可穿戴并联骨折复位手术机器人设计与复位路径规划.pptx

可穿戴并联骨折复位手术机器人设计与复位路径规划汇报人：文小库2023-12-21

引言可穿戴并联骨折复位手术机器人设计复位路径规划算法研究实验验证与结果分析结论与展望目录

引言01

骨折复位手术是治疗骨折的主要方法之一，但传统手术方法存在创伤大、恢复慢等问题。骨折复位手术现状可穿戴机器人技术是一种将机器人技术与人体穿戴设备相结合的技术，具有操作简便、灵活性强等优点。可穿戴机器人技术并联结构是一种常见的机器人结构形式，具有刚度大、精度高等优点，适用于需要高精度操作的场合。并联结构背景介绍

本研究旨在设计一种可穿戴并联骨折复位手术机器人，以提高骨折复位手术的效率和精度。研究目的本研究对于推动可穿戴机器人技术在医疗领域的应用具有重要意义，同时可以为骨折复位手术提供更加安全、有效的解决方案。研究意义研究目的与意义

可穿戴并联骨折复位手术机器人设计02

可穿戴并联骨折复位手术机器人由机械臂、驱动系统、控制系统、传感器和导航系统等组成。该机器人能够实现骨折部位的精准定位和复位，减轻医生的工作负担，提高手术效率。机器人结构与功能功能结构

采用电机驱动，具有高精度、高稳定性和高响应速度的特点。驱动系统采用基于计算机的控制系统，通过算法实现机械臂的精确控制，确保手术的顺利进行。控制系统驱动系统与控制系统设计

传感器配备多种传感器，如位置传感器、力传感器和视觉传感器等，用于实时监测和反馈手术过程中的各种参数。导航系统采用基于计算机的导航系统，通过术前规划、术中实时导航和术后评估等功能，确保手术的准确性和安全性。传感器与导航系统设计

复位路径规划算法研究03

优点简单直观，易于实现。缺点对于复杂的三维骨折模型，逆向运动学方法可能难以得到最优的复位路径。逆向运动学通过分析机器人末端执行器的位置和姿态信息，反推出机器人各关节的运动状态，从而规划出复位路径。基于逆向运动学的复位路径规划

利用大量的骨折复位数据，通过机器学习算法训练出能够自动规划复位路径的模型。机器学习算法优点缺点能够处理复杂的骨折模型，规划出最优的复位路径。需要大量的训练数据，且训练过程可能较为复杂。030201基于机器学习的复位路径规划

结合逆向运动学和机器学习的方法，利用两者的优点，提高复位路径规划的准确性和效率。混合模型能够充分发挥两种方法的优势，提高规划效果。优点混合模型的实现较为复杂，需要充分考虑两种方法的融合方式。缺点基于混合模型的复位路径规划

实验验证与结果分析04

实验设备包括可穿戴并联骨折复位手术机器人、骨折模型、定位装置等。实验设计根据实际手术需要，设计机器人操作流程，包括骨折复位、固定等步骤，并对机器人进行运动学和动力学验证。实验平台搭建与实验设计

实验结果展示与分析展示内容包括机器人操作过程视频、骨折复位前后X光片、复位时间、手术成功率等。结果分析对机器人操作过程进行细致分析，评估其性能和效果，包括复位精度、稳定性、安全性等。

讨论与改进方向针对实验结果，分析并讨论机器人的优缺点，以及在操作过程中可能出现的问题和解决方案。讨论内容根据实验结果和讨论，提出对机器人的改进意见和建议，包括结构优化、控制算法改进等。改进方向

结论与展望05

成功设计并实现了可穿戴并联骨折复位手术机器人，该机器人具有结构紧凑、操作简便、适应性强等特点。通过实验验证了该机器人在骨折复位手术中的有效性和可行性，为临床应用提供了有力支持。针对不同类型骨折，设计了相应的复位路径规划算法，实现了快速、准确的骨折复位。研究成果总结

010204未来研究方向展望进一步优化机器人结构，提高其稳定性和可靠性，降低手术风险。深入研究机器人与医生之间的交互方式，提高手术效率和质量。拓展机器人在其他医疗领域的应用，如微创手术、康复治疗等。加强国际合作与交流，推动可穿戴并联骨折复位手术机器人的发展与应用。03

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