
Ingenieurs ontwikkel 'n lae-koste, hoë-akkuraatheid GPS-agtige stelsel vir buigsame mediese robotte
Die stelsel is ontwikkel deur Tania Morimoto, 'n professor in meganiese ingenieurswese aan die Jacobs Skool vir Ingenieurswese by UC San Diego, en meganiese ingenieurswese Ph.D. student Connor Watson. Hul bevindinge is gepubliseer in die April 2020-uitgawe van IEEE Robotics en Automation Briewe.
"Continuum mediese robotte werk baie goed in hoogs beperkte omgewings binne die liggaam," sê Morimoto. "Hulle is inherent veiliger en meer voldoen as rigiede gereedskap. Maar dit word 'n veel moeiliker om hul plek en hul vorm in die liggaam op te spoor. En so as ons in staat spoor hulle makliker sou dit 'n groot voordeel vir beide pasiënte en chirurge. "
Die navorsers ingesluit 'n magneet in die punt van 'n buigsame robot wat gebruik kan word in delikate plekke in die liggaam, soos arteriële gedeeltes in die brein. "Ons het met 'n groeiende robot, wat is 'n robot gemaak van 'n baie dun nylon dat ons invert, amper soos 'n sokkie, en druk met 'n vloeistof wat veroorsaak dat die robot om te groei," het Watson gesê. Omdat die robot is sag en beweeg deur 'n groeiende, dit het baie min impak op die omgewing, maak dit ideaal vir gebruik in mediese instellings.
Die navorsers dan gebruik bestaande magneet lokalisering metodes wat werk baie soos GPS, tot 'n rekenaar model wat plek die robot se voorspel ontwikkel. GPS satelliete ping slimfone en op grond van hoe lank dit neem vir die sein te kom, kan die GPS-ontvanger in die smartphone bepaal waar die selfoon is. Net so, navorsers weet hoe sterk die magnetiese veld die magneet ingebed in die robot moet wees om. Hulle maak staat op vier sensors wat versigtig gespasieer regoor die area waar die robot bedryf om die magnetiese veldsterkte meet. Op grond van hoe sterk die veld is, hulle in staat is om te bepaal waar die punt van die robot is.
Die hele stelsel, insluitende die robot, magnete en magneet lokalisering opstel, koste van sowat $ 100.
Morimoto en Watson het 'n stap verder. Hulle het toe opgelei 'n neurale netwerk om die verskil tussen wat die sensors gelees en wat die model het die sensors moet lees leer. As gevolg hiervan, verbeter hulle lokalisering akkuraatheid tot by die punt van die robot op te spoor.
"Die ideaal is ons hoop dat ons lokalisering gereedskap kan help verbeter hierdie soort groei robot tegnologie. Ons wil hierdie navorsing te stoot vorentoe sodat ons ons stelsel kan toets in 'n kliniese omgewing en uiteindelik vertaal dit in kliniese gebruik," sê Morimoto.
bron: University of California - San Diego. "Engineers develop low-cost, high-accuracy GPS-like system for flexible medical robots." ScienceDaily. ScienceDaily, 18 May 2020. <www.sciencedaily.com/releases/2020/05/200518111721.htm>.