Ingenieure entwickeln Low-Cost, High-Genauigkeit GPS-ähnliches System für flexible medizinischen Roboter

Das System wurde von Tania Morimoto entwickelt, Professor für Maschinenbau an der Jacobs School of Engineering an der UC San Diego und Maschinenbau Ph.D. Student Connor Watson. Ihre Ergebnisse sind in der April 2020 Ausgabe von IEEE Robotics and Automation Letters veröffentlicht.

„Continuum medizinische Roboter in stark eingeschränkten Umgebungen im Inneren des Körpers wirklich gut funktionieren“, sagte Morimoto. „Sie sind von Natur aus sicher und nachgiebiger als starren Werkzeugen. Aber es wird viel schwieriger, ihre Lage und ihre Form im Innern des Körpers zu verfolgen. Und dann, wenn wir in der Lage, Spur mehr sie leicht, dass ein großer Vorteil wären sowohl für den Patienten und Chirurgen.“

Die Forscher einen Magneten in die Spitze eines flexiblen Roboter eingebettet, die in empfindlichen Stellen im Inneren des Körpers, wie arterielle Passagen im Gehirn verwendet werden kann. „Wir haben mit einem wachsenden Roboter, der ein Roboter aus einem sehr dünnen Nylon hergestellt ist, dass wir umkehren, fast wie eine Socke, und unter Druck mit einer Flüssigkeit, die der Roboter zu wachsen verursacht“, sagten Watson. Da der Roboter durch wachsende weich und bewegt sich, es hat sehr wenig Einfluss auf seine Umgebung und ist somit ideal für den Einsatz in der medizinischen Einstellungen vornehmen.

Die Forscher dann vorhandenen Magnetlokalisierungsverfahren verwendet, die wie GPS sehr viel arbeiten, ein Computermodell zu entwickeln, das die Roboter Lage vorhersagt. GPS-Satelliten-Ping-Smartphones und basierend darauf, wie lange es dauert, das Signal zu ankommen, kann der GPS-Empfänger im Smartphone bestimmen, wo das Handy ist. Ebenso wissen die Forscher, wie stark das Magnetfeld der Magnet in dem Roboter eingebettet sein um sollte. Sie berufen sich auf vier Sensoren, die sorgfältig um den Bereich angeordnet sind, wo der Roboter die Magnetfeldstärke zu messen arbeitet. Je nachdem, wie stark das Feld ist, sie sind in der Lage zu bestimmen, wo die Spitze des Roboters ist.

Das gesamte System einschließlich der Roboter, Magnete und Magnet Lokalisierung Setup, kostet etwa $ 100.

Morimoto und Watson ging einen Schritt weiter. Sie trainierten dann ein neuronales Netz, den Unterschied zwischen lernen, was die Sensoren gelesen haben und was das Modell sagte die Sensoren lesen sollten. Im Ergebnis verbesserte Lokalisierungsgenauigkeit sie die Spitze des Roboters zu verfolgen.

„Können wir hoffen, dass unsere Lokalisierungstools ideal, diese Art von wachsenden Robotertechnologien verbessern. Wir wollen diese Forschung voranzutreiben, so dass wir unser System in einer klinischen Umgebung testen und sie schließlich in die klinische Anwendung übersetzen“, sagte Morimoto.