骨科手术机器人的协同控制方法

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机器人的协同控制研究

机器人的协同控制研究机器人的协同控制是指多个机器人之间通过相互合作和协调，完成特定任务的过程。

随着科技的不断发展，机器人在工业、军事、医疗等领域的应用越来越广泛，因此研究机器人的协同控制对于提高工作效率和提升机器人性能具有重要意义。

本文将探讨机器人的协同控制研究的关键问题和最新进展。

一、协同控制的关键问题1.任务分配：在协同控制中，不同机器人需要完成不同的任务。

因此，如何将任务合理地分配给机器人是一个关键问题。

任务分配的目标是使得每个机器人的工作负载尽量平衡，同时满足特定的约束条件，例如时间限制和资源限制等。

传统的任务分配算法包括最小完成时间算法和分解协调算法等，但是这些算法往往存在局部最优解的问题，因此需要进一步研究更加高效的任务分配算法。

2.路径规划：机器人在执行任务过程中需要确定自身的移动路径。

路径规划的目标是使得机器人能够在避免碰撞的前提下，尽快到达目标位置。

传统的路径规划算法包括A*算法和D*算法等，但是这些算法存在着计算复杂度高和无法适应动态环境变化的问题。

因此，研究高效且适应环境变化的路径规划算法是协同控制研究的重要内容之一。

3.信息共享：在协同控制中，机器人之间需要进行信息共享，以便更好地协调彼此的动作。

信息共享可以通过传感器获取周围环境的信息，并通过通信方式将信息传递给其他机器人。

传统的信息共享方式包括基于局部信息的协同控制和基于全局信息的协同控制等。

然而，这些方式存在着信息传输的延迟和传输容量的限制等问题。

因此，如何有效地进行信息共享是机器人协同控制研究中需要解决的关键问题之一。

二、协同控制研究的最新进展1.深度学习在任务分配中的应用：深度学习作为一种强大的机器学习方法，近年来在机器人协同控制研究中得到了广泛应用。

研究者们通过训练神经网络模型，实现了智能化的任务分配算法。

这些算法可以根据不同任务的性质和约束条件，自动地为每个机器人分配合适的任务。

深度学习在任务分配中的应用极大地提高了机器人协同控制的效率和准确性。

机器人技术在人机协作中的使用方法和技巧

机器人技术在人机协作中的使用方法和技巧近年来，随着人工智能和机器人技术的飞速发展，机器人在各个领域中的应用逐渐增多。

机器人技术在人机协作中的使用方法和技巧，对于提高工作效率、减轻人力压力以及改善生活质量具有重要意义。

本文将探讨机器人技术在人机协作中的使用方法和技巧，并分析其优势和挑战。

一、机器人在人机协作中的使用方法1.任务自动化：机器人可以执行一系列的重复性任务，从而减轻人力负担。

例如，在生产线上，机器人可以负责装配、包装等重复性工作，提高生产效率和质量。

2.协助和协作：机器人可以与人类共同完成复杂的任务。

例如，在手术中，机器人可以为医生提供精确的手术导航和辅助操作，减少手术风险和提高手术效果。

3.信息处理：机器人可以帮助人类处理和分析大量的信息。

例如，在金融领域，机器人可以利用自然语言处理和数据挖掘技术，自动分析财经新闻和市场数据，提供决策支持。

二、机器人在人机协作中的技巧1.人机交互界面：为了方便人机协作，机器人需要具备友好的用户界面和操作方式。

例如，机器人可以通过语音和手势识别技术与人类进行交互，提高用户体验和操作效率。

2.智能感知与情境适应：机器人需要具备智能感知和情境适应能力，能够根据环境变化和任务需求进行相应调整。

例如，在自动驾驶领域，机器人可以通过传感器感知路况和交通情况，并做出相应决策和处理。

3.学习与优化：机器人需要具备学习和优化能力，能够通过不断地学习和调整提高性能。

例如，在机器人控制领域，机器人可以根据不同的任务和环境进行学习和优化，提升自身的操作精准度和效率。

三、机器人在人机协作中的优势1.提高工作效率：机器人可以执行繁重、危险和重复性的工作，释放人力，提高工作效率。

例如，在工业生产中，机器人可以代替人类完成一些危险的工作，如高空作业或有害物质处理，减少工伤事故的发生。

2.减轻人力压力：机器人可以减轻人力压力，提高工作生活质量。

例如，在医疗行业，机器人可以承担病人的照料工作，减轻护士的负担，提供更好的医疗服务。

MAKO机器人辅助单髁置换手术的护理配合

MAKO机器人辅助单髁置换手术的护理配合MAKO机器人是一种最新的手术辅助设备，被广泛应用于单髁置换手术中。

单髁置换手术是一种治疗关节退化的常见手术，通过置换病变的骨头和软骨组织，以恢复关节功能并减轻疼痛。

MAKO机器人的引入，为医生们提供了更精确、更安全的手术方法。

在这篇文章中，我们将谈论MAKO机器人辅助单髁置换手术的护理配合。

首先，护士在手术前要对MAKO机器人进行准备。

这包括校准机器人的传感器和摄像头，确保它们准确地读取患者的解剖结构。

护士需要熟悉MAKO机器人的操作和程序，以便在手术期间给予适当的支持。

手术室内的护士要与外科团队密切配合，确保手术顺利进行。

在手术中，MAKO机器人会实时显示患者的解剖结构，并为外科医生提供准确的导航。

护士需要保持机器人及其系统的稳定运行，以避免手术过程中出现故障。

在手术过程中，护士需要密切监测患者的生命体征，包括心率、呼吸和血压。

他们还需要确保患者舒适，并及时采取措施来缓解疼痛和不适。

由于单髁置换手术是一种创伤性手术，护士还需要注意术后出血的情况，并及时采取措施来控制出血。

手术后，护士要协助患者进行恢复。

他们需要确保患者在床上休息，避免过度活动。

他们还需要监测患者的伤口，防止感染，并根据医生的指示更换伤口敷料。

护士还要协助患者进行康复训练，包括物理治疗和康复练习，以加强关节和肌肉的功能。

此外，护士还需要提供给患者和家属关于术后护理的指导。

他们应向患者解释术后注意事项，如保持伤口干燥和清洁，避免剧烈运动等。

护士还可以向患者提供关于使用辅助设备（如助行器）的指导，并解答他们可能有的任何问题。

总之，MAKO机器人作为单髁置换手术的辅助设备，对护理配合提出了新的要求。

护士需要熟悉机器人的操作和程序，并在手术中提供稳定的支持。

他们还要密切监测患者的生命体征，确保手术的安全进行。

在手术后，护士需要协助患者进行康复，并提供相关的护理指导。

机器人的人机协同控制

机器人的人机协同控制机器人的出现已经逐渐改变了我们的生活。

在工业生产中，机器人可以进行繁重的劳动，提高生产效率；在医疗领域，机器人可以帮助医生进行手术操作等。

然而，要使机器人能够更好地与人类合作，实现人机协同控制，仍然存在一些挑战。

一、传感器技术在人机协同控制中的应用传感器技术对于机器人实现人机协同具有重要意义。

通过传感器，机器人可以感知到周围的环境和人类的行为，从而做出相应的反应。

例如，机器人可以通过摄像头感知到人类的手势，进而判断人类的意图并执行相应的任务。

此外，力传感器可以帮助机器人感知到物体的重量和力的大小，从而更好地与人类进行协同操作。

二、人机界面设计在人机协同控制中的作用人机界面设计对于机器人实现人机协同至关重要。

一个良好的界面设计可以使人类与机器人之间的交互更加自然和高效。

例如，通过直观的图形界面，人类可以方便地控制机器人的运动和动作；通过语音交互界面，人类可以直接与机器人进行语音指令的交流。

因此，人机界面设计需要考虑到人类的使用习惯和感知能力，使交互过程更加友好和智能化。

三、算法优化在人机协同控制中的应用算法优化是实现人机协同控制的核心技术之一。

通过优化算法，可以使机器人更好地理解和解释人类的意图，并做出正确的响应。

例如，对于协同抓取任务，算法可以帮助机器人动态调整抓取力度和位置，以适应不同的工作场景和物体形态。

此外，算法还可以实现机器人与人类之间的轨迹规划和路径规划，确保在工作过程中的安全和高效。

四、人机协同控制在智能制造中的应用前景人机协同控制在智能制造领域具有广阔的应用前景。

通过机器人与人类的紧密合作，可以提高生产效率和质量，降低成本和风险。

例如，在装配生产线上，机器人可以执行繁重和危险的任务，而人类可以负责复杂的决策和监控。

这种人机协同模式可以最大程度地发挥机器人和人类的优势，实现智能制造的目标。

综上所述，机器人的人机协同控制具有重要的意义和挑战。

通过传感器技术、人机界面设计和算法优化，可以实现机器人与人类之间的紧密合作和协调。

机器人的集群协同控制方案

机器人的集群协同控制方案机器人的集群协同控制方案是指通过多台机器人之间的协同工作，以达到共同完成特定任务的目标。

这一方案可以应用于各种领域，如工业生产、军事行动、救援任务等等。

在这篇文章中，我们将讨论机器人集群协同控制方案的基本原理、应用场景以及相关技术的发展。

一、基本原理机器人的集群协同控制方案基于分布式系统的思想，通过将任务拆分为若干子任务，并将这些子任务分配给不同的机器人进行处理，最终实现整体任务的协同完成。

其中关键的基本原理包括：1. 通信与信息共享：机器人之间通过无线通信网络相互传递信息，包括任务分配、状态更新等数据，从而实现全局信息共享。

2. 路径规划与避障：机器人在执行任务过程中需要规划合适的移动路径，并通过传感器感知周围环境，避免障碍物的影响。

3. 任务分配与协调：中央控制系统负责将整体任务划分为子任务，并将子任务分配给不同的机器人，同时协调各个机器人的行动，确保任务的高效完成。

二、应用场景机器人的集群协同控制方案在许多领域都有广泛的应用场景。

以下是几个典型的例子：1. 工业生产：在汽车制造、电子设备组装等领域，通过机器人集群的协同工作，可以提高生产效率和质量，降低人力成本。

2. 军事行动：机器人集群可以用于无人侦察、搜救任务，通过协同工作提高军事行动的效果，并减少对士兵的危险。

3. 救援任务：在灾难发生时，机器人集群可以进行搜救、物资运输等任务，提高救援效率，并减少对救援人员的压力。

4. 环境监测：机器人集群可以用于大规模环境监测，如空气质量监测、水质监测等领域，提供更全面、准确的数据支持。

三、相关技术的发展随着科技的进步和人工智能的发展，机器人集群协同控制方案的相关技术也得到了不断的突破和改进。

以下是几个主要的技术进展：1. 人工智能算法：机器人的路径规划、任务分配等决策过程可以运用机器学习和优化算法，实现智能化的决策，提高任务的效率和质量。

2. 传感器技术：随着传感器技术的不断进步，机器人可以更好地感知周围环境，对障碍物、敌人等进行准确的检测和判断。

手术机器人的协同工作空间分析

机器人正常运行时，末端执行构件的坐标系原点
人的设计、控制、应用过程中具有非常重要的作用。机驱动电机和相应结构构成，可以保证装备的末端手器人的工作空间定义为：机器人操作机正常运行时，术刀有足够的灵活空间和灵活度。末端执行器坐标系的原点能在空间活动的最大范围。或者说末端可达点占有的空间体积。这一空间又称可达空间（ｅｃａｌＷｏｋｐｃ）或总工作空间，作Ｒａｈｂｅｒｓａｅ，记兀’ 。这种关系可以视为关节空间变量与工作空间的映射，示为表ＨＲ＝｛ｇ： ’ Ｐ（）ｇ∈ＱＣ）Ｒ
＝
Ｙ０
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由于Ｐ点是第七坐标系的原点，所以
０
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｛ｇ）（）ｇ∈ Ｃ（＝ｇ：，ＲＱ）Ｒ９
一
１微创手术机器人整体结构
该微创手术机器人主要由８部分组成，如图个
ｌ所示。分别是底座１立柱部分２６、及个关节。座底的作用，是用来固定整个微创手术机器人躯体，底座
收稿日期：００１— １２１— ２３作者简介：王雪清（９３）男，１８一，河南鹿邑人，硕士，究方向为：研机械设计及理论。

协作机器人的协同控制技巧

协作机器人的协同控制技巧在现代制造业中，协作机器人已经成为生产线上的常见工具。

与传统的固定自动化设备相比，协作机器人具有更高的灵活性和适应性，能够与人类操作员安全地共同工作。

然而，要实现协作机器人的高效工作，需要一套有效的协同控制技巧。

本文将介绍几种协作机器人的协同控制技巧，旨在帮助读者更好地理解和应用这些技术。

1.力控制：协作机器人的一个关键特点是能够感知和控制外部施加的力。

力控制技术可以使协作机器人根据外部力的大小和方向来调整自身的运动轨迹和力的施加，以便与人类操作员更好地协同工作。

例如，在搬运物品的过程中，协作机器人可以根据物品的重量和形状来调整自己的力度和姿态，以避免对操作员造成伤害。

2.视觉引导：协作机器人可以集成视觉系统，通过摄像头等设备实时感知周围环境，并根据图像信息来引导自己的动作。

视觉引导可以使协作机器人更加准确地识别和定位物体，并快速做出相应的动作。

例如，在组装产品的过程中，协作机器人可以通过视觉引导来精确定位零件，并进行自动装配。

3.轨迹规划：协作机器人的运动轨迹规划对于实现与人类操作员的协同工作至关重要。

通过合理规划运动轨迹，可以使协作机器人高效地完成任务，并与操作员无缝衔接。

同时，轨迹规划还需要考虑到安全性和稳定性等因素，以保证协作机器人的运动过程平稳可控。

例如，在协作搬运的过程中，轨迹规划需要考虑到搬运物品的大小、重量和操作员的位置，以确保协作机器人的动作安全高效。

4.动力学控制：协作机器人的动力学控制是实现高效协同工作的关键一环。

动力学控制技术可以使机器人在与操作员协同工作时保持平衡和稳定，并提供足够的动力输出。

通过动力学控制，协作机器人可以根据外部环境和任务需求调整自己的姿态和力度，并与操作员实现高效配合。

例如，在装配过程中，协作机器人可以根据零件的重量和形状来调整自己的力度和姿态，以便与操作员协同完成装配任务。

5.智能决策：协作机器人的智能决策能力对于实现高效协同工作至关重要。

机器人的协作控制和协作策略

机器人的协作控制和协作策略随着机器人技术的不断发展，机器人在现代社会中扮演着越来越重要的角色。

机器人有着超群的执行力和准确的执行能力，可以帮助人类自动化各种工作流程。

虽然在许多领域中，单个机器人已经可以自主地执行任务，但在一些特定的应用场景中，机器人的协作控制和协作策略显得非常重要。

机器人协作控制是指多个机器人在协同完成任务时所需的控制策略和技术。

不同的任务需要不同的控制方法，例如，一些需要机器人之间的相互合作和协同（例如在制造行业中），而另一些则需要机器人与人类的协同。

机器人协作控制要求机器人间的通信完善，以确保协同工作的顺畅进行。

一些任务可能需要轮流执行，这就需要机器人的控制系统和任务分配策略来管理。

机器人协作策略是指机器人协同工作的策略和规划。

机器人需要通过学习和识别，获得关于任务要求和环境的信息，并相应地采取行动。

机器人协作策略的设计涉及到许多方面，如任务分配、路径规划、避障等，这些都需要考虑到实际场景中的实时性和可行性。

机器人协作控制和协作策略的设计在日常生活中有很多应用。

例如，在制造行业中，机器人需要完成协同操作，如将物料移动到下一个工作站，执行同时编程和撞击检测等任务。

在医疗行业中，机器人需要准确识别病人的位置和状态，与医护人员协同工作，并执行手术、治疗等任务。

在物流行业中，机器人可以协同完成包裹的分拣、运输和递送等任务。

机器人协同工作的一个重要挑战是通信问题。

机器人之间需要及时地传递信息，以实现协同工作。

信道争用和误码可能会延迟或阻碍信息传输，而机器人需要在延迟或阻塞的情况下自动执行控制。

为解决通信问题，一种解决方案是利用最新的无线通信技术，如介绍5G网络，以实现高带宽和低延迟的网络通信。

此外，机器人还可以通过装备高精度雷达和传感器组合体系来识别和避开障碍。

在机器人协同工作中，还有许多其他的实现挑战，例如任务分配、机器人之间的协同路径规划、控制参数的动态调整等。

我们必须持续探索并发展合适的方法、技术和工具，使机器人协同控制机制达到准确、可靠、高效和安全的目标。

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ｔｅｓｆｒｎｓａｅｆｔｅｒｂｔｔｅｉｕｌｆｅｂｃｆｒｅｓａｓｇｅｔｒｕｈｈｆｚｙｏｔｏａｇｒｔｍａｄｈａｅｗｏｋｉｇｐｃｏｈｏｏ，ｈｖｒａｅｄａｋｏｃｉｓｉｎｄｈｏｇｔｅｕｚｃｎｒｌｌｏｉｔｈｎｔａｓｏｍｅｏｔｅｔｌ．ｐｒｔｏｓｄｈｏｇｅｗｏｋ．Ｍｅｎｉｅ．ｗｅａｓｒｐｓｄｅｓｎａｌｐｏｅｓｐａｉｇｒｎｆｒｄｔｈｅｅｏｅａｉｎｉｅｔｒｕｈｎｔｒａｗｈｌｌｏｐｏｏｅａｒａｏｂｅｒｃｓｌｎｎｎｍｅｈｄｔｐｉｌｒａｉｅｈｃｌｂｒｔｖｃｎｒｌｔｏｏｏｔｍａｌｅｌｚｔｅｏｌｏａｉｅｏｔｏｍｅｈｄＰｒｏｍａｃｏｕｔｏｗａａｉａｅｂｄｓｇｅｙａｔｏ．ｅｆｒｎｅｆｏｒｍｅｈｄｓｖｌｄｔｄｙｅｉｎｄ
的速度、位姿和进程。也就是说，过术前精确的手术通规划轨迹加上过滤掉重力和颤动的实时力反馈的控制，使得即使是不熟练的操作者，然可能完成资深医依
师才能完成的颅颔面截骨手术。
４结束语
［２］
ａｄＵｅｆｕｇａＲｂｔＪ．Ｇｎｒｌｕｇｒ，０５ｎｓｓｒｉｌｏｏｓ［］ｅｅａＳｒｅ２０，ｏＳｃｙ
方案设计的参考。本论文验证了这种协同操作方式的可
［５］
Ｓｓｍｆｒｒｎｆｉｌｕｇｒｃ］ＣＡ，０１ｙｔａｉａａＳｒｙ［．ＩＲ２０．ｅｏＣｏｃｅ
ＨＥＩＮＡ，ＬＵＥＴＨＴＣ．ＲｏｏＣｏｔｏｉＭａｉｌｆｃａｂｔｎｒｌｎｘｌｏａｉｌ
对比实验，实验结果可以验证得出这种协同控制策［］从４
略的有效性和安全性。需要注意的是，中设计的协文同控制策略和手术规划方法虽然是专为颅颌面截骨手术设计的，但也可以作为其他类型手术操作控制策略及
ｅｐｒｍｅｔ．ｘｅｉｎｓ
Ｋｅｒｙｗｏｄｓ：ｃａｉ．ｘｌｏａｉｌｕｇｃｌｏｏｒｎｏｍａｉｆｃａｓｒｉａｒｂｔｌｃｎｒｌｐｏｅｓｐｌｎｉｇｏｔｏｒｃｓａｎｎ
ｃｌａｏａｉｅｃｎｒｌｖｒｕｌｉｔｒｓｆｒｅｆｅｂｃｆｚｙｏｌｂｒｔｏｔｏｖｉａｆｕｅｏｃ —ｅｄａｋｔｘｕｚ
ｈｔ／／ｗｉｄｏｒｓｎａｏ／００ｔｐ：ｎｐｗｅ．ａｄｉ．ｇｖ２４ＢｌｄＷｏｋｓｏ／ＰＤＦ／ａｅｒｈｐｓＷａｔｓａ．ｄ．ｌＭｕｉ１ｐｆ
图５两种搜索算法对比
［３］
ＷＨＩＴＥ，ＭＵＳＡＬＤＩＷ，ＥＮＧＢＥＲＧＳ．ＥｖｌｔｏｏｔｅａｕａｉｎｆｈＮｅｗＢ・－ＲＥＸＦｔｇｅｅｔｎｇｙｔｍｆｒＭｕｌｉＭｅａｔａｉｕＴｓｉＳｓｅｏｔ— ｇｗａｔ
０引言
尚未有成功的机器人手术系统见诸报道。而本文针对颅颌面骨整复手术这种相对复杂的手
骨科手术机器人主要辅助医师完成精确的锯切、
磨削、钻孔、定位等操作，ｄｉｃ等主从式系统不术提出了基于遥操作和力交互的人机协同操作模式。与ａＶｎｉ同，自主性较高。现有骨科机器人系统大多由工业其这种模式有利于提高医师的临场感和注意力，高人提机器人技术发展而来，在膝、髋关节造型等较为简单的机交互接口的操作性能，而能有效处理这种复杂手从应用上，这种技术路线取得了成功。而对于颅颌面骨整复手术来说，剖结构复杂，术操作类型广泛，解手又
［２］
ＷＡＬＴＭＵＳＡＬ．ＷｉｄＴｕｂｎｓｉｇａｄＣｅｔｆｃｔｏＩｎｒｉｅＴｅｔｎｎｒｉａｉｎ．ｉ
［ＢＯ］２００ —２）２１ —１ — ］Ｅ／Ｌ．（０４— ２４［０２１６．
搜索规模Ⅳ
作者简介：王内１８９９年生，士研究生。研究方向为机器人与智能控制。硕
栾
楠
１７９３年生，副教授。主要研究方向为机器人学、器人智能控制等。机
４机电一体化Ｉ０３１８１．２
骨科手术机器人的协同控制方法
ＩＣＲＡ．１９９９．
（接第３上３页）
大的实际情况。本文对于摆锤共振型疲劳加载控制系统以及系统共振频率搜索提供了理论基础，实际工对程应用提供了理论依据。
譬
《艇
参考文献
邬湘成．电叶片疲劳加载试验系统研究［．海：同风Ｄ］上济大学，０２２１．
术过程。通过操作医师对机械臂的实时控制，利用在
也涉及到头部重要组织结构，危险性大，术难度很大，机器人的稳定性和精确度的同时，能保证手术过程手
基金项目：海交通大学医工交叉基金（Ｇ０ｌＳ６；海交通大学医学院博士创新基金（Ｘ２１２）上Ｙ２１Ｍ０）上ＢＪ０２９。
ＥＳＳＮｔ１ｔｖ［３］ＤＡＶＩＢＬ，ＨＡＲＲＩＳＪ，ＬＩＷＪ，ｅａ．Ａｃｉｅ
ＣｏｐｉｎｅｉｂｔｃＳｒｅ ——ＴｈｅｏｒｅＣｏｔｏｍｌａｃｎＲｏｏｉｕｇｒ — ｙｅＵｓｆＦｏｃｎｒｌ
１（）５Ｏ２：１５—１４６．
ＴＡＹＬＯＲＨ，ＭＩＲＴＴＥＬＳＴＡＤＴＤ，ＰＡＵＬＢＨＡ，ｅａ．ｔ１
ＡｎＩｇ — ｒｃｅｂｔｙｔｍｆｒｒｃｓｔｏｅｃｍａｅＤｉｅｔｄＲｏｏｉＳｓｅｃｏＰｅｉｅＯｒｈｐａｄｉ
Ｓｒｅ［］Ｅｐｒｅｔｏｏｃ，００４：７ —１２ｕｇｒＪ．ｘｅｉｎａＲｂｔｓ２０（）１３８．ｙｍｌｉ
［孙立宁，剑，志江．种基于图像导航的骨外科手术６］张杜一
行性，实际作用于真实骨质材料的探索还有待完善。
ＡｙａｉＣｎｔｉｔ［］ＩｓｔｔｎｏｅｈｎｃｌｓａＤｎｍｃｏｓａｎＪ．ｎｔｕｉｆＭｃａｉａｒｉｏ
Ｅｇｎｅｓ— Ｈ，１９ｎｉｅｒ９７，２１４）：８１（２５—２２９．
ＥＥＬＤ．ＲＡＺＮＧＣＫ０ＷＳＹＪＫ．ＷＷＯＲＭＨ．ＡＳｆｏｏａｅＲｂｔ
骨科手术机器人的协同控制方法
骨科手术机器人的协同控制方法木
ＣｏｌｂｒｔｅＣｏｔｏｅｈｄｆｒＣｒｎｏｍａｉｏａｉｌｌｏａｉｎｒｌＭｔｏｏａｉ — ｘｌｆｃａａｖｌＳｒｉａｂｔＳｓｅｕｇｃｌＲｏｏｙｔｍ
关键词：颅颌面手术机器人协同控制虚拟约束／反馈『］
ＤｏＩ０３６／．ｓｎ１０：１．９９ｉｉ．０７—００．０３０．１ｓ８ｘ２１．１００
模糊控制过程规划
Ａｂｔａｔｈｓｐｐｒｐｏｏｅｃｌｂｒｔｖｏｔｏｔｏｆａ７ＤＯＦａｉａｅｏｏｅｉｎｄｆｒｃａｉｓｒｃ：Ｔｉａｅｒｐｓｓａｏｌｏａｉｅｃｎｒｌｍｅｈｄｏ－ａｎｖｇｔｄｒｂｔｄｓｇｅｏｒｎｏｍａｉｌｆｅａｕｇｒ．Ｔｈｓｍｅｈｄｉａｅｎｖｒｕａｘｕｅｘｌｏａｉｌｓｒｅｙｉｔｏｓｂｓｄｏｉｔｌｆｔｒｓ，ｆｒｅｆｅｂｃｎｌｏｔｌ — ｐｒｔｏｉｏｃｅｄａｋａｄａｓｅｅｏｅａｉｎ．Ｗｏｋｎｎｉｅｒｉｇｉｓｄ
参考献文
［１］ＫＮＥＨＣＣＲＥｅｖｅｏｈｅＣｕｒｎｔｔＥＮＴＵＬＹ．ＡｎＯｖｒｉｗｆｔｒｅｔＳａｅ
机器人系统［］喻尔滨工程大学学报，０６２（）Ｊ．２０，７２：
２５— ２９．８８
ＴＳＥＬｅ１ｂｔ［ＢＵＲＧＨＡＲＴＣ，ＫＥＩＥＬＪ，ＨＡＳＦＤＳ，ｔａ．Ｒｏｏ７］