Fuzzy-RRT for Obstacle Avoidance in a 2-DOF Semi-Autonomous Surgical Robotic Arm

要約

AI駆動型の半自律的なロボット手術は、限られた乗組員のサイズとコミュニケーションの遅れが従来の外科的アプローチを制限する長期惑星間ミッションの医学的課題に対処するために不可欠です。
現在のロボット手術システムには、完全な外科医の制御が必要であり、広範な専門知識を要求し、宇宙での実現可能性を制限しています。
私たちは、小型のロボット支援手術システムでモデル化された2度のフリードームロボットアームにおける障害物の回避と共同制御のためのファジーのランダムツリーアルゴリズムの新規適応を提案します。
ファジーが急速に発見されたランダムツリーアルゴリズムにより、パス検索時間が743％改善され、パスコストが43％改善されることがわかりました。

要約(オリジナル)

AI-driven semi-autonomous robotic surgery is essential for addressing the medical challenges of long-duration interplanetary missions, where limited crew sizes and communication delays restrict traditional surgical approaches. Current robotic surgery systems require full surgeon control, demanding extensive expertise and limiting feasibility in space. We propose a novel adaptation of the Fuzzy Rapidly-exploring Random Tree algorithm for obstacle avoidance and collaborative control in a two-degree-of-freedom robotic arm modeled on the Miniaturized Robotic-Assisted surgical system. It was found that the Fuzzy Rapidly-exploring Random Tree algorithm resulted in an 743 percent improvement to path search time and 43 percent improvement to path cost.

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