студентка магистратуры
аспирант
преподаватель
д-р техн. наук, проф., проф. каф.
д-р техн. наук, проф., зав. каф
Dr.of Sc. in Tech., Professor
Биопечать in situ — автоматизированный процесс прямого нанесения би оматериалов на дефектный участок живой ткани во время медицинской операции. Для выполнения такой биопечати целесообразно использовать коллаборативные манипуляционные роботы, обладающие пятью и более степенями подвижности и способные придавать рабочему органу нужную ориентацию. Актуальной является задача планирования траектории движения робота для биопечати in situ вдоль реальной криволинейной поверхности. Проведен краткий анализ решений, позволяющих планировать траекторию для биопечати. Приведено математическое описание поверхности, используемой в качестве модели дефекта, необходимое для построения траектории. Введены дополнительные ограничения в целях уменьшения сложности алгоритма планирования. Для локализации дефекта на криволинейной поверхности используется информация о задаваемом предварительно контуре, охватывающем этот дефект. Разработан алгоритм генерации плоской траектории движения рабочего органа робота для заполнения дефекта с последующим проецированием ее на реальную криволинейную поверхность. Отмечена важность предварительной обработки данных об отсканированной поверхности с помощью разработанного алгоритма фильтрации, основанного на методе скользящего среднего. Генерация траектории движения рабочего органа робота выполняется послойно сначала в плоскости, затем она проецируется на криволинейную поверхность. Для каждой точки траектории вычисляется такая однородная матрица преобразования, чтобы рабочий орган робота располагался по нормали к криволинейной поверхности. Представлен расчет углов ориентации рабочего органа робота KUKA на основании данных, получаемых из однородной матрицы преобразования. Работоспособность предлагаемого алгоритма планирования траектории для биопечати in situ подтверждена результатами компьютерного моделирования с использованием разработанного авторами программного обеспечения и результатами экспериментального исследования биопечати, выполняемой коллаборативным роботом KUKA LBR R820 на трех образцах с различной кривизной поверхности и разными контурами дефекта.
In situ bioprinting is an automated process of direct application of biomaterials to a defective area of living tissue during a medical operation. To perform such bioprinting, it is advisable to use robotic manipulators with five or more degrees of mobility, which can give the end effector the desired orientation. The actual task is to plan the trajectory of the robot for in situ bioprinting on a real curved surface. A brief analysis of solutions allowing to plan the trajectory of bioprinting is carried out. A mathematical description of the surface used as a defect model is given, which is necessary for constructing the trajectory. Additional restrictions were introduced in order to reduce the complexity of the scheduling algorithm. To localize a defect on a curved surface, information about a given contour covering this defect is used. An algorithm has been developed for forming a flat trajectory of the robot’s end effector to fill in the defect, followed by projecting it onto a real curved surface. The importance of preprocessing data on the scanned surface using the developed filtering algorithm based on the moving average method is noted. The trajectory of the robot’s end effector is formed by layers first in the plane. It is then projected onto a curved surface. For each point of the trajectory, such a homogeneous transformation matrix is calculated so that the robot’s end effector is perpendicular to the curved surface. The calculation of the orientation angles of the working body of the KUKA robot is presented on the basis of data obtained from a homogeneous transformation matrix. The operability of the proposed trajectory planning algorithm for in situ bioprinting is confirmed by the results of computer modeling using the software developed by the authors and the results of an experimental study of bioprinting performed by the KUKA LBR R820 collaborative robot on three samples with different surface curvature and defect contour
The authors declare that there are no conflicts of interest present.