摘要 | 第3-4页 |
ABSTRACT | 第4页 |
字母注释表 | 第12-13页 |
第一章 绪论 | 第13-24页 |
1.1 引言 | 第13页 |
1.2 课题研究背景与意义 | 第13-14页 |
1.3 远程手术机器人研究现状 | 第14-21页 |
1.3.1 外科手术机器人发展概述 | 第14-18页 |
1.3.2 国内外远程手术机器人研究现状 | 第18-21页 |
1.4 远程手术面临的主要问题 | 第21-22页 |
1.5 本文研究主要内容 | 第22-24页 |
第二章 远程手术机器人系统分析与关键技术研究 | 第24-34页 |
2.1 远程手术机器人系统分析 | 第24页 |
2.2 远程手术机器人主从控制策略研究 | 第24-27页 |
2.3 远程手术机器人关键技术研究 | 第27-33页 |
2.3.1 机器人控制信号传输解决方案 | 第27-28页 |
2.3.2 远程通信软件实现 | 第28-30页 |
2.3.3 网络传输延时测量 | 第30-31页 |
2.3.4 高清内窥镜图像传输解决方案 | 第31-32页 |
2.3.5 三维立体图像传输方法 | 第32-33页 |
2.4 本章小结 | 第33-34页 |
第三章 基于视觉反馈的外科手术机器人延时测量方法 | 第34-49页 |
3.1 基于视觉反馈的外科手术机器人延时产生机理 | 第34-36页 |
3.1.1 机器人系统的延时机理分析 | 第34-35页 |
3.1.2 视觉反馈系统延时机理分析 | 第35-36页 |
3.2 相关测量标准与测量方法 | 第36-39页 |
3.2.1 延时测量相关国内外标准 | 第36页 |
3.2.2 相关测量方法 | 第36-39页 |
3.3 基于图像处理技术的系统延时测量方法 | 第39-43页 |
3.3.1 机器人系统延时测量 | 第40-41页 |
3.3.2 单关节反向间隙测量 | 第41-43页 |
3.3.3 整体系统的延时测量 | 第43页 |
3.4 图像处理角度计算相关算法 | 第43-46页 |
3.4.1 边缘检测方法 | 第43-44页 |
3.4.2 最小二乘法 | 第44页 |
3.4.3 背景叠加法 | 第44-45页 |
3.4.4 图像矩算法 | 第45-46页 |
3.5 空间校准与误差分析 | 第46-48页 |
3.6 本章小结 | 第48-49页 |
第四章 远程手术机器人延时测量研究与实验 | 第49-59页 |
4.1 测量实验平台 | 第49-51页 |
4.1.1 机器人系统延时与单关节反向间隙测量 | 第49-51页 |
4.1.2 整体系统延时测量 | 第51页 |
4.2 测量精度定量分析 | 第51-54页 |
4.3 延时测量结果 | 第54-57页 |
4.3.1 机器人系统延时测量结果 | 第54-55页 |
4.3.2 单关节反向间隙测量结果 | 第55-56页 |
4.3.3 整体系统延时测量结果 | 第56-57页 |
4.4 测量结果分析与讨论 | 第57页 |
4.5 本章小结 | 第57-59页 |
第五章 网络延时补偿控制技术研究 | 第59-71页 |
5.1 网络控制系统概述 | 第59-60页 |
5.2 直接网络控制系统设计 | 第60-62页 |
5.2.1 直接网络控制系统的经典结构及存在的问题 | 第60页 |
5.2.2 Smith预估计补偿网络控制 | 第60-61页 |
5.2.3 改进的Smith预估器补偿网络控制系统 | 第61-62页 |
5.3 间接网络控制系统设计 | 第62-65页 |
5.3.1 远程控制系统预测滤波方法 | 第62-64页 |
5.3.2 基于数据预测滤波的间接网络控制 | 第64-65页 |
5.4 网络控制系统仿真 | 第65-68页 |
5.4.1 基于Matlab/Simulink的TrueTime仿真环境 | 第65页 |
5.4.2 仿真系统初始化 | 第65-66页 |
5.4.3 改进的Smith预估器补偿网络控制系统仿真 | 第66-67页 |
5.4.4 基于数据预测滤波的间接网络控制系统仿真 | 第67-68页 |
5.5 基于STM32的单关节远程主从机器人控制系统搭建与实验 | 第68-70页 |
5.6 本章小结 | 第70-71页 |
第六章 总结与展望 | 第71-73页 |
6.1 全文总结 | 第71页 |
6.2 研究展望 | 第71-73页 |
参考文献 | 第73-77页 |
发表论文和参加科研情况说明 | 第77-78页 |
致谢 | 第78页 |