Główne pojęcia
희소 FBG 센서 데이터를 활용하여 고변형 수술 로봇의 형상과 힘을 동시에 추정하는 새로운 데이터 기반 방법론을 제안한다.
Streszczenie
이 논문은 고변형 수술 로봇의 형상과 힘을 동시에 추정하기 위한 새로운 데이터 기반 접근법을 제안한다.
주요 내용은 다음과 같다:
단일 코어 FBG 섬유를 나선형으로 감은 연질 센싱 튜브를 설계하여 로봇의 대변형을 측정할 수 있도록 하였다.
공간 FBG 인코더와 형상 및 힘 추정 헤드로 구성된 신경망 모델을 제안하였다. 이를 통해 FBG 센서 데이터로부터 로봇의 형상과 외력의 크기 및 위치를 동시에 추정할 수 있다.
제안한 학습 모델들을 실험적으로 검증하였으며, 기존 모델 기반 방법에 비해 우수한 성능을 보였다. 특히 Conv1D 모델이 가장 정확한 결과를 나타냈다.
자유 공간 및 제약 환경에서의 실험을 통해 제안 방법의 효과성과 강건성을 입증하였다.
이 연구는 고변형 수술 로봇의 실시간 형상 및 힘 추정을 위한 새로운 데이터 기반 접근법을 제시함으로써, 정밀한 수술 제어와 안전성 향상에 기여할 것으로 기대된다.
Statystyki
제안된 Conv1D 모델은 팁 위치 오차 0.93 mm, 형상 오차 0.35 mm, 힘 크기 오차 35.25 mN, 힘 위치 오차 2.35 mm를 달성하였다.
동적 실험에서 Conv1D 모델은 팁 위치 오차 1.05 mm, 힘 크기 오차 27.81 mN, 힘 위치 오차 3.79 mm를 보였다.
Cytaty
"제안한 학습 기반 방법은 FBG 센서 배치에 대한 정밀도 요구사항을 완화할 수 있으며, 동적 조건에서도 우수한 정확도와 강건성을 나타냈다."
"Conv1D 모델이 공간적 연속성을 고려하여 LSTM 모델보다 더 나은 성능을 보였다."