AutoCam: Hierarchical Path Planning for an Autonomous Auxiliary Camera in Surgical Robotics

要約

自律補助カメラをロボット支援の低侵襲手術（RAMIS）に組み込むと、空間的認識が向上し、手動の視点制御が排除されます。
補助カメラの既存の経路計画方法は、2次元外科的特徴を追跡しますが、カメラの向き、ワークスペースの制約、ロボットの共同限界を同時に説明しません。
この研究では、Autocam：Ramisの視覚化を改善するための自動補助カメラ配置方法を紹介します。
Da Vinci Research Kitに実装されたこのシステムは、優先順位ベースのワークスペース制御制御アルゴリズムを使用して、ヒューリスティックな幾何学的配置と非線形最適化を組み合わせて、堅牢なカメラトラッキングを確保します。
ユーザー調査（n = 6）は、システムが顕著な機能の99.84％の可視性を維持し、4.36 $ \ pm $ 2.11度と1.95 $ \ pm $ 5.66 mmのポーズエラーを達成したことを実証しました。
コントローラーは計算上効率的で、ループ時間は6.8 $ \ pm $ 12.8ミリ秒でした。
初心者が腹腔鏡手術トレーニングタスクの基礎を完了した追加のパイロット研究（n = 6）は、ユーザーがAutocamの観点からAutocamのシーンの視覚的カバーの改善の恩恵を受けながら、Autocamの観点からも効果的にテレオティーチできることを示唆しています。
これらの結果は、ラミスの新しいマルチカメラ視覚化方法の基礎を築くために、ダヴィンチ患者側のマニピュレーターを使用して補助カメラを自律的に制御できることを示しています。

要約(オリジナル)

Incorporating an autonomous auxiliary camera into robot-assisted minimally invasive surgery (RAMIS) enhances spatial awareness and eliminates manual viewpoint control. Existing path planning methods for auxiliary cameras track two-dimensional surgical features but do not simultaneously account for camera orientation, workspace constraints, and robot joint limits. This study presents AutoCam: an automatic auxiliary camera placement method to improve visualization in RAMIS. Implemented on the da Vinci Research Kit, the system uses a priority-based, workspace-constrained control algorithm that combines heuristic geometric placement with nonlinear optimization to ensure robust camera tracking. A user study (N=6) demonstrated that the system maintained 99.84% visibility of a salient feature and achieved a pose error of 4.36 $\pm$ 2.11 degrees and 1.95 $\pm$ 5.66 mm. The controller was computationally efficient, with a loop time of 6.8 $\pm$ 12.8 ms. An additional pilot study (N=6), where novices completed a Fundamentals of Laparoscopic Surgery training task, suggests that users can teleoperate just as effectively from AutoCam’s viewpoint as from the endoscope’s while still benefiting from AutoCam’s improved visual coverage of the scene. These results indicate that an auxiliary camera can be autonomously controlled using the da Vinci patient-side manipulators to track a salient feature, laying the groundwork for new multi-camera visualization methods in RAMIS.

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