ExoNav II: Design of a Robotic Tool with Follow-the-Leader Motion Capability for Lateral and Ventral Spinal Cord Stimulation (SCS)
作者: Behnam Moradkhani, Pejman Kheradmand, Harshith Jella, Joseph Klein, Ajmal Zemmar, Yash Chitalia
分类: cs.RO
发布日期: 2025-03-06
DOI: 10.1142/S2424905X25500035
💡 一句话要点
提出一种具有随动功能的机器人工具，用于脊髓侧方和腹侧刺激
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)
关键词: 连续体机器人 脊髓刺激 随动运动 运动学模型 微创手术
📋 核心要点
- 传统的脊髓刺激（SCS）电极放置在背侧硬膜外腔，难以精确刺激位于腹侧和侧方的运动纤维。
- 论文提出了一种螺旋连续体机器人，通过控制肌腱力实现螺旋弯曲和随动（FTL）运动，从而精确导航到目标区域。
- 实验验证了该机器人的运动学模型和FTL运动能力，基于位置的方法表现出更低的偏差和RMSE。
📝 摘要（中文）
本研究提出了一种螺旋微加工连续体机器人，该机器人可以通过驱动肌腱力弯曲成螺旋形状。该机器人利用刚性外管并增加平移和旋转自由度，能够执行随动（FTL）运动。论文提出了一个运动学模型，将肌腱行程和机器人的螺旋形状的几何参数与其获得的轨迹和末端执行器的位置相关联。实验评估了所提出的运动学模型和机器人的FTL运动能力。基于行程的方法在机器人弯曲63.6mm时，偏差为19.84mm，RMSE为14.42mm，精度较低。基于位置的方法，使用运动学方程将关节空间映射到任务空间，表现更好，偏差为10.54mm，RMSE为8.04mm。随动实验表明，基于行程和基于位置的方法的偏差分别为11.24mm和7.32mm，RMSE值分别为8.67mm和5.18mm。此外，比较了两次FTL运动试验中的末端执行器轨迹，以确认机器人行为的可重复性。最后，展示了机器人在3D打印的脊髓模型上的操作。
🔬 方法详解
问题定义：传统脊髓刺激（SCS）主要针对背侧，但恢复步态所需的运动纤维位于腹侧和侧方。手动引导SCS电极难以精确到达这些区域，存在导航困难的问题。因此，需要一种能够精确控制和导航的机器人工具，实现对脊髓侧方和腹侧运动纤维的刺激。
核心思路：论文的核心思路是设计一种螺旋连续体机器人，通过控制肌腱的拉动，使其弯曲成螺旋形状，并利用随动（FTL）运动模式，使机器人能够沿着预定的轨迹前进。这种设计允许机器人灵活地在狭窄的空间内导航，并精确到达目标刺激位置。
技术框架：该机器人系统主要包括以下几个部分：1）螺旋微加工连续体机器人本体，具有多个自由度；2）刚性外管，用于支撑和引导机器人；3）驱动肌腱，通过控制肌腱的拉动实现机器人的弯曲和运动；4）运动学模型，用于将肌腱行程和机器人形状参数映射到末端执行器的位置和轨迹；5）控制系统，用于实现机器人的随动运动。整体流程为：首先，根据目标刺激位置规划机器人的运动轨迹；然后，利用运动学模型计算所需的肌腱行程；最后，通过控制系统驱动肌腱，使机器人按照规划的轨迹运动。
关键创新：该论文的关键创新在于：1）设计了一种螺旋连续体机器人，能够通过控制肌腱力实现螺旋弯曲；2）提出了一种基于运动学模型的随动（FTL）运动控制方法，能够精确控制机器人的运动轨迹；3）将该机器人应用于脊髓刺激领域，有望解决传统SCS电极导航困难的问题。
关键设计：论文中，运动学模型是关键的设计细节。该模型将肌腱行程、机器人的几何参数（如螺旋半径、螺距等）与末端执行器的位置和轨迹联系起来。论文提出了两种方法：基于行程的方法和基于位置的方法。基于行程的方法直接将肌腱行程值与机器人形状相关联，而基于位置的方法使用运动学方程将关节空间映射到任务空间。实验结果表明，基于位置的方法具有更高的精度。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，基于位置的运动学模型在控制精度上优于基于行程的模型，在63.6mm的机器人弯曲长度下，偏差从19.84mm降低到10.54mm，RMSE从14.42mm降低到8.04mm。随动实验也显示，基于位置的方法的偏差和RMSE均低于基于行程的方法，分别为7.32mm和5.18mm。这些数据表明该机器人具有良好的运动控制性能。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于脊髓刺激手术，提高手术的精确性和安全性，有望改善脊髓损伤患者的运动功能。此外，该机器人技术还可扩展到其他微创手术领域，例如脑部手术、心脏手术等，具有广阔的应用前景。
📄 摘要（原文）
Spinal cord stimulation (SCS) electrodes are traditionally placed in the dorsal epidural space to stimulate the dorsal column fibers for pain therapy. Recently, SCS has gained attention in restoring gait. However, the motor fibers triggering locomotion are located in the ventral and lateral spinal cord. Currently, SCS electrodes are steered manually, making it difficult to navigate them to the lateral and ventral motor fibers in the spinal cord. In this work, we propose a helically micro-machined continuum robot that can bend in a helical shape when subjected to actuation tendon forces. Using a stiff outer tube and adding translational and rotational degrees of freedom, this helical continuum robot can perform follow-the-leader (FTL) motion. We propose a kinematic model to relate tendon stroke and geometric parameters of the robot's helical shape to its acquired trajectory and end-effector position. We evaluate the proposed kinematic model and the robot's FTL motion capability experimentally. The stroke-based method, which links tendon stroke values to the robot's shape, showed inaccuracies with a 19.84 mm deviation and an RMSE of 14.42 mm for 63.6 mm of robot's length bending. The position-based method, using kinematic equations to map joint space to task space, performed better with a 10.54 mm deviation and an RMSE of 8.04 mm. Follow-the-leader experiments showed deviations of 11.24 mm and 7.32 mm, with RMSE values of 8.67 mm and 5.18 mm for the stroke-based and position-based methods, respectively. Furthermore, end-effector trajectories in two FTL motion trials are compared to confirm the robot's repeatable behavior. Finally, we demonstrate the robot's operation on a 3D-printed spinal cord phantom model.