基于在线轨迹优化的机器人辅助手术 subsurface 解剖结构高效精确建图

机器人手术子任务自动化有潜力减轻人类外科医生的人均工作量。有多种手术子任务需要 subsurface 解剖结构的几何信息，例如肿瘤位置，这就需要准确而高效的手术感知。在这项工作中，我们提出一种自动化感知方法，用于映射三维 subsurface 解剖结构以提供此类几何知识。我们通过基于贝叶斯 Hilbert 图的概率三维占据图对解剖结构建模。利用该三维占据图，我们通过图搜索算法（$A^*$ 搜索）在解剖结构表面规划感知路径，其代价函数使生成的轨迹能够在未感知区域的探索与细化现有概率理解之间取得平衡。我们在包括真实 CT 扫描数据集在内的若干解剖环境中，将所提方法与 3 种不同方法进行比较以展示其性能。实验结果表明，我们的方法能以比对比方法更短的轨迹高效检测相关 subsurface 解剖结构，且所得占据图实现了高精度。