Real-Time Constrained 6D Object-Pose Tracking of An In-Hand Suture Needle for Minimally Invasive Robotic Surgery

要約

自律的な縫合は、外科用ロボット工学の長い間求められてきた目標です。
ステージングされた環境の外では、縫合針の正確な位置特定は、現実の世界でさまざまな縫合針操作タスクを自動化するための重要な基盤です。
グリッパーに保持された針の位置を特定する場合、以前の研究では通常、それらの関係を考慮せずに個別に追跡していました。
オブジェクトと機器のステレオ三角測量で発生する可能性がある重大なエラーのため、それらの再構成はしばしば一貫していない場合があります。
これは、実行不可能な非現実的なツール針把持再構築につながる可能性があります。
代わりに、ローカリゼーションを改善するための明白な戦略は、接触から生じる制約を活用することです。これにより、オブジェクトと機器の再構築を共同で実行可能なスペースに制限します。
この作業では、手持ちの縫合針の 6D ポーズを追跡する際に、実行可能な把握制約を検討します。
針のポーズを記述するための新しい状態空間を定義するための再パラメータ化のトリックを提案します。そこでは、把握の制約を簡単に定義して満たすことができます。
次に、提案された状態空間と実行可能な把握制約が、リアルタイムの針の位置特定のためにベイジアン フィルターに組み込まれます。
実験では、制約付きメソッドが以前の制約なし/制約付き追跡アプローチよりも優れていることを示し、実行可能な把握制約を縫合針操作タスクの自動化に組み込むことの重要性を示しています。

要約(オリジナル)

Autonomous suturing has been a long-sought-after goal for surgical robotics. Outside of staged environments, accurate localization of suture needles is a critical foundation for automating various suture needle manipulation tasks in the real world. When localizing a needle held by a gripper, previous work usually tracks them separately without considering their relationship. Because of the significant errors that can arise in the stereo-triangulation of objects and instruments, their reconstructions may often not be consistent. This can lead to unrealistic tool-needle grasp reconstructions that are infeasible. Instead, an obvious strategy to improve localization would be to leverage constraints that arise from contact, thereby constraining reconstructions of objects and instruments into a jointly feasible space. In this work, we consider feasible grasping constraints when tracking the 6D pose of an in-hand suture needle. We propose a reparameterization trick to define a new state space for describing a needle pose, where grasp constraints can be easily defined and satisfied. Our proposed state space and feasible grasping constraints are then incorporated into Bayesian filters for real-time needle localization. In the experiments, we show that our constrained methods outperform previous unconstrained/constrained tracking approaches and demonstrate the importance of incorporating feasible grasping constraints into automating suture needle manipulation tasks.

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