北京辅助协作机器人采购

    光学跟踪仪器和电磁跟踪仪器是手术导航中常用到的两类三维定位导航设备，是手术导航和手术机器人系统中不可或缺的关键部分，在手术导航系统中起到了眼睛的作用。事实上，光学跟踪仪器和电磁跟踪仪器各有其优缺点和适用场景，不能一概而论。所以，具体选择哪种类型的仪器以及如何选型，是科研人员经常面对的问题，终需要根据自身应用场景作为依据加以选择。下文是发布在美国医学物理学会出版的《医学物理学》上的一篇论文，文章基于严谨的实验数据和科学计算，很好的回答了上述问题，供从业者参考。由于篇幅较长，这里翻译文章摘要，并附全文链接如下，还望大家包涵。论文题目《影像引导式腹腔镜手术中的电磁跟踪：与光学跟踪的比较以及组合式腹腔镜和腹腔镜超声系统的可行性研究》目的在图像引导腹腔镜检查中，通常采用光学跟踪，但是在文献中已经提出了电磁（EM）系统。在本文中，我们对用于图像引导腹腔镜手术的EM和光学跟踪系统进行了比较，并提出了结合EM跟踪腹腔镜和腹腔镜超声（LUS）图像引导系统的可行性研究。方法我们首先使用标准评估板评估带有两个光学（Atracsys&NDI）和两个EM的腹腔镜的跟踪准确性，该光学跟踪安装在轴上的回射标记，而EM将传感器嵌入近端。 而人和设备、机器在一起工作的人机协作模式，可以提高企业效率；北京辅助协作机器人采购

    然后，我们使用触控笔测试的位置测量精度和距离测量精度。，我们评估了由EM跟踪的腹腔镜和EM跟踪的LUS探头组成的图像引导系统的准确性。结果在使用标准评估板的实验中，两个光学（Atracsys&NDI）在位置和方向测量中的抖动比EM小。此外，光学在测试体积内显示出更好的方向测量一致性。但是，它们的相对位置测量精度会随着距离的增加而显着降低，而EM的性能却是稳定的。在50mm的距离处，两个光学（Atracsys&NDI）的RMS误差分别为，而EM的RMS误差为。在250mm距离处，两个光学（Atracsys&NDI）的RMS误差分别变为，而EM的RMS误差为。在使用触控笔的实验中，两个光学（Atracsys&NDI）在定位触控笔笔尖时的RMS误差为，EM为。我们的电磁跟踪腹腔镜和LUS系统组合的原型使用代表性的校准方法，显示腹腔镜的RMS点定位误差为，LUS探头的RMS点定位误差为，前者的较大误差主要是由于三角测量误差造成的使用窄基线立体腹腔镜时。 北京辅助协作机器人采购实现原则是技术互补，起始于单纯的知识表示和推理方法的结合，并逐渐发展到**系统结构上的综合；

    中国半导体一直是在冒着敌人的炮火匍匐前进，如今，敌人的炮火越来越凶猛。围追堵截中，除了外部的压力外，芯片困境的内部根源是什么？据天眼查显示，百度、阿里、腾讯、B站、滴滴、360等纷纷陆续变更了自己的经营范围，并不约而同地增加了电信业务的板块。“芯片不是的，但是没有芯片万万不能。”在2019世界半导体会议期间，SEMI全球副总裁、中国区总裁居龙这样形容芯片的重要性。不过，在这一关键领域，中国人才的储备却远远跟不上行业的发展。据不完全统计，我国目前在建集成电路生产线25条以上，《中国集成电路产业人才白皮书（2017-2018）》指出，到2020年前后，我国集成电路行业人才需求规模约72万人左右，而我国现有人才存量40万人，人才缺口将达32万人。巨大的缺口直接导致企业抢人大战。上海市集成电路行业协会秘书长徐伟指出，由于产业迅速发展，人才缺口巨大，国内企业想方设法吸引人才，特别是制造业，造成恶意竞争现象，并导致企业用人成本急剧攀升。“现在互相挖人的情况很严重，所以我们这个行业同类型的技术人员成本实际上比海外成本高。

    一套手术机器人系统主要由哪些部分组成？手术机器人，或者辅助手术机器人，是近几年科研和投资的热点，受到越来越多投资人和创业者的青睐。目前的进一步让大家意识到了医疗行业机器换人的潜在价值。美国、欧洲、日本的手术机器人临床应用已较为成熟，国内受制于技术起步晚、医疗认证周期较长等原因，目前进入临床应用的还不多。不过已有不少科研团队已经进入这个赛道，走在融资、研发、拿证的路上。应用场景涵盖多个领域，包括：骨科手术、神经外科、消融、其它微创手术、整形外科、牙科、植发、按摩、针灸、等。如何研发一套完整的手术机器人？创业团队需要掌握哪些关键技术？手术机器人的价值在于它的精细性和稳定性。因为人的眼睛误差远大于精密光学仪器，人的手也会抖动或疲劳而机械臂不会。所以，一套手术机器人首先需要一个机械臂来替代医生的手，或帮助医生进行手术器械的辅助定位。如下图：（医疗机械臂）（辅助手术定位）其次，手术机器人只有手是不行的，它还需要一双眼睛。因为有了视觉，才可以保证手臂能够按照医生的手术规划进行精确的移动或旋转（六自由度移动）。这就需要一套三维空间定位系统。 **系统开始向着多知识表示、多推理机的多层次综合型转化。

    与在训练数据中学习结构模式的传统前馈神经网络不同，LSTMs学习的是训练数据中编码模式的特征向量。LSTMs通过训练一个或多个“隐藏”Cell来实现这一点，其中每个Cell的每个时间步的输出依赖于当前输入和前一个时间步的输出。这些LSTMCell的输入和输出是由一组门控制。LSTMs通常有三个门:输入门、输出门和遗忘门。通过LSTM的一层可以得到较深的特征，基于LSTM的深度特征也准确地对每一帧的人体关节之间相对位置进行了建模，同时也捕捉到了手和腿的周期性运动。之后，将情绪特征和基于LSTM的深度特征进行归一化，再将它们串联起来，利用随机森林分类器进行分类，从而得出快乐、悲伤、愤怒或者中性的情绪的概率。不仅用于常规监控的步态识别研究步态识别技术并不是什么新鲜事儿。十多年来，美国、日本和英国的科学家一直在研究这项技术。无论是用于监视并及时阻止罪犯行为，还是帮助零售业公司锁定不满的顾客，有的科学家们都试图采用相对复杂的面部识别系统。但是根据研究，只通过一个人的面部表情并不能完全准确看出一个人的情绪，许多人倾向于用身体表达情绪。或许以后结合面部表情与步态的情绪识别才是主流。而基于走路姿势的情绪识别研究除了可用于常规的监控任务。 生产过程中的灵活性比较大；广西协作协作机器人

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    机械人**们可以把精力放在机器人该做什么？手和工具应该放在哪？而不是该怎样实现所要求的动作。对于具有很多运动部件的复杂的机械结构，机械手实现一种动作，机械臂可以有不同运动的方法。比如说，人的手臂，手的位置和方向一定时，肘部可以有不同的运动。Actin就是利用这种运动学的冗长性自动生成智能控制，包括避开碰撞，关节角度的限值。能量小运动和抵抗环境外力能力比较好化。通过可设置的面向对象的设计，Actin可以应用于多种机器人。它可以既可以应用于固定式的工业机器人，比如说，工厂自动生产线的机器人。也可以应用于移动式的机器人，如：家庭和娱乐用机器人、协作机器人。Actin适用于很多种型式关节和手部，它可以仿真和控制无限个自由度和分支联接的结构。Actin的能力包括:·动态模拟任何台数的机器人·蒙地卡罗（MonteCarlo)仿真分析·模拟柔性关节·视觉演示机器人·控制系统的表达用可扩展标记语言。 北京辅助协作机器人采购

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