A hierarchical framework for collision avoidance in robot-assisted minimally invasive surgery

要約

低侵襲手術 (MIS) 処置では、精度と器用性が向上するため、ロボット システムの恩恵が大きく受けられます。
ただし、このような動的で乱雑な環境での安全を確保することは継続的な課題です。
この論文は、MIS における衝突回避のための新しい階層フレームワークを提案します。
このフレームワークは、リモート運動中心 (RCM) 拘束の維持、目的のツール ポーズの追跡、衝突の回避、操作性の最適化、関節制限の順守など、複数のタスクを統合します。
提案されたアプローチは、階層二次計画法 (HQP) を利用して、これらの制約をシームレスに管理しながら、衝突回避のためのタスクの優先順位間のスムーズな移行を可能にします。
シミュレートされたシナリオによる実験的検証により、静的および動的障害物やツール間の衝突を含むさまざまなシナリオを処理する際のフレームワークの堅牢性と有効性が実証されています。

要約(オリジナル)

Minimally invasive surgery (MIS) procedures benefit significantly from robotic systems due to their improved precision and dexterity. However, ensuring safety in these dynamic and cluttered environments is an ongoing challenge. This paper proposes a novel hierarchical framework for collision avoidance in MIS. This framework integrates multiple tasks, including maintaining the Remote Center of Motion (RCM) constraint, tracking desired tool poses, avoiding collisions, optimizing manipulability, and adhering to joint limits. The proposed approach utilizes Hierarchical Quadratic Programming (HQP) to seamlessly manage these constraints while enabling smooth transitions between task priorities for collision avoidance. Experimental validation through simulated scenarios demonstrates the framework’s robustness and effectiveness in handling diverse scenarios involving static and dynamic obstacles, as well as inter-tool collisions.

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