用于小鼠颅窗制备的自主机器人钻孔系统：基于蛋模型评估

生命科学中实验操作的机器人辅助有望实现对珍贵样本的精确操控，而不受科学家技能影响。生命科学中的实验标本存在个体差异与形变，因此需要自主机器人控制。例如，我们正在研究小鼠颅窗的安装。该操作需去除约 300 um 厚的颅骨并切出直径 8 mm 的圆形，但小鼠颅骨形状因品系、性别与周龄而异。颅骨厚度不均，部分区域薄而其他区域较厚。且难以保证每只小鼠颅骨在每次操作中处于同一位置。实测所有这些特征并为个体小鼠预编程机器人轨迹并不现实。因此本文提出一种自主机器人钻孔方法。所提方法由钻孔轨迹规划与基于任务完成度识别组成。轨迹规划根据各离散点的任务完成度调整钻头 z 向位置，并通过约束三次样条插值形成 3D 钻孔路径同时避免过冲。任务完成度识别使用受 DSSD 启发的深度学习模型估计各离散点的任务完成度。由于蛋在形状、厚度与力学特性上与小鼠颅骨相似，故选取去除蛋壳而不损伤其下膜作为仿真任务。所提方法使用持钻的 6 自由度机械臂评估，在 20 次试验中成功率达 80%。