虚拟匹配单元对力觉交互系统性能影响分析

讨论虚拟现实力觉交互系统中,阻抗再现方式下虚拟匹配单元对系统稳定性和透明性的影响.对不同的虚拟环境,根据弹簧单元和阻尼单元的不同物理性质,将其与虚拟环境串联或并联,作为连接操作端与虚拟端的双端口系统;对于单自由度力觉交互系统,当虚拟环境驱动点为弹簧元素时,以串联弹簧单元和串联阻尼单元为例,通过对附加虚拟匹配单元后的系统性能评价,及与原系统的比较,分析了虚拟匹配单元对系统性能尤其是稳定性的影响,仿真和分析结果吻合较好.在力觉交互控制系统设计中,可根据需要选择不同的虚拟匹配单元以提高系统的稳定性.      

单自由度力觉交互系统建模与分析

为提高力觉交互系统性能,需要通过建模和分析来了解各参数对系统性能的影响.对单自由度力觉交互系统,假设虚拟环境为被动,将操作者对系统影响分为主动输入和被动阻抗,建立了包括操作者在内的力觉交互系统模型;通过双端口网络理论的应用,就系统对刚度阻尼组合虚拟环境的稳定性进行了分析,给出了系统稳定条件的一般判定准则,并由此分析了传动刚度对系统稳定性的影响.该方法可以用于对力觉交互系统的性能评估和设计指导.      

纯质量虚拟环境下力觉交互稳定性研究

讨论了纯质量虚拟环境下,单自由度力觉交互系统在导纳再现方式下虚拟质量的稳定范围及其影响因素。假设虚拟环境为被动,操作者在系统中的作用分为被动部分和主动部分,通过电网络与力觉交互机电系统的等效和双端口网络绝对稳定理论的应用,就纯质量虚拟环境下系统的稳定性进行了分析,评价了系统参数对系统稳定范围的影响。该方法和结论可以用于对力觉交互系统导纳再现方式下的性能评估和设计指导。     

颅缝早闭手术中颅骨切割方案生成方法

为实现颅缝早闭手术方案制定的规范化，提出一种结合深度学习、立体视觉和点云处理技术的颅骨切割轨迹生成方法，用于建立切割方案模板库和生成新的病例切割方案。该方法将深度学习应用于颅骨外表面的实例分割中，利用Mask R-CNN对手术区域进行检测和分割，利用简化轮廓提取算法提取切割轨迹，并结合点云处理技术将切割轨迹坐标进行2D-3D映射，实现切割轨迹自动化提取；在此基础上建立典型病例模板库，通过模板匹配方法自动生成新病例的切割方案。实验证明:该轨迹提取方法可以准确高效地检测出颅骨切割轨迹，并将轨迹坐标进行3D映射，点云深度测量误差小于3 mm，达到临床可用标准；模板匹配方法也有效生成新病例的切割轨迹，符合资深医生的手术方案。