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申请/专利权人：山东卓业医疗科技有限公司

摘要：本发明涉及机器人定位导航技术领域，尤其涉及一种脊柱机器人的定位导航方法。所述方法包括以下步骤：获取空间3D信息数据和空间2D信息数据；基于空间3D信息数据和空间2D信息数据进行空间融合感知图谱构建，生成3D融合感知图谱；获取视觉标定板初始坐标数据；根据3D融合感知图谱对视觉标定板初始坐标数据进行特定点位三维坐标感知，生成第一视觉标定点坐标；通过脊柱机器人中的传感器和CT机对视觉标定板初始坐标数据进行特定点位三维坐标感知，生成第二视觉标定点坐标和第三视觉标定点坐标。本发明通过使用激光雷达传感器加2D彩色相机的融合传感器对脊柱机器人和视觉标定板进行坐标联合配准以及导航路径优化，提高了导航的精准性。

主权项：1.一种脊柱机器人的定位导航方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1：获取空间3D信息数据和空间2D信息数据；基于空间3D信息数据和空间2D信息数据进行空间融合感知图谱构建，生成3D融合感知图谱；步骤S1包括以下步骤：步骤S11：利用融合传感器获取空间3D信息数据和空间2D信息数据，其中融合传感器包括激光雷达传感器和2D彩色相机；步骤S12：将空间3D信息数据和空间2D信息数据进行数据整合，生成空间融合数据；步骤S13：对空间融合数据进行三维点云化，生成空间融合点云数据；对空间融合点云数据进行数据去噪，生成空间融合点云去噪数据；步骤S14：对空间融合点云去噪数据进行时间同步，生成空间融合点云同步数据；基于预设的外参标定矩阵对空间融合点云同步数据进行空间对齐，生成标准空间融合点云数据；步骤S15：基于标准空间融合点云数据进行空间融合感知图谱构建，生成3D融合感知图谱；步骤S2：获取视觉标定板初始坐标数据；根据3D融合感知图谱对视觉标定板初始坐标数据进行特定点位三维坐标感知，生成第一视觉标定点坐标；通过脊柱机器人中的传感器以及CT机对视觉标定板初始坐标数据进行特定点位三维坐标感知，生成第二视觉标定点坐标和第三视觉标定点坐标；对第一视觉标定点坐标、第二视觉标定点坐标以及第三视觉标定点坐标进行多坐标系配准，生成CT-脊柱机器人坐标系的转换矩阵；步骤S2包括以下步骤：步骤S21：获取视觉标定板初始坐标数据；步骤S22：根据3D融合感知图谱对视觉标定板初始坐标数据进行特定点位三维坐标感知，生成第一视觉标定点坐标；步骤S23：通过脊柱机器人中的传感器对视觉标定板初始坐标数据进行特定点位三维坐标感知，生成第二视觉标定点坐标；步骤S24：基于视觉标定板初始坐标数据进行CT扫描，得到CT扫描影像数据；对CT扫描影像数据进行特定点位三维坐标感知，生成第三视觉标定点坐标；步骤S25：对第一视觉标定点坐标、第二视觉标定点坐标以及第三视觉标定点坐标进行多坐标系配准，生成CT-脊柱机器人坐标系的转换矩阵；步骤S3：获取脊柱机器人术前规划手术路径；利用融合传感器对脊柱机器人和视觉标定板进行术中运动拍摄，得到脊柱机器人运动拍摄图像集和视觉标定板运动拍摄图像集；利用CT-脊柱机器人坐标系的转换矩阵对脊柱机器人运动拍摄图像集和视觉标定板运动拍摄图像集进行实时路径图更新，生成定位导航实时路径图；步骤S3包括以下步骤：步骤S31：获取脊柱机器人术前规划手术路径；步骤S32：利用融合传感器对脊柱机器人和视觉标定板进行术中运动拍摄，得到脊柱机器人运动拍摄图像集和视觉标定板运动拍摄图像集；步骤S33：利用CT-脊柱机器人坐标系的转换矩阵对脊柱机器人运动拍摄图像集进行浅层运动路径调整，生成脊柱机器人第一运动轨迹调整数据；步骤S34：利用脊柱机器人第一运动轨迹调整数据对视觉标定板运动拍摄图像集进行深层运动路径调整，生成脊柱机器人第二运动轨迹调整数据；步骤S35：通过脊柱机器人第一运动轨迹调整数据和脊柱机器人第二运动轨迹调整数据对脊柱机器人术前规划手术路径进行实时路径图更新，生成定位导航实时路径图；步骤S4：获取骨钉规划位置数据；利用CT-脊柱机器人坐标系的转换矩阵对骨钉规划位置数据进行骨钉接触检测，生成骨钉接触检测数据；根据骨钉接触检测数据对定位导航实时路径图进行脊柱机器人导航控制指令生成，得到脊柱机器人优化导航控制指令；步骤S4包括以下步骤：步骤S41：获取骨钉规划位置数据；步骤S42：通过脊柱机器人第二运动轨迹调整数据对骨钉规划位置数据进行骨钉位置检测，生成骨钉位置检测数据；步骤S43：利用CT-脊柱机器人坐标系的转换矩阵对骨钉位置检测数据进行CT影像映射，生成骨钉映射影像数据；对骨钉映射影像数据进行骨钉接触检测，生成骨钉接触检测数据；步骤S44：基于骨钉接触检测数据对定位导航实时路径图进行脊柱机器人导航控制指令生成，得到脊柱机器人优化导航控制指令。

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