计划进给速率FR。图10的查找表可以基于用户从默认计划进给速率FR修改计划进给速率FR的意愿而变化。例如，在用户更喜欢将计划进给速率FR保留为默认计划进给速率FR的情况下，连续BMD因子之间的差异可增加。在这种情况下，可以设置附加的BMD因子以对应于默认的计划进给速率FR。在用户更喜欢从默认计划进给速率FR修改计划进给速率FR的情况下，连续BMD因子之间的差异可减小。在这些情况下，可以减小与默认计划进给速率FR相对应的许多BMD因子。

d.忽视先前分析的解剖区域

在步骤M9期间，进给速率生成器82可选地被配置为忽视先前在图4所示的过程期间评估的解剖体积VM的部分(像素/体素/面积/体积)。此步骤的目的是假设这些先前的区域已经被工具20沿着工具路径TP去除，则考虑/忽视这些先前分析的区域。忽视解剖体积AV的先前去除的部分的密度值有助于为当前点生成更准确的进给速率FR确定。例如，当沿着工具路径TP的连续点P之间的距离小于工具20的尺寸时或者当工具路径TP两次穿过相同的解剖区域时，此方法是有用的。在这些情况下，进给速率生成器82不需要考虑与解剖体积AV的先前去除的部分相对应的密度值DV。

图11说明了步骤M9的示例性实例。图11包括当工具20处于沿着工具路径TP的第一点P1处和连续的第二点P2处时的工具几何形状的切片和解剖体积AV的成像切片。使用实线指示第一点P1处的工具20，并且使用虚线指示第二点P2处的工具20。工具20被示出为在相交部I1处的第一点P1处与解剖模型AM相交，并且示出为在相交部I2处的第二点P2处与解剖模型AM相交。

如图所示，工具20与解剖体积AV在点P1和P2处的相应相交部I1、I2包括公共像素PX。这些公共像素PX说明，在点P2处，工具20预期与先前当工具20在点P1处时被工具20去除的解剖体积AV的一部分相交。因此，进给速率生成器82被配置为当确定点P2的切割计划数据79时忽视公共像素PX。

在图11的实例中，进给速度生成器82首先生成并存储与点P1的相交部I1相对应的像素PX。这些像素PX指示相交部I1的位置并且在本文称为“交互坐标”。进给速率生成器82还可以存储对应于交互坐标的密度值DV。相交部I1的这些确定的密度值DV在本文称为“先前确定的密度值DV”。这些交互坐标不需要特定限于像素/体素的特定坐标。而是，上面描述的与工具接触因子相关的任何技术都可以类似地用来确定工具20与解剖体积AV的先前交互。而且，可以使用工具路径TP坐标系、解剖坐标系或合并坐标系相对于坐标系(考虑或不考虑像素/体素位置)来识别坐标。

继续图11的示例，进给速率生成器82已经针对第二点P2进行了步骤M4-M8。在步骤M9期间，进给速率生成器82忽视先前确定的交互坐标。为此，进给速率生成器82首先将第二点P2的交互坐标(例如，像素PX)与第一点P1的交互坐标进行比较。然后，进给速率生成器82可以忽视具有第二点P2的与第一点P1的交互坐标相同的交互坐标的任何密度值DV。在图11中，相交部I1和I2的这些公共交互坐标包括像素PXA-PXF。这样，当确定第二点P2的切割计划数据79时，进给速率生成器82忽视与像素PXA-PXF相关联的密度值DV。忽视这些值可能意味着进给速率生成器82使此类坐标处的这些密度值无效或归零。此外，虽然在此过程的背景下评估的点P1、P2是连续点，但P2可以是P1之后的任何时间点，并且不一定紧接于P1。

在一些情况下，进给速率生成器82可以被配置为依据先前像素/体素与工具几何形状的交互的量来忽视先前确定的密度值DV。例如，进给速率生成器82可以被配置为在先前与对应于先前确定的密度值DV的多于X％的像素PX进行交互的情况下忽视先前确定的密度值DV。例如，参考图11，可不忽视像素PXC，因为工具20在第一点P1处与小于50％的像素PXC交互。然而，可忽视像素PXA、PXB、PXD、PXE、PXF，因为工具20在第一点P1处与大于50％的像素PXA、PXB、PXD、PXE、PXF交互。在另一实例中，进给速率生成器82可以被配置为仅在跟与先前确定的密度值DV相关联的100％的像素PX进行交互时才忽视先前确定的密度值DV。例如，参考图11，可不忽视像素PXA、PXC、PXE、PXF，因为工具几何形状在第一点P1处与少于100％的像素PXA、PXC、PXE、PXF交互。然而，可忽视像素PXB、PXD，因为工具几何形状在第一点P1处与100％的像素PXB、PXD交互。在其他示例中，可以出于确定是否忽视先前交互坐标的目的而考虑工具接触因子。

在其他情况下，不忽视先前交互坐标处的密度值DV，进给速率生成器82可以被配置为使用先前确定的密度值DV的经缩放版本或残差。经缩放的先前确定的密度值DV可以基于先前交互的量度。例如，参考图11，工具几何形状在点P1处与大约25％的像素PXC交互。因此，不从确定点P2的切割计划数据79中忽视像素PXC，进给速率生成器82可以基于点P1处的交互来缩放对应于像素PXC的密度值DV。例如，进给速率生成器82可以使用与像素PXC(606HU)相对应的密度值DV的75％来确定点P2的切割计划数据79。

e.输出切割计划数据

在步骤M11期间，进给速度生成部82输出工具路径TP的切割计划数据79。参考图3，进给速率生成器82可以将切割计划数据79输出到行为控制器74。然后，行为控制器74可以基于切割计划数据79来控制运动控制器76。以此方式，控制系统60控制操纵器14以基于切割计划数据79的计划进给速度FR沿着工具路径TP移动工具20。此外，参考图3，可以将切割计划数据79输出到临床应用程序80。因此，操作临床应用程序80的用户可以在执行外科手术规程之前或在外科手术规程期间查看切割计划数据79。此外，操作临床应用程序80的用户可以在执行外科手术规程之前或在外科手术规程期间调节切割计划数据79。

如图6所示，切割计划数据79包括工具路径TP。然而，切割计划数据79还包括沿着工具路径TP的路径片段PS1……PSN的计划进给速率因子FR1……FRN。以此方式，切割计划数据79可以是最初获得的工具路径TP的增强或扩充版本。另外，在一些情况下，一旦进给速率生成器82生成切割计划数据79，切割计划数据79就可以替换原始工具路径TP。

此外，在一些情况下，进给速率生成器82可以评估切割计划数据79以确定要谨慎更改原始工具路径TP。这种更改可以基于评估本文描述的任何考虑因素、因子或步骤，诸如计划进给速率因子FR1……FRN、工具接触因子、忽视的交互坐标等。例如，进给速率生成器82可以更改工具路径TP以优化切割性能、切割时间等。例如，如果某一点处的计划进给速率FR过慢或过快，则进给速率生成器82可以通过改变所述点的位置或完全去除所述点来更改工具路径TP。在另一示例中，如果一个点处的工具接触因子过高或过低，则进给速率生成器82可以通过改变所述点的位置来更改工具路径TP。在另一示例中，如果在一个点P处，进给速率生成器82检测到来自前一点的过量的所识别的先前交互，则进给速率生成器82可以通过改变点P或前一点的位置来更改工具路径TP，以便减少切割时间。在路径数据73包括一组潜在工具路径TP的情况下，进给速率生成器82可以确定哪一个潜在的工具路径TP优化切割性能、切割时间等。然后，进给速率生成器82可以针对切割计划数据79选择所确定的工具路径TP，同时忽视其他工具路径TP。

更改的工具路径TP可以由进给速率生成器82自动确定和实施。另选地，可以将所提出的更改呈现给用户进行确认。

在一些情况下，可以重复在外科手术规程期间对切除体积的切割，直到控制系统60确定切除体积被完全去除。在一些情况下，工具20可能遇到错误，使得工具20可能不遵循原始工具路径TP，导致切除体积没有被完全去除。在其他情况下，当工具20遵循更改的工具路径TP时，更改的工具路径TP可能不会完全去除切除体积。在这些情况下，可以通过以下操作来重复对切除体积的切割(例如，在错误之后和/或在工具20根据更改的工具路径TP移动之后)：重新开始外科手术规程并根据原始工具路径TP或根据更改的工具路径TP来移动工具20。外科手术规程可以根据需要重新开始并重复多次，直到切除体积被完全去除。在一些情况下，可以通知用户切除体积未被完全去除，并且可以向用户呈现根据原始工具路径TP或根据更改的工具路径TP来重新开始和重复外科手术规程的选项。

f.附加实现方式

在一些实现方式中，可以附加地或另选地基于组织参数来确定切割计划数据79。在此类实现方式中，解剖数据65可以包括组织参数，所述组织参数可以包括任何组织参数数据。例如，组织参数可以包括解剖体积AV的密度值DV，和/或可以包括其他组织参数数据。例如，可以根据组织参数数据来确定解剖体积AV的组织类型。在此示例中，控制系统60可以基于组织参数数据来确定解剖体积AV的组织是松质组织、皮质组织、皮质组织、软骨组织或软组织。组织参数数据还可以包括组织的电参数，诸如介电常数或电导率。组织参数数据还可以包括血流参数、体积、体素大小、面积、像素大小、厚度、皮质厚度、重量、脂肪分数、总脂肪、热参数、导热率、热膨胀、拉伸强度、声学参数、弹性、骨表面密度、骨表面/体积比率等。

在一些实现方式中，可以基于轴33的预定义姿态来确定切割计划数据79。例如，轴33的预定义姿态可以影响工具20的几何形状与解剖体积AV之间在点P处的模拟交互I。具体地，轴33的预定义姿态可以影响工具20如何依据工具20的几何形状在相交部I处接触解剖体积AV。例如，在能量施加器24的切割表面包括三角形或锥形横截面或平坦切割尖端的情况下，轴33的预定义姿态影响工具20和解剖体积AV的相交部I。因此，为了在步骤M6期间更准确地识别相交部I，控制系统60可被配置为通过在步骤M1期间获得TCP的计划姿态来获得路径数据73。

在一些实现方式中，切割计划数据79可以包括与工具路径TP的至少一个点P相关联的轴33的输出姿态。在此类实现方式中，当能量施加器24沿着工具路径TP的一个或多个单独的路径片段PS行进时，控制系统60确定轴33的输出姿态，以优化切割性能。轴33的输出姿态可以是轴33相对于操纵器坐标系MNPL的状态(例如，位置和/或取向)。通过输出轴33的输出姿态，控制系统60向操纵器控制器26提供用于移动工具20的指令14。

控制系统60可以基于解剖数据65(例如，密度值DV和/或组织参数)、路径数据73和工具数据69来确定轴33的输出姿态。例如，控制系统60可以基于工具20的几何形状来确定输出姿态。例如，能量施加器24的切割表面可包括锥形横截面区域。在这种情况下，控制系统60可以确定输出姿态以定位和定向工具20来优化对锥形横截面区域的切割。作为另一示例，控制系统60可以基于工具20的优选用途来确定输出姿态。例如，能量施加器24的切割表面可定位在能量施加器24的侧面处，以使用能量施加器24的侧面而不是能量施加器24的尖端来促进切割。在这种情况下，控制系统60可以确定输出姿势以定位和定向工具20，使得能量施加器24的侧面执行大部分切割。作为又一示例，控制系统60可以基于工具20的优选切割深度来确定输出姿态。例如，工具20可以优选地用于较浅的切割。在这种情况下，控制系统60可以确定输出姿态以将工具20定位和定向成执行较浅的切割。

控制系统60可以在上述方法的步骤M10期间设定轴33的输出姿态。此外，控制系统60可以在步骤M11期间输出包括输出姿势的切割计划数据79。另外，控制系统60可以执行上述步骤M1-M9以确定输出姿态。作为输出工具20的计划进给速率FR的补充或替代方案，控制系统60还可以输出轴33的输出姿态。

在一些实现方式中，进给速率生成器82可以确定计划进给速率FR和/或调节切割计划数据79以在工具20的马达上实现预定的马达电流。例如，进给速率生成器82可以确定计划进给速率FR和/或调节切割计划数据79以维持工具20的马达上的恒定马达电流。作为另一示例，进给速率生成器82可以确定计划进给速率FR和/或调节切割计划数据79以确保工具20的马达上的马达电流在马达电流值的预定范围内。

在一些实现方式中，控制系统60可以在外科手术规程期间监测工具20的性能。具体地，控制系统60可以在工具20根据切割计划数据79切割解剖体积AV的切除体积时监测工具20的性能。控制系统60可以监测工具20施加到解剖体积AV的接触力、工具20的旋转速度、工具20的实际进给速率FR、工具20的温度、工具20的马达的电流，和/或工具20的性能的任何其他合适的量度。然后，控制系统60可以基于对工具20的性能的监测来修改切割计划数据79。例如，控制系统60可以修改解剖体积AV的密度值DV、计划进给速率FR、工具路径TP、BMD因子、工具20的几何形状和/或在确定切割计划数据79中使用的任何其他参数。

III.密度值参数化的虚拟对象

参考图12和图13，本文描述的是以下技术：让控制系统60创建或修改虚拟对象71，使得虚拟对象71由从密度值DV导出的性质、参数或因子来表征、编码或以其他方式关联。此虚拟对象71可以被控制系统60用来基于工具与虚拟对象71交互来修改操纵器14或工具20的操作。

如上所述，可以相对于虚拟对象71测量工具20、TCP或能量施加器24的状态，以便确定在虚拟模拟中施加到工具20的虚拟模型的力。在虚拟模拟中，工具20的模型可以表示为虚拟刚性体模型或虚拟体积。响应于虚拟模型与虚拟对象71的一个或多个多边形元素99交互，相对于虚拟模型计算力。施加到虚拟模型的这些力产生输出，控制系统60可以使用所述输出来修改操纵器14或工具20的操作。作为响应，控制系统60可以计算反作用力以通过防止工具20穿透虚拟对象71来修改操纵器14的操作。响应于交互，控制系统60还可以修改工具20的进给速率。评估工具与虚拟对象71的交互的技术可以类似于2018年6月6日提交的名称为“Robotic Surgical System And Method For Producing Reactive Forces ToImplement Virtual Boundaries”的美国专利公开号2018/0353253中描述的技术，所述美国专利的全部内容在此以引用的方式并入。

工具与虚拟对象71的交互以及本文描述的技术可以以操纵器14的任何操作模式进行或实施，包括自主、手动或引导手动模式。上文已经介绍了自主模式和手动模式。在引导手动模式下，控制系统60获得工具20的工具路径TP，并且相对于各自垂直于工具路径TP的两个自由度来定义对工具20沿着工具路径TP的移动的虚拟约束。以此方式，虚拟约束被定义为约束工具20沿着工具路径TP移动。另外，在引导手动模式下，控制系统60响应于由用户手动施加到工具20的用户力和扭矩而从力/扭矩传感器S接收输入。然后，控制系统60基于虚拟约束和来自力/扭矩传感器S的输入在虚拟模拟中模拟工具20的动力学，并且基于虚拟模拟来命令操纵器14使工具20沿着工具路径TP前移。例如，控制系统60可以在虚拟模拟中计算并模拟对虚拟对象71的反作用力，并且基于虚拟模拟来命令操纵器14使工具20沿着工具路径TP前移。引导手动模式在美国专利公开号2020/0281676中有进一步描述，所述专利以引用的方式并入本文。

根据此技术，控制系统60获得与虚拟对象71相关联的解剖数据65和虚拟对象数据97。控制系统60获得解剖数据65，所述解剖数据包括解剖体积AV的几何形状和密度值DV。解剖数据65在图12中被绘示为解剖体积AV的解剖模型AM，包括密度值DV。可将解剖数据65映射在解剖数据坐标系X_A、Y_A、Z_A上。控制系统60还获得虚拟对象数据，所述虚拟对象数据包括具有多边形元素的网格的虚拟对象71的几何形状。虚拟对象数据97在图12中被绘示为包括虚拟对象71，所述虚拟对象被映射在虚拟对象坐标系X_V、Y_V、Z_V上。如图所示，虚拟对象71包括多边形元素99的网格。在图12中，多边形元素99是三角形的。然而，在其他情况下，每个单独的多边形元素99可以是任何合适的多边形。

参考图12，控制系统60合并解剖数据65和虚拟对象数据以创建合并模型101，可将所述合并模型映射在合并坐标系X_M、Y_M、Z_M或所描述的任何其他坐标系上，诸如解剖数据坐标系X_A、Y_A、Z_A、虚拟对象坐标系X_V、Y_V、Z_V，或新的、不同的或任意的坐标系。这种合并可以(但不需要)以视觉形式提供或执行。例如，合并可以是纯计算性的并且用户看不到。另选地，可以使用例如临床应用程序80为用户可视化这些步骤的各方面，使得用户可以体验虚拟对象71和解剖数据65或与虚拟对象71和解剖数据65交互。

图12提供了合并模型101的两个视图：其中在X_M、Y_M坐标系中示出合并模型101的第一视图，以及其中在X_M、Z_M坐标系中示出合并模型101的第二视图。在两个视图中，虚拟对象71的多边形元素99和解剖模型AM经过叠加。

为了说明的目的，所示出的多边形元素99可能相对于密度值DV区域的尺寸加以夸示，且因此未按比例。进一步深化多边形元素99和密度值DV区域的尺寸，任何数量的多边形元素99可配合在一个密度值DV区域内，并且任何数量的密度值DV区域可配合在一个多边形元素99内。

一旦合并，虚拟对象71就可以与解剖体积AV相交和/或可以与解剖体积AV间隔开。任何数量的虚拟对象71可以用在此技术中，并且这些虚拟对象71可以具有任何合适的形状(例如，平面或复杂形状)或用途(例如，阻入区、保入区、边界等)。在一个示例中，虚拟对象71可以类似于2016年5月18日提交的名称为“System And Method For Manipulating AnAnatomy”的US20160338782A1中描述的边界，所述文献的全部内容在此以引用的方式并入。虚拟对象71可以具有任何数量的多边形元素99。虚拟对象71可以由边界生成器66生成，如上所述。

一旦控制系统60合并解剖数据65和虚拟对象71，控制系统60就确定与虚拟对象71的一个或多个多边形元素99相关联的参数。此参数可以定义多边形元素99对在虚拟模拟中应用的工具的虚拟模型具有的效果、影响和/或反应。所述参数可以定义多边形元素99的第一参数，或者所述参数可以覆盖或替换现有参数。在一个示例中，所述参数是与多边形元素99的刚度相关的调整参数。此调整参数可以定义与多边形元素99相关的弹簧或阻尼器参数。在另一示例中，参数可以影响工具20的进给速率。例如，进给速率生成器82可以耦合到行为控制器74，并且可以知晓工具20的模型与如本文描述参数化的任何多边形元素99之间的任何交互。从那里，进给速率生成器82可以基于这种交互来限定或调节工具20的进给速率。

尽管下文将像素PX用作示例，但是本文描述的涉及使用像素PX的技术的任何方面可以以不涉及像素PX的其他方式来实施。例如，还可以使用解剖体积AV的体素VX。体素VX可以包括密度值DV。当比较本文描述的几何形状时，可以利用任何其他类型的2-D或3-D单位或测量。

参考图12的合并模型101的第一视图，在一个示例中，控制系统60可以通过以下操作来确定所绘示的多边形元素99的参数：考虑在X_M、Y_M坐标系中由多边形元素99的周界封装的像素PX的密度值DV。控制系统60还可以通过以下操作来确定多边形元素99的参数：考虑在X_M、Y_M坐标系中至少部分地被多边形元素99封装的像素PX的密度值DV。在其他情况下，控制系统60可以通过考虑完全被多边形元素99封装的像素PX的密度值DV来确定多边形元素99的参数。如果小于X％的像素PX被多边形元素99封装，则控制系统60还可以忽视像素PX的密度值DV。

参考图12的合并模型101的第二视图，控制系统60可以另外或另选地通过以下操作来确定多边形元素99的参数：考虑在X_M、Z_M坐标系中与多边形元素99的平面相交的像素PX的密度值DV。控制系统60可以通过考虑至少部分地与多边形元素99相交的像素PX的密度值DV来确定多边形元素99的参数。在其他情况下，控制系统60可以通过以下操作来确定多边形元素99的参数：考虑距多边形元素99的预定或所测得的深度或距离内的像素PX的密度值DV，如图12中所示的PX_深度。深度PX_深度可以是任何合适的深度并且可以是任何合适的单位。例如，深度PX_深度可以是预定的，例如，在虚拟对象71下方1mm或者可以是在虚拟对象71下方3个像素PX。

在一些情况下，控制系统60可以依据工具20或工具20的虚拟模型如何穿透虚拟对象71，使用在虚拟对象71下方的像素PX的密度值DV来确定多边形元素99的参数。在这些情况下，控制系统60可以考虑与工具20或工具20的虚拟模型交互的虚拟对象71下方的像素PX的密度值DV。例如，控制系统60可以考虑与工具20的虚拟模型相交的任何密度值DV。

一旦控制系统60识别出应当考虑的密度值DV，控制系统60就可以以许多方式确定多边形元素99的参数，包括但不限于通过计算或确定以下一项或多项：接近多边形元素99、与所述多边形元素交互、与所述多边形元素相关或相交的密度值DV的平均值、中值、范围、众数、最大或最小密度值DV。虽然参数值是基于密度值DV，但是参数值不需要对应于由与所考虑的密度值DV相关的计算得到的密度值。而是，参数值可以是标准化或归一化值。

一旦控制系统60确定了虚拟对象71的多边形元素99的参数，控制系统60就可以响应于工具20与多边形元素99的交互来修改工具20的操作。

在图13A的示例中，能量施加器24呈现出以下场景：所述能量施加器以第一进给速率沿着虚拟对象71滑动。所述第一进给速率可以是预定的或基于用户施加的力，其中响应于用户施加的力而以手动或引导手动模式控制操纵器。在这些模式下，用户可以自由地以可以使工具20沿着虚拟对象71滑动的方式移动工具20。继而，这可能导致工具20的虚拟模型掠过或部分穿透虚拟对象71中的多边形元素99。在这些情况下，控制系统60可以根据与工具20交互的多边形元素99的参数来计算第二进给速率。然后，控制系统60可以命令机器人操纵器以第二进给速率移动工具20。例如，用户可以以2mm/s的第一进给速率沿着虚拟对象71以所绘示的方向移动工具20。在此运动期间与工具20交互的多边形元素99可以具有参数0.5，其可以是二分之一进给速率比例因子。作为响应，控制系统60可以根据第二进给速率控制操纵器14，所述第二进给速率将是第一进给速率的一半，即1mm/s。因此，所述参数可以缩放现有的进给速率，使得例如工具20与虚拟对象71的交互会考虑到解剖结构的密度。

在图13B的示例中，能量施加器24穿透虚拟对象71的多边形元素99。在这种情况下，控制系统60基于施加从工具模型与多边形元素99之间的虚拟模拟导出的反作用力RXF来修改工具20的操作。控制系统60根据与工具20交互的多边形元素99的参数来计算反作用力RXF，并将反作用力RXF施加到虚拟模拟中的虚拟模型，以减少虚拟模型对多边形元素99的穿透。然后，控制系统60命令操纵器14根据反作用力RXF的施加来移动工具20，以约束工具20相对于虚拟对象71的移动。可以单独利用这种反作用力参数技术，或者可以与进给速率参数技术结合利用。

在前文描述中已描述了若干实施方案。本文论述的实施方案不意图是穷尽的，或限制于任何特定形式。已使用的术语意图在本质上是描述性而非限制性的字词。鉴于以上教导，许多修改和变型是可以的，并且本发明可以不同于具体描述的其他方式来实践。此外，本文件中使用的标题仅出于参考和可读性目的而引入，并且不应被理解为仅由标题的主题来限制所述部分的内容。

Claims (56)

1.一种计算机实施的外科手术计划方法，所述外科手术计划方法包括：

获得解剖数据，所述解剖数据包括解剖体积的几何形状和密度值；

获得包括工具路径的路径数据，机器人操纵器将沿着所述工具路径移动工具以与所述解剖体积交互，所述工具路径由所述工具将在其间连续通过的点限定；

获得工具数据，所述工具数据包括将与所述工具路径交互的所述工具的几何形状；

合并所述路径数据和所述解剖数据；以及

对于所述工具路径的至少一个点：

识别所述点相对于所述解剖数据的位置，

从所述工具数据加载所述工具在所述识别的位置处的所述几何形状，

在所述识别的位置处，识别所述工具的所述几何形状与所述解剖体积之间的相交部，

确定所述相交部内的所述解剖数据的密度值，

计算与所述工具的所述几何形状与所述解剖体积之间的交互相关的工具接触因子，

基于所述确定的密度值和所述计算出的工具接触因子来设置所述工具的计划进给速率因子，以及

将所述计划进给速率因子与所述至少一个点相关联；以及

输出包括所述工具路径的切割计划数据，所述工具路径包括与所述工具路径的所述至少一个点相关联的所述计划进给速率因子。

2.如权利要求1所述的计算机实施的外科手术计划方法，其中获得解剖数据还包括获得与所述解剖体积相关联的骨模型。

3.如权利要求2所述的计算机实施的外科手术计划方法，其中获得路径数据还包括获得基于以下一项或多项而预先确定的所述工具路径：

所述解剖体积的所述骨模型的计划切除体积；以及

针对所述骨模型选择的植入物模型的几何形状。

4.如权利要求1所述的计算机实施的外科手术计划方法，其中获得解剖数据还包括获得包括所述解剖体积的切片的成像数据。

5.如权利要求4所述的计算机实施的外科手术计划方法，其中获得成像数据还包括获得DICOM数据，所述DICOM数据包括截距和斜率值、切片厚度以及成像时的患者位置。

6.如权利要求4所述的计算机实施的外科手术计划方法，其中在所述识别的位置处，识别所述工具的所述几何形状与所述解剖体积之间的所述相交部还包括：

识别展现所述工具的所述几何形状与所述解剖体积之间的所述相交部的所述成像数据的一个或多个切片。

7.如权利要求6所述的计算机实施的外科手术计划方法，其中确定所述相交部内的所述解剖数据的密度值还包括：

对于每个所识别的切片，确定位于所述相交部内的所述成像数据的放射密度值；以及

收集位于所述一个或多个所识别的切片中的每一者的所述相交部内的放射密度值。

8.如权利要求7所述的计算机实施的外科手术计划方法，其中基于所述确定的密度值来设置所述工具的所述计划进给速率因子还包括：

基于所述收集的放射密度值来计算相对于所述识别的位置的所述解剖体积的骨矿物质密度(BMD)因子；以及

基于所述计算出的BMD因子设置所述工具的所述计划进给速率因子。

9.如权利要求8所述的计算机实施的外科手术计划方法，其中：

获得成像数据还包括获得所述解剖体积的CT切片；并且

所述工具的所述几何形状包括所述工具的3-D几何形状，并且

对于所述工具路径的所述至少一个点：

加载所述工具在所述识别的位置处的所述3-D几何形状，以及

在所述识别的位置处，识别在所述工具的所述3-D几何形状与所述解剖体积之间存在横截面相交部的CT切片；

对于每个所识别的CT切片，确定所述横截面相交部内的每个像素的亨斯菲尔德单位；以及

从每个所述识别的CT切片的所述横截面相交部内的所述像素收集所述亨斯菲尔德单位。

10.如权利要求8所述的计算机实施的外科手术计划方法，其中：

收集位于所述一个或多个所识别的切片中的每一者的所述相交部内的所述放射密度值还包括从所述收集的放射密度值中识别以下一项或多项：平均放射密度值、中值放射密度值和最大放射密度值；并且

计算所述BMD因子还包括将所述平均放射密度值、所述中值放射密度值和所述最大放射密度值中的所述一者或多者转换为所述BMD因子。

11.如权利要求10所述的计算机实施的外科手术计划方法，所述外科手术计划方法还包括，对于所述工具路径的所述至少一个点，并且在识别展现所述工具的所述几何形状与所述解剖体积之间的所述相交部的所述成像数据的切片之后，对于每个所识别的切片，通过计算与所述相交部内的所述工具的所述几何形状相对于在相交部之外的所述工具的所述几何形状相关的相交比率来计算所述工具接触因子。

12.如权利要求11所述的计算机实施的外科手术计划方法，其中将所述平均放射密度值、所述中值放射密度值和所述最大放射密度值中的所述一者或多者转换为所述BMD因子还包括将所述平均放射密度值、所述中值放射密度值和所述最大放射密度值中的所述一者或多者乘以所述相交比率。

13.如权利要求11所述的计算机实施的外科手术计划方法，其中，对于每个所识别的切片，确定所述工具的所述几何形状内具有超过预定阈值的亨斯菲尔德单位的像素的数量。

14.如权利要求1所述的计算机实施的外科手术计划方法，所述外科手术计划方法还包括：

基于所述确定的密度值来计算相对于所述识别的位置的所述解剖体积的骨矿物质密度(BMD)因子；并且

其中基于所述确定的密度值来设置所述工具的所述计划进给速率因子还包括基于所述计算出的BMD因子设置所述计划进给速率因子。

15.如权利要求14所述的计算机实施的外科手术计划方法，所述外科手术计划方法还包括：

访问限定预定义BMD因子与预定义进给速率因子之间的关联的查找表；并且

其中，对于所述工具路径的所述至少一点，基于所述计算出的BMD因子设置所述计划进给速率因子还包括：

在所述查找表中识别最接近所述计算出的BMD因子的所述预定义BMD因子；以及

基于与所述查找表中的所述最接近的所识别的预定义BMD因子相关联的所述预定义进给速率因子来设置所述计划进给速率因子。

16.如权利要求15所述的计算机实施的外科手术计划方法，其中，对于所述工具路径的所述至少一个点，基于所述计算出的BMD因子设置所述计划进给速率因子还包括：

响应于确定所述计算出的BMD因子低于最小阈值，将所述计划进给速率因子设置为最大进给速率因子；和/或

响应于确定所述计算出的BMD因子高于最大阈值，将所述计划进给速率因子设置为最小进给速率因子。

17.如权利要求1所述的计算机实施的外科手术计划方法，所述外科手术计划方法还包括：

对于所述工具路径的一个点，存储从所述工具的所述几何形状与所述解剖体积在所述一个点的所述位置处的所述相交部获得的交互坐标，所述交互坐标指示所述工具的所述几何形状与所述解剖体积之间在所述一个点的所述位置处的模拟交互的位置；以及

对于所述工具路径的与所述一个点连续的第二点；

识别所述第二点相对于所述解剖数据的位置，

从所述工具数据加载所述工具在所述第二点的所述识别的位置处的所述几何形状，

在所述第二点的所述识别的位置处，识别所述工具的所述几何形状与所述解剖体积之间的相交部，

确定所述第二点的所述位置处的所述相交部内的所述解剖数据的密度值，

将所述确定的密度值的坐标与所述交互坐标进行比较；以及

忽视具有与所述交互坐标相同的坐标的任何密度值。

18.如权利要求1所述的计算机实施的外科手术计划方法，所述外科手术计划方法还包括，对于所述工具路径的所述至少一个点：

忽视位于所述工具的所述几何形状与所述解剖体积之间的所述相交部之外的任何密度值。

19.如权利要求1所述的计算机实施的外科手术计划方法，其中合并所述路径数据和所述解剖数据还包括将所述路径数据和所述解剖数据合并到共同坐标系中。

20.如权利要求1所述的计算机实施的外科手术计划方法，其中所述切割计划数据包括所述工具路径，机器人操纵器将在自主模式下沿着所述工具路径移动工具以与所述解剖体积交互。

21.如权利要求1所述的计算机实施的外科手术计划方法，所述外科手术计划方法还包括：

对于所述工具路径的每个点：

识别所述点相对于所述解剖数据的所述位置，

从所述工具数据加载所述工具在所述识别的位置处的所述几何形状，

在所述识别的位置处，识别所述工具的所述几何形状与所述解剖体积之间的所述相交部，

确定所述相交部内的所述解剖数据的密度值，

基于所述确定的密度值来设置所述工具的所述计划进给速率因子，以及

将所述计划进给速率因子与所述点相关联；并且

其中输出所述切割计划数据还包括所述工具路径，包括与所述工具路径的每个点相关联的所述计划进给速率因子。

22.一种非暂时性计算机可读介质，在所述非暂时性计算机可读介质上存储有指令，所述指令在由一个或多个处理器执行时实施计算机实施的外科手术计划软件，所述外科手术计划软件被配置为：

获得解剖数据，所述解剖数据包括解剖体积的几何形状和密度值；

获得包括工具路径的路径数据，机器人操纵器将沿着所述工具路径移动工具以与所述解剖体积交互，所述工具路径由所述工具将在其间连续通过的点限定；

获得工具数据，所述工具数据包括将与所述工具路径交互的所述工具的几何形状；

合并所述路径数据和所述解剖数据；以及

对于所述工具路径的至少一个点：

识别所述点相对于所述解剖数据的位置，

从所述工具数据加载所述工具在所述识别的位置处的所述几何形状，

在所述识别的位置处，识别所述工具的所述几何形状与所述解剖体积之间的相交部，

确定所述相交部内的所述解剖数据的密度值，

计算与所述工具的所述几何形状与所述解剖体积之间的交互相关的工具接触因子，

基于所述确定的密度值和所述计算出的工具接触因子来设置所述工具的计划进给速率因子，以及

将所述计划进给速率因子与所述至少一个点相关联；以及

输出包括所述工具路径的切割计划数据，所述工具路径包括与所述工具路径的所述至少一个点相关联的所述计划进给速率因子。

23.如权利要求22所述的非暂时性计算机可读介质，其中，所述外科手术计划软件在被执行时通过进一步被配置为获得与所述解剖体积相关联的骨模型来获得解剖数据。

24.如权利要求23所述的非暂时性计算机可读介质，其中，所述外科手术计划软件在被执行时通过进一步被配置为获得基于以下一项或多项而预先确定的所述工具路径来获得路径数据：

所述解剖体积的所述骨模型的计划切除体积；以及

针对所述骨模型选择的植入物模型的几何形状。

25.如权利要求22所述的非暂时性计算机可读介质，其中，所述外科手术计划软件在被执行时通过进一步被配置为获得包括所述解剖体积的切片的成像数据来获得解剖数据。

26.如权利要求25所述的非暂时性计算机可读介质，其中，所述外科手术计划软件在被执行时通过进一步被配置为获得包括截距和斜率值、切片厚度以及成像时的患者位置的DICOM数据来获得成像数据。

27.如权利要求25所述的非暂时性计算机可读介质，其中，所述外科手术计划软件在被执行时通过进一步被配置为进行以下操作来识别所述工具的所述几何形状与所述解剖体积之间在所述识别的位置处的所述相交部：

识别展现所述工具的所述几何形状与所述解剖体积之间的所述相交部的所述成像数据的一个或多个切片。

28.如权利要求27所述的非暂时性计算机可读介质，其中，所述外科手术计划软件在被执行时通过进一步被配置为进行以下操作来确定所述相交部内的所述解剖数据的密度值：

对于每个所识别的切片，确定位于所述相交部内的所述成像数据的放射密度值；以及

收集位于所述一个或多个所识别的切片中的每一者的所述相交部内的放射密度值。

29.如权利要求28所述的非暂时性计算机可读介质，其中，所述外科手术计划软件在被执行时通过进一步配置为进行以下操作来基于所述确定的密度值设置所述工具的所述计划进给速率因子：

基于所述收集的放射密度值来计算相对于所述识别的位置的所述解剖体积的骨矿物质密度(BMD)因子；以及

基于所述计算出的BMD因子设置所述工具的所述计划进给速率因子。

30.如权利要求29所述的非暂时性计算机可读介质，其中所述外科手术计划软件在被执行时通过进一步被配置为获得所述解剖体积的CT切片来获得成像数据；并且

所述工具的所述几何形状包括所述工具的3-D几何形状，并且

对于所述工具路径的所述至少一个点，所述外科手术计划软件：

加载所述工具在所述识别的位置处的所述3-D几何形状，以及

在所述识别的位置处，识别在所述工具的所述3-D几何形状与所述解剖体积之间存在横截面相交部的CT切片；

对于每个所识别的CT切片，确定所述横截面相交部内的每个像素的亨斯菲尔德单位；以及

从每个所述识别的CT切片的所述横截面相交部内的所述像素收集所述亨斯菲尔德单位。

31.如权利要求29所述的非暂时性计算机可读介质，其中所述外科手术计划软件进一步被配置为：

通过进一步被配置为从所述收集的放射密度值中识别平均放射密度值、中值放射密度值和最大放射密度值中的一者或多者来收集位于所述一个或多个所识别的切片中的每一者的所述相交部内的所述放射密度值；以及

通过进一步被配置为将所述平均放射密度值、所述中值放射密度值和所述最大放射密度值中的所述一者或多者转换为所述BMD因子来计算所述BMD因子。

32.如权利要求31所述的非暂时性计算机可读介质，其中所述外科手术计划软件被配置为通过以下操作来计算所述工具接触因子：对于所述工具路径的所述至少一个点，并且在识别展现所述工具的所述几何形状与所述解剖体积之间的所述相交部的所述成像数据的切片之后，对于每个所识别的切片，计算与所述相交部内的所述工具的所述几何形状相对于在相交部之外的所述工具的所述几何形状相关的相交比率。

33.如权利要求32所述的非暂时性计算机可读介质，其中，所述外科手术计划软件在被执行时通过进一步被配置为将所述平均放射密度值、所述中值放射密度值和所述最大放射密度值中的所述一者或多者乘以所述相交比率，来将所述平均放射密度值、所述中值放射密度值和所述最大放射密度值中的所述一者或多者转换为所述BMD因子。

34.如权利要求32所述的非暂时性计算机可读介质，其中所述外科手术计划软件进一步被配置为，对于每个所识别的切片，确定所述工具的所述几何形状内具有超过预定阈值的亨斯菲尔德单位的像素的数量。

35.如权利要求23所述的非暂时性计算机可读介质，其中所述外科手术计划软件进一步被配置为：

基于所述确定的密度值来计算相对于所述识别的位置的所述解剖体积的骨矿物质密度(BMD)因子；并且

其中所述外科手术计划软件通过进一步被配置为基于所述计算出的BMD因子设置所述计划进给速率因子，来基于所述确定的密度值来设置所述工具的所述计划进给速率因子。

36.如权利要求35所述的非暂时性计算机可读介质，其中所述外科手术计划软件进一步被配置为：

访问限定预定义BMD因子与预定义进给速率因子之间的关联的查找表；并且

其中，对于所述工具路径的所述至少一个点，所述外科手术计划软件通过进一步被配置为进行以下操作来基于所述计算出的BMD因子设置所述计划进给速率因子：

在所述查找表中识别最接近所述计算出的BMD因子的所述预定义BMD因子；以及

基于与所述查找表中的所述最接近的所识别的预定义BMD因子相关联的所述预定义进给速率因子来设置所述计划进给速率因子。

37.如权利要求36所述的非暂时性计算机可读介质，其中，所述外科手术计划软件在被执行时通过进一步被配置为进行以下操作来针对所述工具路径的所述至少一个点，基于所述计算出的BMD因子设置所述计划进给速率因子：

响应于确定所述计算出的BMD因子低于最小阈值，将所述计划进给速率因子设置为最大进给速率因子；和/或

响应于确定所述计算出的BMD因子高于最大阈值，将所述计划进给速率因子设置为最小进给速率因子。

38.如权利要求23所述的非暂时性计算机可读介质，其中所述外科手术计划软件进一步被配置为：

对于所述工具路径的一个点，存储从所述工具的所述几何形状与所述解剖体积在所述一个点的所述位置处的所述相交部获得的交互坐标，所述交互坐标指示所述工具的所述几何形状与所述解剖体积之间在所述一个点的所述位置处的模拟交互的位置；以及

对于所述工具路径的与所述一个点连续的第二点：

识别所述第二点相对于所述解剖数据的位置，

从所述工具数据加载所述工具在所述第二点的所述识别的位置处的所述几何形状，

在所述第二点的所述识别的位置处，识别所述工具的所述几何形状与所述解剖体积之间的相交部，

确定所述第二点的所述位置处的所述相交部内的所述解剖数据的密度值，

将所述确定的密度值的坐标与所述交互坐标进行比较；以及

忽视具有与所述交互坐标相同的坐标的任何密度值。

39.如权利要求23所述的非暂时性计算机可读介质，其中所述外科手术计划软件进一步被配置为，对于所述工具路径的所述至少一个点：

忽视位于所述工具的所述几何形状与所述解剖体积之间的所述相交部之外的任何密度值。

40.如权利要求23所述的非暂时性计算机可读介质，其中，所述外科手术计划软件在被执行时通过进一步被配置为将所述路径数据和所述解剖数据合并到共同坐标系中来合并所述路径数据和所述解剖数据。

41.如权利要求23所述的非暂时性计算机可读介质，其中所述切割计划数据包括所述工具路径，机器人操纵器将在自主模式下沿着所述工具路径移动工具以与所述解剖体积交互。

42.如权利要求23所述的非暂时性计算机可读介质，其中所述外科手术计划软件进一步被配置为：

对于所述工具路径的每个点：

识别所述点相对于所述解剖数据的所述位置，

从所述工具数据加载所述工具在所述识别的位置处的所述几何形状，

在所述识别的位置处，识别所述工具的所述几何形状与所述解剖体积之间的所述相交部，

确定所述相交部内的所述解剖数据的密度值，

基于所述确定的密度值来设置所述工具的所述计划进给速率因子，以及

将所述计划进给速率因子与所述点相关联；并且

其中，所述外科手术计划软件在被执行时进一步被配置为通过进一步被配置为进行以下操作来输出所述切割计划数据：输出包括与所述工具路径的每个点相关联的所述计划进给速率因子的所述工具路径。

43.一种外科手术系统，所述外科手术系统包括：

机器人操纵器，所述机器人操纵器被配置为支撑和移动工具；以及

控制系统，所述控制系统耦合到所述机器人操纵器，并且包括：

一个或多个处理器；以及

非暂时性计算机可读介质，在所述非暂时性计算机可读介质上存储有指令，所述指令在由所述一个或多个处理器执行时实施计算机实施的外科手术计划软件，所述外科手术计划软件被配置为：

获得解剖数据，所述解剖数据包括解剖体积的几何形状和密度值；

获得包括工具路径的路径数据，机器人操纵器将沿着所述工具路径移动工具以与解剖体积交互，所述工具路径由所述工具将在其间连续通过的点限定；

获得工具数据，所述工具数据包括将与所述工具路径交互的所述工具的几何形状；

合并所述路径数据和所述解剖数据；以及

对于所述工具路径的至少一个点：

识别所述点相对于所述解剖数据的位置，

从所述工具数据加载所述工具在所述识别的位置处的所述几何形状，

在所述识别的位置处，识别所述工具的所述几何形状与所述解剖体积之间的相交部，

确定所述相交部内的所述解剖数据的密度值，

计算与所述工具的所述几何形状与所述解剖体积之间的交互相关的工具接触因子，

基于所述确定的密度值和所述计算出的工具接触因子来设置所述工具的计划进给速率因子，以及

将所述计划进给速率因子与所述至少一个点相关联；以及

输出包括所述工具路径的切割计划数据，所述工具路径包括与所述工具路径的所述至少一个点相关联的所述计划进给速率因子；并且

其中所述控制系统利用所述输出的切割计划数据来控制所述机器人操纵器，以根据与所述工具路径的所述至少一个点相关联的所述计划进给速率因子沿着所述工具路径移动所述工具，以使所述工具能够与所述解剖体积交互。

44.一种计算机实施的外科手术计划方法，所述外科手术计划方法包括：

获得包括解剖结构的几何形状的解剖数据；

获得包括工具路径的路径数据，机器人操纵器将沿着所述工具路径移动工具以与所述解剖结构交互，所述工具路径由所述工具将在其间通过的点限定；

获得包括所述工具的几何形状的工具数据；

合并所述路径数据和所述解剖数据；

对于所述工具路径的至少一个点：

识别所述点相对于所述解剖数据的位置，

从所述工具数据加载所述工具在所述识别的位置处的所述几何形状，

计算与所述工具的所述几何形状与所述解剖结构之间的交互相关的工具接触因子，

基于所述计算出的工具接触因子来设置所述工具的计划进给速率因子，以及

将所述计划进给速率因子与所述至少一个点相关联；以及

输出包括所述工具路径的切割计划数据，所述工具路径包括与所述工具路径的所述至少一个点相关联的所述计划进给速率因子。

45.一种计算机实施的方法，所述方法包括：

获得解剖数据，所述解剖数据包括解剖体积的几何形状和密度值；

获得虚拟对象数据，所述虚拟对象数据包括具有多边形元素的网格的虚拟对象的几何形状；

合并所述解剖数据和所述虚拟对象数据以基于所述密度值确定所述网格的一个或多个多边形元素的参数；

实施虚拟模拟，其中将工具表示为适于与所述虚拟对象的所述一个或多个多边形元素交互的虚拟模型；以及

响应于所述工具的所述虚拟模型与所述虚拟对象的所述一个或多个多边形元素交互，基于所述参数来修改工具的操作。

46.如权利要求45所述的计算机实施的方法，所述方法包括：

命令机器人操纵器根据第一进给速率移动所述工具；

在所述工具根据所述第一进给速率移动时，检测所述虚拟模型与所述虚拟对象的所述一个或多个多边形元素之间的交互；以及

基于与所述一个或多个多边形元素相关联的所述参数来计算第二进给速率；并且

其中修改所述工具的操作包括命令所述机器人操纵器以所述第二进给速率移动所述工具。

47.如权利要求45所述的计算机实施的方法，所述方法包括：

命令机器人操纵器移动所述工具；

利用所述工具的所述虚拟模型穿透所述虚拟对象的所述一个或多个多边形元素；

基于与所述一个或多个多边形元素相关联的所述参数来计算反作用力；以及

在所述虚拟模拟中向所述虚拟模型施加所述反作用力，以减少所述虚拟模型对所述一个或多个多边形元素的穿透；并且

其中修改所述工具的操作包括命令所述机器人操纵器根据在所述虚拟模拟中向所述虚拟模型施加所述反作用力来移动所述工具，以约束所述工具相对于所述虚拟对象的移动。

48.一种计算机实施的方法，所述方法包括：

获得解剖数据，所述解剖数据包括解剖体积的几何形状和密度值；

获得虚拟对象数据，所述虚拟对象数据包括具有多边形元素的网格的虚拟对象的几何形状；以及

合并所述解剖数据和所述虚拟对象数据以基于所述密度值确定所述网格的一个或多个多边形元素的参数。

49.一种非暂时性计算机可读介质，在所述非暂时性计算机可读介质上存储有指令，所述指令在由一个或多个处理器执行时实施计算机实施的外科手术计划软件，所述外科手术计划软件被配置为：

获得解剖数据，所述解剖数据包括解剖体积的几何形状和组织参数；

获得包括由点限定的工具路径的路径数据；

获得工具数据，所述工具数据包括将与所述工具路径交互的工具的几何形状；

合并所述路径数据和所述解剖数据；以及

对于所述工具路径的至少一个点：

识别所述点相对于所述解剖数据的位置，

从所述工具数据加载所述工具在所述识别的位置处的所述几何形状，

在所述识别的位置处，识别所述工具的所述几何形状与所述解剖体积之间的相交部，

确定所述相交部内的所述解剖数据的所述组织参数，

计算与所述工具的所述几何形状与所述解剖体积之间的交互相关的工具接触因子，

基于所述确定的组织参数和所述计算出的工具接触因子来设置所述工具的计划进给速率因子，以及

将所述计划进给速率因子与所述至少一个点相关联；以及

输出包括所述工具路径的切割计划数据，所述工具路径包括与所述工具路径的所述至少一个点相关联的所述计划进给速率因子。

50.如权利要求49所述的非暂时性计算机可读介质，其中所述计算机实施的外科手术计划软件进一步被配置为基于在所述工具的马达上实现预定的马达电流来设置所述工具的所述计划进给速率因子。

51.如权利要求49所述的非暂时性计算机可读介质，其中所述计算机实施的外科手术计划软件进一步被配置为：

基于所述确定的组织参数和所述计算出的工具接触因子来设置所述工具的输出姿态；

将所述输出姿态与所述至少一个点相关联；以及

输出包括所述工具路径的所述切割计划数据，所述工具路径包括与所述工具路径的所述至少一个点相关联的所述输出姿态。

52.如权利要求49所述的非暂时性计算机可读介质，其中所述计算机实施的外科手术计划软件被配置为通过进一步被配置为获得所述工具相对于所述工具路径的至少一个点的预定义姿态来获得路径数据。

53.一种非暂时性计算机可读介质，在所述非暂时性计算机可读介质上存储有指令，所述指令在由一个或多个处理器执行时实施计算机实施的外科手术计划软件，所述外科手术计划软件被配置为：

获得解剖数据，所述解剖数据包括解剖体积的几何形状和组织参数；

获得包括由点限定的工具路径的路径数据；

获得工具数据，所述工具数据包括将与所述工具路径交互的工具的几何形状；

合并所述路径数据和所述解剖数据；以及

对于所述工具路径的至少一个点：

识别所述点相对于所述解剖数据的位置，

从所述工具数据加载所述工具在所述识别的位置处的所述几何形状，

在所述识别的位置处，识别所述工具的所述几何形状与所述解剖体积之间的相交部，

确定所述相交部内的所述解剖数据的所述组织参数，

计算与所述工具的所述几何形状与所述解剖体积之间的交互相关的工具接触因子，

基于所述确定的组织参数和所述计算出的工具接触因子来设置所述工具的输出姿态，以及

将所述输出姿态与所述至少一个点相关联；以及

输出包括所述工具路径的切割计划数据，所述工具路径包括与所述工具路径的所述至少一个点相关联的所述输出姿态。

54.如权利要求53所述的非暂时性计算机可读介质，其中所述计算机实施的外科手术计划软件被配置为通过进一步被配置为获得所述工具相对于所述工具路径的至少一个点的预定义姿态来获得路径数据。

55.一种非暂时性计算机可读介质，在所述非暂时性计算机可读介质上存储有指令，所述指令在由一个或多个处理器执行时实施计算机实施的外科手术计划软件，所述外科手术计划软件被配置为：

获得解剖数据，所述解剖数据包括解剖体积的几何形状和组织参数；

获得包括由点限定的工具路径的路径数据；

获得工具数据，所述工具数据包括将与所述工具路径交互的工具的几何形状；

合并所述路径数据和所述解剖数据；以及

对于所述工具路径的至少一个点：

识别所述点相对于所述解剖数据的位置，

从所述工具数据加载所述工具在所述识别的位置处的所述几何形状，

在所述识别的位置处，识别所述工具的所述几何形状与所述解剖体积之间的相交部，

确定所述相交部内的所述解剖数据的所述组织参数，

计算与所述工具的所述几何形状与所述解剖体积之间的交互相关的工具接触因子，

基于所述确定的组织参数、所述计算出的工具接触因子以及在所述工具的马达上实现预定的马达电流，设置所述工具的计划进给速率因子，以及

将所述计划进给速率因子与所述至少一个点相关联；以及

输出包括所述工具路径的切割计划数据，所述工具路径包括与所述工具路径的所述至少一个点相关联的所述计划进给速率因子。

56.一种非暂时性计算机可读介质，在所述非暂时性计算机可读介质上存储有指令，所述指令在由一个或多个处理器执行时实施计算机实施的外科手术计划软件，所述外科手术计划软件被配置为：

获得解剖数据，所述解剖数据包括解剖体积的几何形状和组织参数；

获得包括由点限定的工具路径的路径数据；

获得工具数据，所述工具数据包括将与所述工具路径交互的工具的几何形状；

合并所述路径数据和所述解剖数据；以及

对于所述工具路径的至少一个点：

识别所述点相对于所述解剖数据的位置，

从所述工具数据加载所述工具在所述识别的位置处的所述几何形状，

在所述识别的位置处，识别所述工具的所述几何形状与所述解剖体积之间的相交部，

确定所述相交部内的所述解剖数据的所述组织参数，

计算与所述工具的所述几何形状与所述解剖体积之间的交互相关的工具接触因子，

基于所述确定的组织参数和所述计算出的工具接触因子来设置工具操作参数，以及

将所述工具操作参数与所述至少一个点相关联；以及

输出包括所述工具路径的切割计划数据，所述工具路径包括与所述工具路径的所述至少一个点相关联的所述工具操作参数。