人體脊柱椎管狹窄是一種常見的骨科疾病， 可引起一系列神經(jīng)系統(tǒng)癥狀。椎板減壓切除術(shù)是治 療椎管狹窄癥的常見方法，由于該手術(shù)區(qū)域靠近 脆弱的脊柱神經(jīng)，手術(shù)精度要求高、耗時長，因 此經(jīng)驗豐富的醫(yī)師方可進行此類手術(shù)。隨著科技的發(fā)展，采用機器人輔助手術(shù)越來越多地被人們 所接受。為了防止機器人執(zhí)行器械末端磨頭磨穿 椎板并傷害神經(jīng)，該研究提出一種基于磨削力模 型的實時磨削深度監(jiān)控方法，以確保手術(shù)安全。 具體地，首先基于球形磨頭的幾何形狀建立 其在不同深度的切削力模型;然后，采用牛骨作為 磨削實驗材料， 并采集實驗中的機器人末端執(zhí)行器 械的力信號，對切削力模型中的未知參數(shù)通過粒子群優(yōu)化算法進行辨識;最后，通過多次實驗建立 機器人磨削深度與磨削力之間的相互關(guān)系模型。實 驗 結(jié) 果 表 明 ， 當 機 器 人 磨 削 深 度 在 [0.8, 1.2] mm 時，基于磨削力的磨削深度預(yù)測結(jié) 果精度可達 ±0.1 mm;當深度增加到 [1.2, 1.6] mm 時，預(yù)測精度為 ±0.2 mm。

　　該研究所提出的基于磨削力模型的機器人磨 削深度實時監(jiān)控方法，具有較好的臨床應(yīng)用價 值，可實現(xiàn)機器人輔助椎板減壓手術(shù)的術(shù)中狀態(tài) 精細感知，確保機器人手術(shù)安全。同時， 相關(guān)技 術(shù)可以很好地應(yīng)用在機器人輔助神經(jīng)外科、關(guān)節(jié) 置換等手術(shù)中。