18、医疗机器人认证与外骨骼开发中的用户参与

医疗机器人认证与外骨骼开发中的用户参与

1. 医疗机器人的发展与应用

1.1 医疗机器人的类型与优势

近年来,医疗机器人技术取得了显著进展。以往,为保护人类免受强大且不可预测的机械装置伤害,机器人和人类之间存在物理隔离。但随着采用先进执行器技术和安全措施的轻型协作机器人(cobots)的出现,人机得以实现物理交互,为安全高效的协作开辟了新途径。

医疗机器人主要应用于手术和康复领域。手术机器人是将外科医生的指令转化为手术部位动作的机电设备,可分为两类:一类是能在很少或无需外科医生直接控制的情况下执行具体任务的自动化机器人;另一类是在主从配置中实时模仿和优化外科医生动作的远程操作机器人。康复机器人,如可穿戴机器人和外骨骼,则非常适合康复和恢复计划,能够出色地执行康复治疗所需的重复动作,可应用于脑和脊髓损伤、中风、脑瘫、肌肉骨骼疾病、截肢、腰痛等多种病症的康复。

1.2 外科手术机器人 BROCA

西班牙的 Tecnalia、马拉加大学与科尔多瓦的雷纳·索菲亚大学医院合作开发了外科手术机器人 BROCA。该机器人原型采用模块化设计,操作直观,应用范围广泛,且价格亲民,旨在帮助全球医院开展机器人手术。自 2015 年秋季以来,该系统的第一个原型已在安达卢西亚的科尔多瓦进行了测试。

BROCA 机器人由三个六轴机械臂组成,可根据手术情况单独或协同控制。外科医生通过连接在其中一个机械臂上的内窥镜传输的 3D 屏幕观察手术区域,通过操纵杆控制台和触觉接口远程控制连接在另外两个相邻机械臂上的手术工具。未来,该系统主要用于腹腔镜手术,这种手术通过 5 至 10 毫米的小孔进行,使用机器人可使手术以特别符合解剖结构的方式进行,减少出

内容概要:本文介绍了基于Koopman算子理论的模型预测控制(MPC)方法,用于非线性受控动力系统的状态估计预测。通过将非线性系统近似为线性系统,利用数据驱动的方式构建Koopman观测器,实现对系统动态行为的有效建模预测,并结合Matlab代码实现具体仿真案例,展示了该方法在处理复杂非线性系统中的可行性优势。文中强调了状态估计在控制系统中的关键作用,特别是面对不确定性因素时,Koopman-MPC框架能够提供更为精确的预测性能。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力的研【状态估计】非线性受控动力系统的线性预测器——Koopman模型预测MPC(Matlab代码实现)究生、科研人员及从事自动化、电气工程、机械电子等相关领域的工程师;熟悉非线性系统建模控制、对先进控制算法如MPC、状态估计感兴趣的技术人员。; 使用场景及目标:①应用于非线性系统的建模预测控制设计,如机器人、航空航天、能源系统等领域;②用于提升含不确定性因素的动力系统状态估计精度;③为研究数据驱动型控制方法提供可复现的Matlab实现方案,促进理论实际结合。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现流程,重点关注Koopman算子的构造、观测器设计及MPC优化求解部分,同时可参考文中提及的其他相关技术(如卡尔曼滤波、深度学习等)进行横向对比研究,以深化对该方法优势局限性的认识。
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