为什么光学系统的高速度和低延迟在机器人手术中如此重要？光学系统是机器人的眼睛。可以说，如果你想要一个机器人快速准确地移动，你需要高效的眼睛！这部分是正确的。但是，您需要考虑其他元素才能拥有一个高效的系统。首先，让我们尝试类比人类抓握物体时的手眼协调。我们生活在一个三维的世界，但我们的视网膜只能在二维中捕捉它。立体视觉是一种大脑皮层过程，它在心理上重建了一个三维世界，这个三维世界通过视网膜从环境中捕获光而简化为二维世界。更正式地说，立体视觉是基于双目视差线索计算物体的立体感和深度。为了拿起一个物体，我们必须首先估计它的形状和它相对于我们身体的位置。立体视觉可以明确地确定这些属性，因为眼睛聚散度指定了一个物体的以自我为中心的距离，而双眼视差决定了它的3D（3维）结构。LiesbethMazyn通过分析具有单眼、正常和弱立体视觉能力的受试者捕捉移动网球的效率，做了一个非常简单的心理物理实验。实验结果如下：事实证明，球越快，就越有必要拥有良好的立体视觉。无论是人还是机器人，立体视觉系统的质量都会影响完成移动任务的速度。实际上，机器人的眼睛需要良好的准确性（或真实性）。相反，机器人应该能够移动得足够快！ 协同式**系统立足于纠正传统**系统对复杂问题求解的简单化，开始追求深层解释和推理；湖南协作协作机器人系统
光声图像引导机器人辅助颅底手术我们研究使用光声（PA）成像来检测人体的关键结构，如颈动脉，在机器人辅助鼻内经蝶窦手术中，这些结构可能位于被钻骨头的后面。在该系统中，激光器（通过光纤）安装在钻头上，而二维超声探头则放置在颅骨上的其他位置。在相对患者参考系中对钻头和超声探针都要会进行追踪。与传统的B模式超声相比，光声成像具有两个优点：1.激光能够穿透骨骼的薄层；2.光声成像图像显示激光路径中的目标。因此，激光可以用于（非侵入性）延伸钻探轴线，从而可靠地检测可能驻留在钻探路径中的关键结构。然而，这种设置会产生一个挑战性很大的问题，即对准。因为必须放置超声探头，以使其图像平面与目标解剖结构附近的激光线相交（根据术前图像估算）。本文报告了为协助完成此任务而开发的导航系统，以及幻象实验的结果，这些幻象实验表明可以检测到关键结构，相对于钻头的精度约为1mm。 湖南协作协作机器人系统这种机器人不仅性价比高，而且安全方便，能够极大地促进制造企业的发展。
**说，结合临床和分子数据的机器学习算法是“未来的浪潮”。一名男子走进医生的办公室，对他的胆囊进行CT扫描。胆囊很好，但医生注意到他胰腺上有问题。医生告诉他，这里有一个可能导致的囊肿，所以为了安全起见，我需要切除它。医生补充说，从手术中恢复需要三个月的时间，另外，手术并发症的几率为50%，而男性在手术台上死亡的几率为5%。据估计，美国每年有80万患者被偶然诊断出胰腺囊肿，医生们没有很好的方法来判断哪个囊肿含有致命的和良性。这种不明确性导致了数千次不必要的手术：一项研究发现，高达78%的囊肿患者被转诊为外科手术，但终没有变。现在有一种机器学习算法可以帮助我们。约翰霍普金斯大学的外科医生和计算机科学家们近日在《ScienceTranslationalMedicin（科学转化医学）》杂志上发表了一项称为“CompCyst（复合囊肿）”（用于的囊肿分析）的试验，该试验明显优于的标准护理——即“医生观察和医学成像”，可预测病人是否应该回家观察，医生监测，或接受手术。约翰霍普金斯金梅尔中心胰腺囊肿项目主任AnneMarieLennon在一次关于这项研究的新闻发布会上说：“我们对这项研究的结果感到非常兴奋。”她预计将在6到12个月内为霍普金斯患者提供这项测试。
如何在PST光学定位系统中训练追踪目标物？当追踪目标物粘贴marker之后，PST光学定位系统需要对其进行识别。在主窗口中按“Newtargetmodel”（新目标模型）选项即可选择训练页面（请见下图）。训练是“教”系统识别新追踪目标物的过程，即在PST摄像头前面（追踪范围内）缓慢旋转物体，系统根据marker点的位置关系对其进行识别并建模，然后该模型即可用于追踪交互。训练步骤：1.在目标物上添加四个或多个标记点。将目标物放置在PST工作空间中（无遮挡），该空间里所有其它追踪目标物和反光材料，因为在训练过程中如果有多个物体可能会造成目标物识别错误。该过程可以训练多包含多达100个标记点的单个目标物。2.点击“开始”按钮，下图显示为一个示例训练的片段。灰色点表示被自身遮挡的标记点。3.缓慢而平稳地移动并旋转目标物，以便将所有标记点显示给系统。确保在训练过程中始终保持三个或更多标记点可见。如果没有足够的标记点可见，训练过程将中止，并显示错误对话框。在这种情况下，请关闭错误对话框并重新开始训练操作。如果问题仍然存在，请检查目标物各个角度是否都有足够的标记点可见。当显示的追踪目标物标记点数量和物体上的实际标记点数量一致时。 不仅如此，智能制造的发展要求人和机器的关系发生更大的改变。
如何把一个物体快速变成VR交互设备？人机交互设备是虚拟现实系统中不可或缺的一部分，可以提高VR系统的沉浸感和交互性。本文主要介绍在PST光学定位系统中如何轻松创建新的VR交互设备（目标物）。首先在新目标物上随机添加标记点（可使用平面反光贴、反光球或主动发光marker），然后使用PST客户端软件训练该目标物，该过程大约需要几秒钟。训练完成后，该目标物即可用于VR交互。新目标物创建为使PST的交互性能达到比较好，请保持至少四个标记点同时可见（针对红外摄像头）。为防止标记点的自身遮挡，目标物所有相邻边之间的角度应大于90°。所以，凸面物体比较适用于追踪。如下图示例，系统可以从单个视角清晰地看到多个标记点。由于PST使用IRLED面板进行环境照明，所以应注意将追踪目标物的反射率降至比较低。金属或光滑的表面会降低其追踪性能，而使用黑色物体时追踪性能为比较好。要验证目标物是否适合追踪，请在PST客户端应用程序的“查看”菜单中打开“摄像机图像”窗口。将目标物放在PST定位仪的前面，并检查标记点与目标物之间的对比度是否过高，且除标记物外是否有其它反射。在比较好情况下，标记点为白色而目标物应显示为黑色； 智能制造的发展离不开机器人。湖南协作协作机器人系统
人机协同系统经历了数十年的发展，在很多领域已经取得了良好的应用效果与经济效益。湖南协作协作机器人系统
如何在PST光学定位系统中训练追踪目标物？当追踪目标物粘贴marker之后，PST光学定位系统需要对其进行识别。在主窗口中按“Newtargetmodel”（新目标模型）选项即可选择训练页面（请见下图）。训练是“教”系统识别新追踪目标物的过程，即在PST摄像头前面（追踪范围内）缓慢旋转物体，系统根据marker点的位置关系对其进行识别并建模，然后该模型即可用于追踪交互。训练步骤：1.在目标物上添加四个或多个标记点。将目标物放置在PST工作空间中（无遮挡），该空间里所有其它追踪目标物和反光材料，因为在训练过程中如果有多个物体可能会造成目标物识别错误。该过程可以训练多包含多达100个标记点的单个目标物。2.点击“开始”按钮，下图显示为一个示例训练的片段。灰色点表示被自身遮挡的标记点。3.缓慢而平稳地移动并旋转目标物，以便将所有标记点显示给系统。确保在训练过程中始终保持三个或更多标记点可见。如果没有足够的标记点可见，训练过程将中止，并显示错误对话框。在这种情况下，请关闭错误对话框并重新开始训练操作。如果问题仍然存在，请检查目标物各个角度是否都有足够的标记点可见。当显示的追踪目标物标记点数量和物体上的实际标记点数量一致时； 湖南协作协作机器人系统
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