A sEMG Proportional Control for the Gripper of Patient Side Manipulator in da Vinci Surgical System
A sEMG Proportional Control for the Gripper of Patient Side Manipulator in da Vinci Surgical System
复制标题
达芬奇手术系统患者侧机械手夹具的表面肌电比例控制
DOI：
10.1109/embc48229.2022.9871664
复制
发表时间：
2022
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
Nycz, Christopher J.
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Yang, Kehan;Meier, Tess B.;Zhou, Haoying;Fischer, Gregory S.;Nycz, Christopher J.
有一个大型的手部残疾人社区，这些残疾可能是那些希望保留或追求外科事业的人的障碍。随着手术机器人技术的发展，有可能开发用户界面来适应这些人。提出了一种用于da芬奇手术系统患者侧机械手（PSM）夹持器的无手控制方法。使用肌电图（EMG）信号，比例控制方法的能力，把握压力传感器进行了测试。这些初步结果表明，用户可以使用该系统可靠地控制da芬奇PSM的抓取运动。抓握力与标准化肌电信号之间有很强的相关性（r= 0.874）。此外，当进给所产生的步进信号时，夹持器可以产生步进夹持力输出。本文中的结果表明，系统集成的研究肌电系统与达芬奇芬奇手术系统，并朝着残疾外科医生开发无障碍远程操作系统的一步。PSM中剩余自由度的免提控制正在开发中，使用来自动作捕捉系统的额外输入。
There is a large community of people with hand disabilities, and these disabilities can be a barrier to those looking to retain or pursue surgical careers. With the development of surgical robotics technologies, it may be possible to develop user interfaces to accommodate these individuals. This paper proposes a hand-free control method for the gripper of a patient side manipulator (PSM) in the da Vinci surgical system. Using electromyography (EMG) signals, a proportional control method was tested on its ability to grasp a pressure sensor. These preliminary results demonstrate that the user can reliably control the grasping motion of the da Vinci PSM using this system. There is a strong correlation between grasping force and normalized EMG signal (r= 0.874). Moreover, the gripper can generate a step grasping force output when feeding in a generated step signal. The results in this paper demonstrate the system integration of a research EMG system with the da Vinci surgical system and are a step towards developing accessible teleoperation systems for surgeons with disabilities. Hand-free control for remaining degrees of freedom in the PSM is under development using additional input from the motion capture system.
登录
查看更多内容
肌电信号噪声及其消除研究进展
DOI：
--
发表时间：
2017
期刊：
影响因子：
--
作者：
Arul
通讯作者：
Arul
DOI：
10.1109/irc.2017.69
发表时间：
2017-04
期刊：
2017 First IEEE International Conference on Robotic Computing (IRC)
影响因子：
--
作者：
Zihan Chen;A. Deguet;R. Taylor;P. Kazanzides
通讯作者：
Zihan Chen;A. Deguet;R. Taylor;P. Kazanzides
影响因子：
5.7
作者：
D'Ettorre, Claudia;Mariani, Andrea;Stoyanov, Danail
通讯作者：
Stoyanov, Danail
基于肌电图的辅助机器人控制方法的最新趋势
DOI：
--
发表时间：
2013
期刊：
影响因子：
--
作者：
R. Gopura;D. Bandara;J. Gunasekara;T. S. S.Jayawardane
通讯作者：
T. S. S.Jayawardane