深度运动原语：面向乳腺癌检查机器人
机器人学
2022-02-21 v1 人工智能
机器学习
摘要
乳腺癌是全球最常见的癌症类型。执行自主乳腺触诊的机器人系统可以在全球范围内对相关健康领域产生重大影响。然而，针对具有不同几何形状的乳腺进行触诊的机器人编程非常复杂且尚未解决。机器人从示范中学习 降低了编程时间和成本。然而，现有的 LfD 缺乏将操作路径/轨迹建模为视觉感官信息的显式函数。本文提出了一种称为深度运动原语 的操作路径/轨迹规划新方法，该方法成功生成了机械臂到达乳腺模型并执行触诊的运动。我们通过一系列到达并触诊乳腺模型的真实机器人实验展示了该方法的有效性。实验结果表明，我们的方法优于现有技术方法。
引用
@article{arxiv.2202.09265,
title = {Deep Movement Primitives: toward Breast Cancer Examination Robot},
author = {Oluwatoyin Sanni and Giorgio Bonvicini and Muhammad Arshad Khan and Pablo C. Lopez-Custodio and Kiyanoush Nazari and Amir M. Ghalamzan E.},
journal= {arXiv preprint arXiv:2202.09265},
year = {2022}
}
备注
To appear in the 36th AAAI conference