重症监护室机器人辅助气管插管系统的术前定位研究

针对感染性疾病患者在隔离病房出现严重呼吸窘迫需气管插管、医护人员手动操作存在感染风险的问题，研究人员开展自主移动插管机器人导航与术前定位研究。采用 R3 live 等算法，经实验验证，系统导航时间和定位精度显著提升，具重要应用价值。

　　

感染性疾病患者在隔离病房常出现严重呼吸窘迫和呼吸困难。医护人员需穿戴个人防护装备手动进行气管插管以保障气道安全，这存在感染传播和自身感染风险。本文介绍一种自主移动插管机器人的导航与术前定位技术，其可自主移动至患者床旁，将插管装置定位至口腔内，由操作人员远程完成插管后自主撤离。移动基座导航模块采用 R3 live 多传感器融合算法（融合激光雷达、惯性测量单元（IMU）和 RGB-D 相机的传感器输入）进行建图、定位和路径规划，分别运用 YOLOv5s 目标检测与避障算法、改进 A * 全局路径规划算法结合时间弹性带（TEB）局部路径规划算法。术前定位模块基于面部姿态估计，通过 RetinaFace 算法结合 6DRepNet 获取面部姿态。该研究通过仿真和物理实验验证，与气管插管手术相关指标相比，系统的导航时间和定位精度取得显著改善结果。