Flow-Aware Navigation of Magnetic Micro-Robots in Complex Fluids via PINN-Based Prediction

要約

磁気マイクロロボットは、薬物送達や顕微手術など、さまざまな用途にわたって重要な可能性を実証していますが、複雑な流体環境での正確なナビゲーションと制御のオープンな問題は、in vivoの実装に重要です。
このペーパーでは、動きに対する流体の流れの影響を明示的に説明する磁気マイクロロボットの新しいフロー認識ナビゲーションと制御戦略を紹介します。
第一に、提案された方法は、物理学に基づいたU-Net（PI-UNET）を採用して、局所的な観測を使用して数値的に予測される流体速度を改良します。
次に、予測速度は、流れを覚えるA*パス計画アルゴリズムに組み込まれ、流れ誘導障害を軽減しながら効率的なナビゲーションを確保します。
最後に、予測される流体速度を補うために制御スキームが開発され、それによってマイクロロボットのパフォーマンスが最適化されます。
提案されたアプローチの有効性を検証するために、一連のシミュレーション研究と実世界の実験が実施されます。
この方法は、計画精度と制御精度の両方を強化し、多くの医療シナリオに典型的な流体に影響を受けた環境での磁気マイクロロボットの潜在的なアプリケーションを拡大します。

要約(オリジナル)

While magnetic micro-robots have demonstrated significant potential across various applications, including drug delivery and microsurgery, the open issue of precise navigation and control in complex fluid environments is crucial for in vivo implementation. This paper introduces a novel flow-aware navigation and control strategy for magnetic micro-robots that explicitly accounts for the impact of fluid flow on their movement. First, the proposed method employs a Physics-Informed U-Net (PI-UNet) to refine the numerically predicted fluid velocity using local observations. Then, the predicted velocity is incorporated in a flow-aware A* path planning algorithm, ensuring efficient navigation while mitigating flow-induced disturbances. Finally, a control scheme is developed to compensate for the predicted fluid velocity, thereby optimizing the micro-robot’s performance. A series of simulation studies and real-world experiments are conducted to validate the efficacy of the proposed approach. This method enhances both planning accuracy and control precision, expanding the potential applications of magnetic micro-robots in fluid-affected environments typical of many medical scenarios.

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