Engenheiros desenvolvem de baixo custo, GPS-como de alta precisão sistema para robots médicos flexíveis

O sistema foi desenvolvido por Tania Morimoto, um professor de engenharia mecânica na Escola de Engenharia de Jacobs na UC San Diego, e Ph.D. em Engenharia Mecânica estudante Connor Watson. Seus resultados são publicados na edição de abril 2020, de IEEE Robotics and Letters Automation.

"Robots médicos Continuum funcionar muito bem em ambientes altamente restritos no interior do corpo", disse Morimoto. "Eles são inerentemente mais seguro e mais compatível do que ferramentas rígidas. Mas torna-se muito mais difícil de rastrear sua localização e sua forma dentro do corpo. E por isso, se estamos trilha capaz los mais facilmente que seria um grande benefício tanto para os pacientes e cirurgiões ".

Os investigadores incorporado um magneto na ponta de um robô flexível que pode ser utilizado em lugares delicados no interior do corpo, tais como passagens arteriais no cérebro. "Nós trabalhamos com um robô crescente, que é um robô feito de um nylon muito fina que nós invertido, quase como um meia, e pressionar com um fluido que faz com que o robô para crescer", disse Watson. Porque o robô é macio e se move pela crescente, tem muito pouco impacto sobre seus arredores, tornando-o ideal para uso em ambientes médicos.

Os pesquisadores usaram então métodos de localização ímã existentes, que funcionam muito bem como GPS, para desenvolver um modelo de computador que prevê a localização do robô. GPS satélites smartphones de ping e com base em quanto tempo leva para que o sinal chega, o receptor GPS no smartphone pode determinar onde o celular é. Da mesma forma, os pesquisadores sabem o quão forte o campo magnético deve ser em torno do ímã embutido no robô. Eles dependem de quatro sensores, que são cuidadosamente espaçados em torno da área onde o robô opera de modo a medir a força do campo magnético. Com base em quão forte o campo é, eles são capazes de determinar onde a ponta do robô é.

Todo o sistema, incluindo o robô, ímãs e configuração ímã localização, custos de cerca de US $ 100.

Morimoto e Watson foi mais longe um passo. Eles, então, treinou uma rede neural para aprender a diferença entre o que os sensores foram lendo eo que o modelo disse que os sensores devem estar lendo. Como um resultado, eles melhorado de localização de precisão para controlar a ponta do robô.

"Idealmente, nós estamos esperando que nossas ferramentas de localização pode ajudar a melhorar estes tipos de crescente tecnologias robô. Eu quero empurrar essa pesquisa para a frente para que possamos testar nosso sistema em um ambiente clínico e, eventualmente, traduzi-lo em uso clínico", disse Morimoto.