Refined Motion Compensation with Soft Laser Manipulators using Data-Driven Surrogate Models

要約

精密な熱技術である非接触レーザーアブレーションは、硬い針に伴う挿入エラーを起こすことなく、組織の切断と凝固を同時に行います。
肝臓などの人間の臓器の動きは、呼吸周期や心臓周期の影響を受けるリズミカルな要素を示しているため、腫瘍の動きを補償しながら、標的病変に効果的にレーザーエネルギーを送達することが極めて重要です。
この研究では、ソフト マニピュレータの代理モデルを導出するデータ駆動型の手法を導入します。
これらの低次元モデルは、モデル予測制御 (MPC) フレームワークに統合された場合に計算効率を向上させながら、制御入力の有無にかかわらずマニピュレーターのダイナミクスをキャプチャします。
スペクトル部分多様体 (SSM) 理論は、マニピュレーターの自律的なダイナミクスをモデル化し、外力が除去されると平衡に達する傾向を認識しています。
予備的な結果は、サロゲート モデルを使用する MPC コントローラーが、同じ MPC フレームワーク内の他の 2 つのモデルよりも優れていることを示しています。
データ駆動型 MPC コントローラーは、設計に依存しない機能もサポートしており、レーザー アブレーション手術ロボット システム内でさまざまなソフト マニピュレーターの互換性が可能です。

要約(オリジナル)

Non-contact laser ablation, a precise thermal technique, simultaneously cuts and coagulates tissue without the insertion errors associated with rigid needles. Human organ motions, such as those in the liver, exhibit rhythmic components influenced by respiratory and cardiac cycles, making effective laser energy delivery to target lesions while compensating for tumor motion crucial. This research introduces a data-driven method to derive surrogate models of a soft manipulator. These low-dimensional models offer computational efficiency when integrated into the Model Predictive Control (MPC) framework, while still capturing the manipulator’s dynamics with and without control input. Spectral Submanifolds (SSM) theory models the manipulator’s autonomous dynamics, acknowledging its tendency to reach equilibrium when external forces are removed. Preliminary results show that the MPC controller using the surrogate model outperforms two other models within the same MPC framework. The data-driven MPC controller also supports a design-agnostic feature, allowing the interchangeability of different soft manipulators within the laser ablation surgery robot system.

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