2019 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, 准教授 (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 | 手術ロボット / 自律制御 / 機械学習 / 空気圧サーボ / 遠隔制御 / ンマシンインターフェース |
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| Outline of Annual Research Achievements |
人間と自律ロボットが協調して手術を行う半自律手術ロボットの実現に向けて，昨年に引き続き，画像処理を用いたロボットの制御に関する研究を進めた．
1. 鉗子にマーカーを貼り付け，内視鏡に映る鉗子の画像から機械学習を用いて姿勢と力を推定するアルゴリズムを検討した．画像の解像度と推定精度の関係を実験によって明らかにした．また，推定に用いる畳み込みニューラルネットワークの構造を種々変更し，計算時間と精度を指標として，最適な構造を選定した．その結果，ハイビジョン画像では，平均誤差1.0[deg]以上であるが，今後４Kや８Kなどより解像度の高い内視鏡映像を用いることで，平均誤差を1.0[deg]以下に抑えられる可能性を示した．
2. 半自律ロボットの制御方法として，針の縫合作業に注目し，内視鏡画像から，縫合針の貫通前，貫通と引抜の3つの状態を深層学習から推定する方法を提案した．物体検出アルゴリズムYOLOv3を用いて，3つの状態が推定できることを示し，引抜の状態において，自律的に動作するロボット鉗子が縫合針を自動的につかめることを確認した．自律ロボット鉗子が手動のもう一方のロボット鉗子に縫合針を渡すことを繰り返すことで，半自律制御が実現できる．これによって，縫合時の操作がマスタスレーブで制御の場合と比較して，10％以上短縮できることを実験によって示した．
3.遠隔手術ロボットのバイラテラル制御の性能を向上させるために，スレーブ側で空気圧駆動を採用しているシステムに対する，制御系の安定性について，周波数領域での安定解析からの理論的な考察を実施した． その結果，空気圧制御系は電動サーボ系と異なり3次遅れ系となることから，制御ゲインの選定によっては必ずしも受動性を満たさないことを示した．
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| Research Progress Status |
令和元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 |
令和元年度が最終年度であるため、記入しない。
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