要約
網膜マイクロサージャリーは、非常にデリケートな組織に対して行われる高精度の手術です。
現在、広範囲に訓練され、高度に熟練した外科医が必要です。
限られた眼内空間での器具の動きの範囲が制限され、強膜との器具の接触が制限される可能性があることを考えると、ヘビのようなロボットは、手術中に外科医により優れた柔軟性、器用さ、空間アクセス、および位置決め精度を提供する有望な技術であることが証明される可能性があります。
網膜静脈カニュレーションや網膜上膜剥離など、高精度で有利なツールチップ アプローチ角度を必要とする網膜処置。
これらのロボットのキネマティクス モデリングは、正確な位置制御に向けた重要なステップですが、従来のマニピュレーターとは対照的に、これらのロボットのモデリングは、複雑な機械構造と作動メカニズムのために単純な方法に従いません。
特に、ワイヤー駆動の蛇のようなロボットでは、ワイヤーの張力状態によるヒステリシスの問題が、これらのロボットの位置決め精度に大きな影響を与える可能性があります。
この論文では、確率論的ガウス混合モデル (GMM) ガウス混合回帰 (GMR) アプローチを使用したヒステリシス補償アルゴリズムを備えた実験的な運動学モデルを提案しました。
2 自由度 (DOF) 統合ロボット眼内スネーク (I2RIS) に関する実験結果は、提案されたモデルが 0.4 度の精度を提供することを示しています。
それぞれ、このロボットの以前のモデルと比較して。
要約(オリジナル)
Retinal microsurgery is a high-precision surgery performed on an exceedingly delicate tissue. It now requires extensively trained and highly skilled surgeons. Given the restricted range of instrument motion in the confined intraocular space, and also potentially restricting instrument contact with the sclera, snake-like robots may prove to be a promising technology to provide surgeons with greater flexibility, dexterity, space access, and positioning accuracy during retinal procedures requiring high precision and advantageous tooltip approach angles, such as retinal vein cannulation and epiretinal membrane peeling. Kinematics modeling of these robots is an essential step toward accurate position control, however, as opposed to conventional manipulators, modeling of these robots does not follow a straightforward method due to their complex mechanical structure and actuation mechanisms. Especially, in wire-driven snake-like robots, the hysteresis problem due to the wire tension condition can have a significant impact on the positioning accuracy of these robots. In this paper, we proposed an experimental kinematics model with a hysteresis compensation algorithm using the probabilistic Gaussian mixture models (GMM) Gaussian mixture regression (GMR) approach. Experimental results on the two-degree-of-freedom (DOF) integrated robotic intraocular snake (I2RIS) show that the proposed model provides 0.4 deg accuracy, which is an overall 60% and 70% of improvement for yaw and pitch degrees of freedom, respectively, compared to a previous model of this robot.
arxiv情報
| 著者 | Mojtaba Esfandiari,Yanlin Zhou,Shervin Dehghani,Muhammad Hadi,Adnan Munawar,Henry Phalen,Peter Gehlbach,Russell H. Taylor,Iulian Iordachita |
| 発行日 | 2023-03-10 05:09:31+00:00 |
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