Towards Robotised Palpation for Cancer Detection through Online Tissue Viscoelastic Characterisation with a Collaborative Robotic Arm

要約

この論文では、協働ロボットアームを使用してエンドエフェクターの貫通と軟体のパラメータを推定するための新しい方法を紹介します。
これは、Hunt-Crossley モデルを簡素化する次元削減法を使用することで可能になります。
ロボット アーム コントローラーの情報のおかげで、力センサーがなくてもパラメーターを見つけることができます。
オンライン推定を実現するために、接触動的モデルを組み込んだ拡張カルマン フィルターが使用されます。
このアルゴリズムは、軟組織内の癌細胞をシミュレートするための硬い侵入を含むサンプルなど、さまざまな種類のシリコーンを使用してテストされています。
結果は、この技術がパラメータを正確に決定し、軟体へのエンドエフェクターの侵入を推定できることを示しています。
これらの有望な予備結果は、ロボットが早期がん診断の効果的なツールとして機能する可能性を示しています。

要約(オリジナル)

This paper introduces a new method for estimating the penetration of the end effector and the parameters of a soft body using a collaborative robotic arm. This is possible using the dimensionality reduction method that simplifies the Hunt-Crossley model. The parameters can be found without a force sensor thanks to the information of the robotic arm controller. To achieve an online estimation, an extended Kalman filter is employed, which embeds the contact dynamic model. The algorithm is tested with various types of silicone, including samples with hard intrusions to simulate cancerous cells within a soft tissue. The results indicate that this technique can accurately determine the parameters and estimate the penetration of the end effector into the soft body. These promising preliminary results demonstrate the potential for robots to serve as an effective tool for early-stage cancer diagnostics.

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