Detta dokument presenterar en ny strategi för att lära sig en positionskontroll för kroppen av en flexibel kirurgisk manipulator som används för minimal invasiv kirurgi. Manipulatorn är utvecklad inom det europeiska projektet STIFF-FLOP och är avsedd för en laparoskopisk användning i avlägsna områden i bukregionen som inte är lättillgängliga med hjälp av för närvarande tillgängliga styva verktyg. Medan kirurgen kontrollerar end-effector under uppgiften, måste manipulatorns flexibla kropp flyttas för att komma in i trånga utrymmen genom att effektivt utnyttja dess flexibilitet, utan att röra vitala organ och strukturer. Den föreslagna algoritmen utnyttjar instrumenten för maskininlärning inom programmering genom demonstrationer paradigm för att producera en statistisk modell av kirurgens naturliga rörelser under uppgiften. Den insamlade informationen återanvänds sedan för att bestämma en styrenhet i robotens nollutrymme som inte stör kirurgens uppgift och förskjuter robotkroppen i det tillgängliga utrymmet på ett helt automatiserat sätt.
REF lärde sig autonoma beteenden för en flexibel kirurgisk robot genom online kluster med DP-medel.
Learning autonomous behaviours for the body of a flexible surgical robot
{'venue': None, 'journal': 'Autonomous Robots', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}