人體脊柱椎管狹窄是一種常見的骨科疾病， 可引起一系列神經系統癥狀。椎板減壓切除術是治 療椎管狹窄癥的常見方法，由于該手術區域靠近 脆弱的脊柱神經，手術精度要求高、耗時長，因 此經驗豐富的醫師方可進行此類手術。隨著科技的發展，采用機器人輔助手術越來越多地被人們 所接受。為了防止機器人執行器械末端磨頭磨穿 椎板并傷害神經，該研究提出一種基于磨削力模 型的實時磨削深度監控方法，以確保手術安全。 具體地，首先基于球形磨頭的幾何形狀建立 其在不同深度的切削力模型;然后，采用牛骨作為 磨削實驗材料， 并采集實驗中的機器人末端執行器 械的力信號，對切削力模型中的未知參數通過粒子群優化算法進行辨識;最后，通過多次實驗建立 機器人磨削深度與磨削力之間的相互關系模型。實 驗 結 果 表 明 ， 當 機 器 人 磨 削 深 度 在 [0.8, 1.2] mm 時，基于磨削力的磨削深度預測結 果精度可達 ±0.1 mm;當深度增加到 [1.2, 1.6] mm 時，預測精度為 ±0.2 mm。

　　該研究所提出的基于磨削力模型的機器人磨 削深度實時監控方法，具有較好的臨床應用價 值，可實現機器人輔助椎板減壓手術的術中狀態 精細感知，確保機器人手術安全。同時， 相關技 術可以很好地應用在機器人輔助神經外科、關節 置換等手術中。