Simultaneous Estimation of Shape and Force along Highly Deformable Surgical Manipulators Using Sparse FBG Measurement

要約

最近、ファイバー ブラッグ グレーティング (FBG) などの光ファイバー センサーが、柔軟な手術ロボットの形状の再構築や力の推定のために広く研究されています。
ただし、既存のアプローチのほとんどでは、正確なセンシング結果を得るために、ファイバー内の FBG の正確なモデル パラメーターと、フレキシブル ロボットとの位置合わせが必要です。
もう 1 つの課題は、柔軟なロボットに沿った任意の位置で外力をオンラインで取得することにあり、これはロボット手術で大きなたわみがある場合に非常に必要となります。
この論文では、シングルコア FBG ファイバーからのまばらなひずみ測定を使用して、高度に変形可能な柔軟なロボットに沿った形状と力を同時に推定するための新しいデータ駆動型パラダイムを提案します。
FBG センサーがらせん状に埋め込まれた薄壁の柔らかい感知チューブは、最大 270 度の大きなたわみと 10 mm 未満の曲げ半径を備えたロボット支援の柔軟な尿管鏡用に設計されています。
空間ひずみエンコーダを組み込むことで 3 つの学習モデルを導入および研究し、自由空間と拘束環境の両方で、さまざまな場所での接触力を伴うパフォーマンスを比較します。
動的形状力感知精度に関する実験結果は、提案された方法の有効性と優位性を示しています。

要約(オリジナル)

Recently, fiber optic sensors such as fiber Bragg gratings (FBGs) have been widely investigated for shape reconstruction and force estimation of flexible surgical robots. However, most existing approaches need precise model parameters of FBGs inside the fiber and their alignments with the flexible robots for accurate sensing results. Another challenge lies in online acquiring external forces at arbitrary locations along the flexible robots, which is highly required when with large deflections in robotic surgery. In this paper, we propose a novel data-driven paradigm for simultaneous estimation of shape and force along highly deformable flexible robots by using sparse strain measurement from a single-core FBG fiber. A thin-walled soft sensing tube helically embedded with FBG sensors is designed for a robotic-assisted flexible ureteroscope with large deflection up to 270 degrees and a bend radius under 10 mm. We introduce and study three learning models by incorporating spatial strain encoders, and compare their performances in both free space and constrained environments with contact forces at different locations. The experimental results in terms of dynamic shape-force sensing accuracy demonstrate the effectiveness and superiority of the proposed methods.

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