要約
カメラフレームとオペレーターフレームの間のミスアライメントは、遠隔操作システムで一般的に見られ、通常は操作パフォーマンスを低下させます。
このような位置ずれの影響は、アイ・イン・ハンド・システム、つまり内視鏡手術などの限られたスペースでコンパクトさを得るためにカメラ (目) をエンドエフェクター (手) に取り付けたシステムについて十分に調査されていません。
この論文では、遠隔操作されたハンドアイロボットにおけるカメラフレームのミスアライメントの影響に関する体系的な研究を提供し、ビュー表示における簡単な修正方法を提案します。
シミュレーションは、さまざまな条件下でのずれの影響を比較するように設計されています。
ユーザーは、さまざまなレベルのミスアライメントをシミュレートしながら、遠隔操作を介して剛体を初期位置から指定されたターゲット位置に移動するように求められます。
入力モーションと出力ビューの間のずれは、反対方向 (~20 秒) と比較して直交方向 (~ 40 秒) にある場合、オペレーターによって補正するのがはるかに難しいことがわかります。
アイ・イン・ハンド構成の実際の同心円管ロボットの実験も行われます。
ユーザーは、ロボットを遠隔操作してピック アンド プレース タスクを完了するよう求められます。
結果は、補正を有効にすると、完了時間 (平均 40.6%、中央値 38.6%)、軌道の長さ (平均 34.3%、中央値 28.1%)、難易度 (50.5%)、
不安定(49.4%)、精神的ストレス(60.9%)。
要約(オリジナル)
Misalignment between the camera frame and the operator frame is commonly seen in a teleoperated system and usually degrades the operation performance. The effects of such misalignment have not been fully investigated for eye-in-hand systems – systems that have the camera (eye) mounted to the end-effector (hand) to gain compactness in confined spaces such as in endoscopic surgery. This paper provides a systematic study on the effects of the camera frame misalignment in a teleoperated eye-in-hand robot and proposes a simple correction method in the view display. A simulation is designed to compare the effects of the misalignment under different conditions. Users are asked to move a rigid body from its initial position to the specified target position via teleoperation, with different levels of misalignment simulated. It is found that misalignment between the input motion and the output view is much more difficult to compensate by the operators when it is in the orthogonal direction (~40s) compared with the opposite direction (~20s). An experiment on a real concentric tube robot with an eye-in-hand configuration is also conducted. Users are asked to telemanipulate the robot to complete a pick-and-place task. Results show that with the correction enabled, there is a significant improvement in the operation performance in terms of completion time (mean 40.6%, median 38.6%), trajectory length (mean 34.3%, median 28.1%), difficulty (50.5%), unsteadiness (49.4%), and mental stress (60.9%).
arxiv情報
著者 | Liao Wu,Fangwen Yu,Thanh Nho Do,Jiaole Wang |
発行日 | 2023-03-15 06:13:39+00:00 |
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