针对控制柔性腔道内机器人内窥镜仪器的实时单目2D和3D感知
机器人学
2026-02-17 v1
摘要
内腔手术为早期胃肠道和尿路癌提供了 minimally invasive 选择方案，但受限于手术工具和陡峭的学习曲线。机器人系统，特别是柔性机器人，提供了灵活的仪器，使其能够进行精确组织切除，从而可能改善疗效。本文提出了一个用于内腔手术中柔性机器人系统的视觉感知平台。我们的目标是利用基于内窥镜图像的感知算法识别柔性仪器的位置和姿态，并测量其与组织的距离。我们引入2D和3D学习驱动的感知算法，并开发了一个物理上真实的模拟器，用于建模柔性仪器的动力学。该模拟器生成逼真的内腔场景，使我们能够控制柔性机器人并进行大量数据收集。使用一个柔性机器人原型，我们对模块级和系统级进行了评估。结果表明，我们的算法改善了柔性仪器的控制，使轨迹跟随任务的操纵时间缩短了70%以上，并增进了对手术情景的理解，导致稳健的内腔手术。
引用
@article{arxiv.2602.14666,
title = {Real-time Monocular 2D and 3D Perception of Endoluminal Scenes for Controlling Flexible Robotic Endoscopic Instruments},
author = {Ruofeng Wei and Kai Chen and Yui Lun Ng and Yiyao Ma and Justin Di-Lang Ho and Hon Sing Tong and Xiaomei Wang and Jing Dai and Ka-Wai Kwok and Qi Dou},
journal= {arXiv preprint arXiv:2602.14666},
year = {2026}
}