眼球凝视方向的稳定手术跟踪

眼科手术机器人通过减少人类外科医生的自然手抖动，实现了在受限手术空间内进行精细操作的优越稳定性和精确度。尽管发展出了基于视觉和力的控制方法，但术前导航仍严重依赖人工操作，限制了一致性并增加了不确定性。现有手术中眼球凝视估计技术，无论是传统方法还是深度学习方法，都面临依赖额外传感器、手术环境遮挡问题以及需要面部检测等挑战。为此，本研究提出一种创新眼球定位和跟踪方法，结合机器学习与传统算法，消除面迹和稳定 iris 检测及凝视估计的需求，在不同光照和阴影条件下均能稳定工作。大量现场实验结果表明，我们的方法在眼球姿态估计平均误差为 0.58 度，基于计算姿态的机器人机臂控制误差平均为 2.08 度。