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ACTIVE

ACTIVE
Ansprechpartner:

Dr. Jörg Raczkowsky

Links:
Projektgruppe:

MeGI

Förderung:

7. EU-Forschungsrahmenprogramm

Starttermin:

04/2011

Endtermin:

04/2015

Das ACTIVE-Projekt benutzt ICT und weitere Entwicklungsmethoden zur Entwicklung einer integrierten, redundanten Roboterplattform für die Neurochirurgie. Eine leichte und agile Roboterzelle mit Freiheitsgrad 20 und einer erweiterten Prozessoreinheit für prä- und intraoperative Steuerung wird sowohl autonom als auch zusammen mit Chirurgen am Gehirn operieren. Der Patient wird relativ zum Operationstisch und/oder zum Roboter nicht als steif fixiert betrachtet. Hierdurch erweitert das System den Stand der Technik in Robotik und Regelung in Bezug auf die Genauigkeit und die Bandbreite, die für ein derartig komplexes Operationsszenario nötig sind.

Zwei kooperierende Roboter werden mit dem Gehirn interagieren, welches sich durch Werkzeugkontakt, Blutdruck, Atmung und Deliquoration verformt. Menschliche Faktoren werden berücksichtigt, indem einfache Nutzerinteraktion durch eine neuartige haptische Schnittstelle gewährleistet wird. Diese ermöglicht Telemanipulation und handgeführte Roboterbewegungen. Aktive Beschränkungen begrenzen und führen die Werkzeugspitzenposition, –kraft und –geschwindigkeit und verhindern dadurch Schaden an empfindlichen Regionen, welche durch realistische Gewebemodelle definiert und während der Operation mit Hilfe diverser Sensorik aktualisiert werden. Die aktiven Beschränkungen werden in Echtzeit aktualisiert (verschoben) und reagieren auf Kraftmessungen des Werkzeugs im Gewebe und jegliche zusätzliche Beschränkung, welche im komplexen, gemeinsamen Arbeitsraum auftreten kann. Die umfassende Steuerungsarchitektur von ACTIVE berücksichtigt die Anforderungen und Abhängigkeiten der beiden Telemanipulationsroboter.

Der Operationssaal stellt den Inbegriff einer dynamischen, unstrukturierten und unstetigen Umgebung dar, in welcher sich viele Personen und Instrumente befinden. Der Arbeitsraum wird daher durch Kameras überwacht und Maschinenlerntechniken werden für sichere Arbeitsraumteilung verwendet. Kognitive Fähigkeiten helfen, das Zielgebiet im Gehirn zu identifizieren und begrenzen die Roboterbewegung durch permanente Beobachtung.