Confidence-based Intent Prediction for Teleoperation in Bimanual Robotic Suturing
作者: Zhaoyang Jacopo Hu, Haozheng Xu, Sion Kim, Yanan Li, Ferdinando Rodriguez y Baena, Etienne Burdet
分类: cs.RO, cs.HC
发布日期: 2025-04-29
💡 一句话要点
针对双臂机器人缝合术，提出基于置信度的意图预测遥操作方法
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)
关键词: 机器人辅助手术 遥操作 意图预测 Transformer 共享控制
📋 核心要点
- 传统遥操作手术存在延迟和信息缺失问题，全自主系统则受限于任务知识和环境建模能力。
- 提出一种交互式控制策略，通过置信度评估融合操作者意图，实现高低层次的运动规划辅助。
- 实验结果表明，该方法显著提升了任务完成时间和用户满意度，优于传统遥操作。
📝 摘要（中文）
本研究针对机器人辅助手术中全自主系统知识有限和全手动遥操作系统存在延迟等问题，提出了一种交互式控制策略，通过高低两个层次预测操作者的运动计划来辅助操作。在高层，采用基于Transformer的实时手势分类模型进行手术步骤识别，动态适应操作者的动作。在低层，基于置信度的意图同化控制器根据用户意图和共享控制范式调整机器人动作。该系统应用于机器人缝合任务，利用传感器捕获机器人运动学和任务动力学。对不同技能水平用户的实验表明，与传统遥操作相比，该方法在任务完成时间和用户满意度方面均有显著提高。
🔬 方法详解
问题定义：在双臂机器人辅助缝合术中，如何克服传统遥操作的延迟、稳定性问题以及全自主系统在复杂环境下的泛化能力不足的挑战，实现更高效、更安全的手术操作。现有方法难以准确预测操作者的意图，导致机器人辅助不足或过度干预。
核心思路：通过融合高层的手术步骤识别和低层的意图预测，构建一个交互式控制系统。高层识别操作者的手术步骤，低层基于置信度评估融合操作者的意图，从而实现更智能的机器人辅助。这种分层控制策略允许系统根据操作者的行为动态调整辅助程度。
技术框架：该系统包含两个主要模块：1) 基于Transformer的手术步骤识别模块，用于实时分类操作者的手势，从而识别当前的手术步骤；2) 基于置信度的意图同化控制器，该控制器根据用户意图和共享控制范式调整机器人动作。系统通过传感器捕获机器人运动学和任务动力学信息，用于意图预测和控制。
关键创新：该研究的关键创新在于将基于置信度的意图同化控制与基于Transformer的手术步骤识别相结合，实现了一种自适应的机器人辅助遥操作系统。与传统方法相比，该方法能够更准确地预测操作者的意图，并根据操作者的技能水平和任务难度动态调整辅助程度。
关键设计：Transformer模型用于手势分类，具体结构未知。置信度计算方法未知，可能基于用户输入和机器人状态的匹配程度。意图同化控制器的具体控制策略未知，可能涉及力反馈和运动轨迹修正。损失函数和网络结构等技术细节在论文中未明确说明。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，与传统遥操作相比，该方法在任务完成时间和用户满意度方面均有显著提高。具体的性能数据和提升幅度在摘要中未给出，需要查阅论文全文才能获取。实验验证了该方法在不同技能水平用户中的有效性。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于各种机器人辅助手术场景，尤其是在需要高精度和灵活性的微创手术中。通过提高手术效率和安全性，降低医生疲劳，有望改善患者的治疗效果。此外，该技术还可扩展到其他遥操作领域，如远程维修、灾难救援等。
📄 摘要（原文）
Robotic-assisted procedures offer enhanced precision, but while fully autonomous systems are limited in task knowledge, difficulties in modeling unstructured environments, and generalisation abilities, fully manual teleoperated systems also face challenges such as delay, stability, and reduced sensory information. To address these, we developed an interactive control strategy that assists the human operator by predicting their motion plan at both high and low levels. At the high level, a surgeme recognition system is employed through a Transformer-based real-time gesture classification model to dynamically adapt to the operator's actions, while at the low level, a Confidence-based Intention Assimilation Controller adjusts robot actions based on user intent and shared control paradigms. The system is built around a robotic suturing task, supported by sensors that capture the kinematics of the robot and task dynamics. Experiments across users with varying skill levels demonstrated the effectiveness of the proposed approach, showing statistically significant improvements in task completion time and user satisfaction compared to traditional teleoperation.