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人體脊柱椎管狹窄是一種常見的骨科疾病，可引起一系列神經系統癥狀。椎板減壓切除術是治療椎管狹窄癥的常見方法，由于該手術區域靠近脆弱的脊柱神經，手術精度要求高、耗時長，因此經驗豐富的醫師方可進行此類手術。隨著科技的發展，采用機器人輔助手術越來越多地被人們所接受。為了防止機器人執行器械末端磨頭磨穿椎板并傷害神經，該研究提出一種基于磨削力模型的實時磨削深度監控方法，以確保手術安全。

圖1機器人磨削深度預測模型

具體地，首先基于球形磨頭的幾何形狀建立其在不同深度的切削力模型；然后，采用牛骨作為磨削實驗材料，并采集實驗中的機器人末端執行器械的力信號，對切削力模型中的未知參數通過粒子群優化算法進行辨識；最后，通過多次實驗建立機器人磨削深度與磨削力之間的相互關系模型。

實驗結果表明，當機器人磨削深度在[0.8,1.2]mm時，基于磨削力的磨削深度預測結果精度可達±0.1mm；當深度增加到[1.2,1.6]mm時，預測精度為±0.2mm。

該研究所提出的基于磨削力模型的機器人磨削深度實時監控方法，具有較好的臨床應用價值，可實現機器人輔助椎板減壓手術的術中狀態精細感知，確保機器人手術安全。同時，相關技術可以很好地應用在機器人輔助神經外科、關節置換等手術中。轉載自《集成技術》

圖2球形磨頭幾何模型