Efficient Physically-based Simulation of Soft Bodies in Embodied Environment for Surgical Robot

要約

手術ロボットシミュレーションプラットフォームは、トレーニング効率を高め、ロボット学習の研究を進める上で重要な役割を果たしている。研究を促進するため、オープンソースの手術ロボットシミュレータの開発に多くの研究者が取り組んできました。私たちも、オープンソースでダヴィンチリサーチキット（dVRK）と互換性があり、ロボット学習のためのインタラクティブな具現化環境であるSurRoL formerlyを開発しました。その進歩にもかかわらず、外科ロボット工学に利用可能なオープンソースプラットフォーム内では、軟体のシミュレーションは依然として大きな課題となっている。このため、我々はインタラクティブな物理ベースの軟体シミュレーションフレームワークを開発し、SurRoLに統合した。具体的には、変形可能な組織を表現するために、ネオ・フーケアンモデルとともに、マテリアル・ポイント・メソッド（MPM）の高性能な適応を利用した。ラグランジュ粒子を使用して、シミュレーション全体を通して軟体の運動と変形を追跡し、オイラー格子を活用して空間を離散化し、力、速度、その他の物理量の計算を容易にしました。また、効率的な衝突検出とハンドリング戦略を採用し、軟体と手術ロボットの剛体ツールとの相互作用をシミュレーションした。Taichiプログラミング言語を採用することで、並列コンピューティングを活用し、シミュレーション速度を向上させた。実験の結果、我々のプラットフォームは、強い物理的解釈可能性ともっともらしい視覚効果で、ソフトボディを効率的にシミュレートできることが示された。SurRoLのこれらの新機能は、軟部組織操作を含む外科作業の効率的なシミュレーションを可能にし、外科ロボットの学習に関するさらなる研究の道を開く。コードはSurRoL github repoの新しいブランチで公開される予定です。

要約(オリジナル)

Surgical robot simulation platform plays a crucial role in enhancing training efficiency and advancing research on robot learning. Much effort have been made by scholars on developing open-sourced surgical robot simulators to facilitate research. We also developed SurRoL formerly, an open-source, da Vinci Research Kit (dVRK) compatible and interactive embodied environment for robot learning. Despite its advancements, the simulation of soft bodies still remained a major challenge within the open-source platforms available for surgical robotics. To this end, we develop an interactive physically based soft body simulation framework and integrate it to SurRoL. Specifically, we utilized a high-performance adaptation of the Material Point Method (MPM) along with the Neo-Hookean model to represent the deformable tissue. Lagrangian particles are used to track the motion and deformation of the soft body throughout the simulation and Eulerian grids are leveraged to discretize space and facilitate the calculation of forces, velocities, and other physical quantities. We also employed an efficient collision detection and handling strategy to simulate the interaction between soft body and rigid tool of the surgical robot. By employing the Taichi programming language, our implementation harnesses parallel computing to boost simulation speed. Experimental results show that our platform is able to simulate soft bodies efficiently with strong physical interpretability and plausible visual effects. These new features in SurRoL enable the efficient simulation of surgical tasks involving soft tissue manipulation and pave the path for further investigation of surgical robot learning. The code will be released in a new branch of SurRoL github repo.

arxiv情報

提供元, 利用サービス

arxiv.jp, DeepL