2017 Fiscal Year Annual Research Report
Teleoperation of surgical assist system integrating operator and autonomous robot
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17H03199
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| Research Institution | Tokyo Medical and Dental University |
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Principal Investigator |
川嶋 健嗣 東京医科歯科大学, 生体材料工学研究所, 教授 (40300553)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
菅野 貴皓 東京医科歯科大学, 生体材料工学研究所, 助教 (50714234)
只野 耕太郎 東京工業大学, 科学技術創成研究院, 准教授 (90523663)
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| Project Period (FY) |
2017-04-01 – 2020-03-31
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| Keywords | 手術支援ロボットシステム / 自律制御 / 遠隔操作 / 力覚提示 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
研究の1年目として、手術支援ロボットシステムにおいて自動手術に対応させるためのマルチラテラル制御の拡張とマスタスレーブシステムで操作するスレーブ側鉗子マニピュレータと自律動作する鉗子マニピュレータが機能的に連携するシステム開発を目標とした。
マルチラテラル制御理論の自動手術に対応させるための拡張については、複数ノード型に拡張するための基本的な理論検討を行った。
自律で手術場の確保を実現する手術ロボットシステムとして、1つのマスタと2つのスレーブから構成されるシステムを提案し、その有効性を実験によって明らかにした。提案したシステムでは、スレーブ側には空気圧駆動の鉗子先端屈曲2自由度、保持部分で4自由度を有するロボットを用いた。マスタデバイスとしては市販のものを用いた。システムの動作工程は以下となる。はじめに、操作者がスレーブ（スレーブA）をマスタデバイスで操作し、手動で針を模擬臓器に挿入する。スレーブA は空気圧駆動であり、外力を推定することが可能なロボットである。そこで、針の挿入を外力から検知し、この信号をトリガーとして、もう一方のスレーブ（スレーブB）が内界センサおよび画像情報から自動的に針の先端を把持する。針を模擬臓器から引き抜き、再び針を自動的にスレーブAに受け渡す。最後に、スレーブAは針を再度把持する。この手順を繰り返すことで縫合を連続的に実施できる。
上記一連の動作を実現する制御系を提案実装し、評価実験によって自動移動時におけるスレーブの位置制御の追従性能を検証した。その結果、30回の試行に対して80％以上の成功率を確認した。また、従来のマスタスレーブシステムと比較し、提案するシステムでは一連の刺入作業を20％短縮できることを示した。特に、針を把持、引き抜く自動工程では、従来のマスタデバイスでの操作と比較して平均で60％も時間を短縮できることを明らかにした。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
1年目の目標として、手術支援ロボットシステムにおいて自動手術に対応させるためのマルチラテラル制御の拡張とマスタスレーブシステムで操作するスレーブ側鉗子マニピュレータと自律動作する鉗子マニピュレータが機能的に連携して対象物を操作するシステム開発を目標にかかげ、両者ともほぼ予定通り実施できた。前者については、複数ノード型に拡張するための基本的な理論検討を行った。
後者のシステム開発については、上述したように縫合作業を手動および自動鉗子マニピュレータが連携して実施可能なアルゴリズムを提案、制御実装、システムを構築し、その有効性を実験によって実証した。その成果は、海外の一流学会誌IEEE Transactions on Industrial Electronicsに掲載された。さらに、画像情報を用いて機械学習をさせるアルゴリズムを提案構築した。その成果を国際学会に投稿中である。
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| Strategy for Future Research Activity |
今後は予定通り、下記3つの研究を実施する．
一つは非受動、非線形な制御対象に対して安定性を保証する受動性補償器の提案である。吸引装置などに由来する非受動な力信号を高周波と低周波に分解し、高周波成分は操縦者自身が持つ受動性および低周波成分は力のスケーリングなどのフィルタを利用し、システムの安定化と力覚提示の両立を図る。
次に、非受動な吸引と自動縫合の補助を実現するシステムを構築する。画像処理や3次元測距センサなどを用いてリアルタイムにロボットの運動学の誤差をキャリブレーションする手法について検討する。
最後に、操作者の意図を推定して動作の切り替えアルゴリズムを提案する。具体的には、自律動作ロボットの動作モードを、ロボットの内界センサや筋電位、脳波などの情報を用いて自動で切り替え、操作者の負担を減らす手法について検討する。
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