Abstract-Suturing är en viktig men ändå tidskrävande del av kirurgi. En snabb och robust autonom procedur kan minska kirurgens trötthet och förkorta operationstiderna. Det kan också vara av särskild betydelse för suturing i fjärrtelekirurgi inställningar där latency kan komplicera master-slave läge kontroll som är den nuvarande praxis för robotik kirurgi med system som da Vinci R. Vi studerar tillämpligheten av banan överföring algoritm föreslås i [12] för automatisering av suturing. Kärnan i detta förfarande är att först använda icke-rigid registrering för att hitta en 3D warping funktion som kartlägger demonstrationsscenen på testplatsen, sedan använda denna warpfunktion för att omvandla roboten end-effector bana. Slutligen genereras en robot gemensam bana genom att lösa ett problem med banoptimering som försöker hitta den närmaste möjliga banan, med hänsyn till yttre begränsningar, såsom gemensamma gränser och hinder. Våra experiment undersöker generalisering från en enda demonstration till olika inledande förhållanden. En första uppsättning experiment behandlar problemet med att ha ett simulerat Raven II-system [5] sy ihop två vävnadsflikar. En andra uppsättning experiment överväger en PR2-robot som utför suturer i en uppskalad experimentuppställning. Simuleringsförsöken var helt autonoma. För de verkliga experimenten gav vi mänsklig input för att hjälpa till med upptäckten av landmärken att matas in i registreringsalgoritmen. Framgången för att lära sig av en enda demonstration är hög för måttliga störningar från demonstrationens ursprungliga förhållanden, och den minskar gradvis för större störningar.
Till exempel Schulman et al. REF använder en banöverföringsalgoritm för att omvandla mänskliga demonstrationer till modellbanor.
A case study of trajectory transfer through non-rigid registration for a simplified suturing scenario
{'venue': '2013 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems', 'journal': '2013 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}