机器人臂辅助针灸系统的运动与力学监测：建立与验证

这篇研究建立了集成运动与力学监测的机器人臂辅助针灸系统（LIM/TWM），通过激光测振仪（LV）验证了毫米级精度（MAE<0.2mm），并基于Bhattacharyya系数（0.9931-0.9976）证明其可复现提插（LIM）和烧山火等手法力学特征。动物实验显示，机器人针灸在佐剂性关节炎（AA）大鼠模型中镇痛效果（PTRR 0.35-0.45）与人工操作无显著差异，为针灸标准化提供了量化工具。

　　

引言

传统针灸面临操作量化与手法传承的挑战，而机器人技术为精准复现手法提供了新思路。研究通过六自由度（6-DOF）机械臂模拟提插（LIM）和烧山火手法，结合实时针力监测单元（测量范围±1.2N/±4.8×10^?4N·m）和计算机视觉技术，构建了完整的量化分析系统。

材料与方法

系统架构：系统包含运动采集模块（30fps高清摄像头+YOLOv5标记追踪）、针力监测单元（硅应变片+压电陶瓷）和机械臂执行机构（RM65+步进电机）。

精度验证：激光测振仪（LV-2500）测试显示，在0.5-3Hz频率和0.5-2mm振幅组合下，平均绝对误差（MAE）<0.2mm，相对误差（RE）最低4.4%（0.5Hz/1.5mm）。

动物实验：24只SD大鼠分为对照组（CG）、留针组（NR）、人工组（MA）和机器人组（AR），通过完全弗氏佐剂（CFA）诱导炎症模型，测定热痛阈（IITC 336GT）和机械痛阈（电子Von Frey）。

结果

运动一致性：机器人复现LIM的位移波形与人工操作重叠，烧山火手法在皮肤模型三层深度（10/15/20mm）的针力振幅分别为±0.2N/±0.3N/±0.4N。

镇痛效果：机器人组热痛恢复率（PTRR 0.35）与人工组（0.34）无显著差异（P>0.05），机械痛PTRR达0.45，显著高于对照组（P<0.01）。

讨论

系统局限性包括未涵盖捻转手法（TWM）的扭矩分析，且硅胶模型无法模拟“得气”（Deqi）效应。未来需结合深度学习建立针力-组织反馈模型，推动AI针灸机器人发展。

结论

该研究首次实现针灸手法运动-力学的同步量化与精准复现，为针灸标准化和智能化设备研发奠定基础。