Robust Surgical Tool Tracking with Pixel-based Probabilities for Projected Geometric Primitives

要約

視覚的なフィードバックを介してロボット マニピュレータを制御するには、ロボットとカメラの間で既知の座標フレーム変換が必要です。
機械システムの不確実性やカメラのキャリブレーションにより、この座標フレーム変換に誤差が生じます。
これらのエラーにより、ロボット マニピュレータの位置特定が不十分になり、マニピュレータと環境の間の正確な相互作用に依存するアプリケーションにとって重大な課題が生じます。
この研究では、画像ベースの挿入シャフト検出アルゴリズムと確率モデルを使用して、手術用ロボットツールのカメラからベースへの変換と関節角度の測定誤差を推定します。
私たちは、提案したアプローチを構造化環境と非構造化環境の両方に適用し、私たちの方法の有効性を実証するために測定します。

要約(オリジナル)

Controlling robotic manipulators via visual feedback requires a known coordinate frame transformation between the robot and the camera. Uncertainties in mechanical systems as well as camera calibration create errors in this coordinate frame transformation. These errors result in poor localization of robotic manipulators and create a significant challenge for applications that rely on precise interactions between manipulators and the environment. In this work, we estimate the camera-to-base transform and joint angle measurement errors for surgical robotic tools using an image based insertion-shaft detection algorithm and probabilistic models. We apply our proposed approach in both a structured environment as well as an unstructured environment and measure to demonstrate the efficacy of our methods.

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