RUSOpt：基于贝叶斯优化的机器人超声探头法向校正方法，用于平面内与平面外扫描

自主机器人超声系统面临的重大挑战之一是在不同患者身上获取高质量图像。机器人化探头的适当朝向在控制超声图像质量方面起着关键作用。为应对该挑战，我们提出了一种样本高效的方法，用于自动调整超声探头朝向，使其垂直于扫描表面上接触点，从而改善探头的声学耦合及所得图像质量。我们的方法利用基于贝叶斯优化（BO）的扫描表面搜索来高效搜索法向探头朝向。我们为 BO 构建了一种新颖的目标函数，该函数利用接触力测量与底层力学来识别法向。我们进一步在 BO 中引入正则化方案以处理含噪目标函数。所提策略的性能已通过在膀胱模型上的实验进行评估。这些模型包括平面、倾斜和粗糙表面，并使用线阵与凸阵探头在不同搜索空间限制下进行检查。此外，使用 3D 人体网格模型进行了基于仿真的研究。结果表明，在所有模型与 3D 模型上平均的绝对角度误差均值（$\pm$SD）分别为 $\boldsymbol{2.4\pm0.7^\circ}$ 和 $\boldsymbol{2.1\pm1.3^\circ}$。