要約
現在の整形外科ロボット システムは主にナビゲーションに重点を置いており、外科医がガイド チューブの位置を決めるのを支援しますが、依然として手作業による穴あけとネジの配置が必要です。
このタスクの自動化には、手術器具と骨の間の複雑な物理的相互作用のため、高い精度と安全性が要求されるだけでなく、人間の適切な監督なしで実行されると重大なリスクが生じます。
継続的な物理的相互作用が伴うため、ロボットは外科医と協力し、人間の意図を理解し、常に外科医を関与させる必要があります。
これを達成するために、この論文では、直感的な AR 触覚ヒューマンロボットインターフェイス、視覚注意ベースの外科医モデル、およびロボットの共有インタラクション制御スキームを含む、新しい認知ヒューマンロボットコラボレーションフレームワークを提案します。
提案された方法のパフォーマンスを説明するために、整形外科手術用のロボット プラットフォームに関するユーザー研究が示されています。
この結果は、提案された人間とロボットのコラボレーション フレームワークが、安全性と人間工学の点で完全なロボット制御や完全な人間制御よりも優れていることを示しています。
要約(オリジナル)
Current orthopedic robotic systems largely focus on navigation, aiding surgeons in positioning a guiding tube but still requiring manual drilling and screw placement. The automation of this task not only demands high precision and safety due to the intricate physical interactions between the surgical tool and bone but also poses significant risks when executed without adequate human oversight. As it involves continuous physical interaction, the robot should collaborate with the surgeon, understand the human intent, and always include the surgeon in the loop. To achieve this, this paper proposes a new cognitive human-robot collaboration framework, including the intuitive AR-haptic human-robot interface, the visual-attention-based surgeon model, and the shared interaction control scheme for the robot. User studies on a robotic platform for orthopedic surgery are presented to illustrate the performance of the proposed method. The results demonstrate that the proposed human-robot collaboration framework outperforms full robot and full human control in terms of safety and ergonomics.
arxiv情報
著者 | Chen Chen,Qikai Zou,Yuhang Song,Shiji Song,Xiang Li |
発行日 | 2024-05-15 14:12:38+00:00 |
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