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J-GLOBAL ID：201702216629246029   整理番号：17A1648193

低侵襲手術のためのモデルベースの把握力の推定【Powered by NICT】

Model-Based grasp force estimation for minimally invasive surgery

著者 (7件)： Xin Xiaoxiao (Harbin Institute of Technology, Shenzhenl Shenzhen Institutes of Advanced Technology, Chinese Academy of Sciences Shenzhen, Guangdong Province, China) ,  Chen Xu (Harbin Institute of Technology, Shenzhenl Shenzhen Institutes of Advanced Technology, Chinese Academy of Sciences Shenzhen, Guangdong Province, China) ,  Liu Shoubin (Harbin Institute of Technology, Shenzhen Shenzhen, Guangdong Province, China) ,  Zhao Baoliang (Shenzhen Institutes of Advanced Technology, Chinese Academy of Sciences The Chinese University of Hong Kong Shenzhen, Guangdong Province, China) ,  Gao Peng (Shenzhen Institutes of Advanced Technology, Chinese Academy of Sciences The Chinese University of Hong Kong Shenzhen, Guangdong Province, China) ,  Hu Ying (Shenzhen Institutes of Advanced Technology, Chinese Academy of Sciences The Chinese University of Hong Kong Shenzhen, Guangdong Province, China) ,  Lv Guoqing (Peking University Shenzhen Hospital Shenzhen, Guangdong Province, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ICIA  ページ： 489-493  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： ロボット支援低侵襲手術は益々ポピュラーではあるが,手術ロボットのための力検出の欠如はこの技術の開発を制限している。工具・組織相互作用力を得るために伝統的な方法は,外科用器具,高コストと殺菌問題のために実用的で採用された良くないでセンサを統合することである。センサレス力得る方法を調査する必要がある。モデルベース力推定法を提案した。ケーブル駆動手術器具の構造特性を研究し,その摩擦現象を調べるための実験的プラットフォームを構築した。一顎の動的モデルを確立し,力推定実験を行った。結果は,提案した方法を用いて得られた推定値は,力の真の値に従うことを示した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 殺菌 ,  *低侵襲手術 ,  構造特性 ,  外科用器具 ,  推定量 ,  センサ ,  ダイナミックモデル ,  ロボット ,  ケーブル ,  医用ロボット
準シソーラス用語： 力推定 ,  センサレス ,  相互作用力 ,  手術ロボット ,  *把握力 ,  *モデルベース , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 外科設備・装置  (GC07020F) ,  ロボットの設計・製造・構造要素  (IC04013A)

タイトルに関連する用語 (4件)： 低侵襲手術 ,  モデルベース ,  把握力 ,  推定