UltraDP：面向力感知的超通用类流体动力学策略用于颈动脉超声扫描
机器人学
2025-11-21 v2
摘要
超声扫描是实时、无创诊断的关键成像技术。然而，患者解剖结构的差异以及复杂的人机互动，使得自主机器人扫描面临重大挑战。现有超声扫描机器人通常仅具备较低的泛化能力和低效的数据利用率。为克服这些限制，我们提出了UltraDP——一种基于扩散策略的方法，该方法接收多模态输入（超声图像、手腕相机图像、接触力矩和探针姿态），并生成适用于自主颈动脉超声扫描中多模态动作分布的动作。我们提出了专门的引导模块，以使策略输出的动作能够使动脉居中于超声图像中。为确保机器人与受试者之间稳定的接触和安全的互动，采用混合力-阻抗控制器来驱动机器人跟随这些轨迹。此外，我们构建了一个规模庞大的颈动脉扫描训练数据集，包含210次扫描、46万个样本对，来自21名男女志愿者。通过探索我们的引导模块和扩散策略的强大泛化能力，UltraDP在以往未见过的受试者上实现了95%的横向扫描成功率，证明了其有效性。
引用
@article{arxiv.2511.15550,
title = {UltraDP: Generalizable Carotid Ultrasound Scanning with Force-Aware Diffusion Policy},
author = {Ruoqu Chen and Xiangjie Yan and Kangchen Lv and Gao Huang and Zheng Li and Xiang Li},
journal= {arXiv preprint arXiv:2511.15550},
year = {2025}
}