AutoPeel：面向机器人伤口护理的粘附感知安全剥离轨迹优化

慢性伤口，包括糖尿病溃疡、压疮以及继发于静脉高压的溃疡，仅在美国就影响着超过 650 万患者，每年造成的花费超过 250 亿美元。目前慢性伤口的治疗仍是一个人工过程，我们设想未来机器人与自动化将辅助此类治疗以降低成本并改善患者护理。在本研究中，我们开发了首个用于伤口敷料移除的机器人系统，据报道这是慢性伤口患者生活中最痛苦的环节。我们的方法利用可微物理仿真执行基于梯度的模型预测控制（MPC），以实现优化的轨迹规划。通过整合粘附断裂力学，我们能够对敷料粘附固有的剥离效应进行建模。该系统进一步由精心设计的目标函数引导，以促进高效且安全的控制，降低组织损伤的风险。我们通过在合成皮肤假体和真实人类受试者上进行的一系列实验，验证了该方法的有效性。我们的结果表明，该系统能够实现精确且安全的敷料移除轨迹，为自动化这一基础医疗程序提供了有前景的解决方案。