分层深度强化学习控制的微机器人血管内三维导航
软凝聚态物质
2021-03-25 v1
摘要
设计能够在血管这一具有密集细胞、不同流动模式和多样血管几何形状等障碍的复杂拥挤环境中自主导航并执行指定例程的智能微机器人，可为生物医学应用带来巨大可能。本文报道一种分层控制方案，使微机器人能在血管中高效导航并执行可定制例程。该控制方案由两个高度解耦的组件构成：高层控制器设定短程动态目标以引导微机器人沿预设路径行进，低层深度强化学习（DRL）控制器负责操纵微机器人朝向这些动态引导目标。所提出的 DRL 控制器利用三维（3D）卷积神经网络，能够直接从粗粒度原始三维感官输入中学习控制策略。在具有丰富红细胞与血管几何构型的血管中，该控制方案实现了高效导航与对指定例程的忠实执行。该控制方案对包括血流在内的对抗性扰动也具有鲁棒性。本研究为设计用于血管网络自主导航的数据驱动控制系统提供了原理验证；它展示了人工智能在靶向给药、血栓清除、精准手术、疾病诊断等广泛生物医学应用中的巨大潜力。
引用
@article{arxiv.2103.12966,
title = {Hierarchical deep reinforcement learning controlled three-dimensional navigation of microrobots in blood vessels},
author = {Yuguang Yang and Michael A. Bevan and Bo Li},
journal= {arXiv preprint arXiv:2103.12966},
year = {2021}
}