2014 Fiscal Year Annual Research Report
画像情報を利用した腹腔鏡下手術支援システムの知能化に関する研究
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13J07106
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| Research Institution | The University of Tokyo |
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Principal Investigator |
長 隆之 東京大学, 工学系研究科, 特別研究員(DC2)
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| Project Period (FY) |
2013-04-01 – 2015-03-31
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| Keywords | 自動化 / 機械学習 / ロボット手術 / 自律動作 / 力制御 / 軌道計画 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究の目的はインテリジェント手術支援システムのための状況適合型制御の理論的基盤を確立することである．本研究によって開発すべき要素として，1)タスクを自動遂行するための軌道を計画する手法，2)術者の動きや接触力，画像などのデータから状況を判断する手法，3)認識された状況に基づき，適切にシステムを制御する手法，の以上3つが挙げられる．本年度は，前年度に開発した要素を統合し，安全かつ確実にタスクを自律実行することのできるシステムを開発した．
平成25年度に，タスクを自動遂行するための軌道を計画する手法として，デモンストレーションの軌道から学習し，環境の変化に応じてリアルタイムに軌道を計画する手法を開発した．平成26年度には、この手法を拡張することにより，画像情報などを用いて，動的な条件下において実時間で軌道を計画・更新することを実現し，タスクを実行することができることを確認した．
また，平成25年度に開発した，接触力が一定の上限以下に制限される力制御および状況を認識する手法を組み合わせることにより，状況に応じて許容される接触力の上限を切り換え，安全に動作するロボット手術システムを構築した．さらに，接触力が一定の上限以下に制限される力制御は，ロボット手術システムの自律動作時にも用いられ，安全にロボットシステムが自律動作する仕組みを構築した．
加えて，軌道の学習・計画を行うシステムを拡張し，空間的な動作だけでなく，接触力のかけ方を同時に学習する手法を開発した．これにより，空間的な動作だけでなく接触力を適切に制御する必要のあるタスクをよりロバストに実行することのできるシステムを構築した．
これらの成果は，ロボット手術システムが自律的に術者を支援するというインテリジェント手術システムに欠かすことのできない要素技術の基盤となるものであると考えられる．
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| Research Progress Status |
26年度が最終年度であるため、記入しない。
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| Strategy for Future Research Activity |
26年度が最終年度であるため、記入しない。
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