← 返回论文列表

一种用于机器人手术培训的具有触觉反馈框架的实验性模块化器械
An Experimental Modular Instrument With a Haptic Feedback Framework for Robotic Surgery Training

作者: Walid Shaker, Mustafa Suphi Erden
arXiv: 2604.27385v1
分类: cs.RO, cs.HC, eess.SY
📝 论文摘要
机器人辅助手术具有显著的临床优势,但很大程度上消除了直接触觉反馈,增加了工具-组织交互力过大的风险。尽管近期商用系统已开始引入力反馈,但其高昂成本限制了可及性,尤其是在手术训练中。本文提出了一种集成实时触觉反馈框架的模块化实验机器人腹腔镜器械。该器械采用腕部安装的力/力矩传感器估算工具-组织交互力,同时避免了尖端安装传感器在耐用性和集成性方面的挑战。通过开发触觉反馈框架,提取外部接触力并渲染至触觉设备,生成稳定且具有感知意义的反馈。该器械被集成至机器人手术训练系统(RoboScope),并通过一项包含力调节任务的受控用户研究进行评估。实验结果表明,与仅视觉反馈相比,触觉反馈显著提升了任务成功率、力调节精度及任务效率。所提出的器械能够实现稳定、高保真的触觉交互,支持有效的机器人手术训练。

📊 核心分析

🎯 研究动机
- 机器人辅助手术虽然临床优势显著,但几乎完全消除了**直接触觉反馈(direct haptic feedback)**,增加组织受损风险 - 现有商业系统引入力反馈但成本高昂,限制了在**手术训练(surgical training)** 中的可及性 - 需要一种低成本、模块化的触觉反馈解决方案以提升训练效果
🔧 核心方法
- 提出一种模块化实验机器人腹腔镜仪器,采用**腕部安装力/力矩传感器(wrist-mounted F/T sensor)** 估计工具-组织相互作用力,避开尖端传感器的耐久性与集成难题 - 开发**触觉反馈框架(haptic feedback framework)**,提取外力并渲染到触觉设备,生成稳定且感知有意义的反馈 - 将仪器集成到**RoboScope** 机器人手术训练系统中,通过力调节任务的受控用户研究进行验证
💡 核心创新
- **模块化与传感器布局创新**:首次在训练仪器中使用腕部F/T传感器,兼顾力估计精度与耐久性 - **实时触觉反馈框架**:实现从外力提取到稳定渲染的全流程,对比视觉反馈显著提升任务成功率、力调节精度和效率 - **低成本集成方案**:避免商用系统的高昂门槛,为手术训练提供可复用的模块化平台
🏆 总体贡献
- 为机器人手术训练提供了一种**稳定、高保真的触觉反馈(haptic interaction)** 模块化仪器 - 通过对照实验证明触觉反馈相比视觉反馈在训练中的显著优势,量化了**任务成功率**、**力调节精度** 和**效率** 提升 - 推动了**低成本触觉训练系统** 的发展,有助于降低机器人手术培训的准入门槛