RoboTwin: A Robotic Teleoperation Framework Using Digital Twins

📄 arXiv: 2506.01027v1 📥 PDF

作者: Harsha Yelchuri, Diwakar Kumar Singh, Nithish Krishnabharathi Gnani, T V Prabhakar, Chandramani Singh

分类: cs.RO, eess.SY

发布日期: 2025-06-01

💡 一句话要点

提出双数字双胞胎框架以解决远程机器人手术中的认知负担问题

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)

关键词: 数字双胞胎 远程手术 机器人手术 认知负担 实时控制 安全保障 用户体验

📋 核心要点

  1. 现有远程机器人手术方法在延迟和认知负担方面存在显著挑战，影响手术质量。
  2. 提出双数字双胞胎框架，医生通过本地数字双胞胎控制手术，减少延迟并提高安全性。
  3. 实验结果显示，使用该框架后，手术质量显著提升，认知负担降低，用户体验改善。

📝 摘要（中文）

机器人手术对外科医生的认知负担较大，尤其在远程手术中，由于延迟问题，这种负担会进一步增加，影响手术质量。本文提出了一种双数字双胞胎（DT）框架，医生通过本地患者侧的数字双胞胎进行视觉控制，从而降低延迟。第二个数字双胞胎不仅提供安全保障，还将已知和未知物体的坐标反馈给操作者。实验结果表明，该方法显著提高了远程手术的准确性和用户体验，使用NASA-TLX指标显示手术质量得到了显著改善，网络数据率降低至正常的25倍。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决远程机器人手术中由于地理分隔导致的延迟问题，现有方法在控制和反馈的实时性上存在不足，增加了外科医生的认知负担。

核心思路：提出双数字双胞胎框架，医生通过本地的患者侧数字双胞胎进行视觉控制，减少延迟并提高操作安全性。第二个数字双胞胎用于反馈物体坐标，增强操作者的环境感知。

技术框架：整体架构包括两个数字双胞胎模块：一个在患者侧，另一个在操作者侧。患者侧数字双胞胎实时反映手术环境，操作者侧数字双胞胎接收反馈信息，确保操作者能够准确控制机器人。

关键创新：最重要的创新在于双数字双胞胎的设计，提供了安全保障并有效降低了操作者的认知负担，与传统方法相比，显著提高了远程手术的准确性和安全性。

关键设计：在设计中，采用了低延迟的网络传输技术，确保信息快速反馈；同时，使用NASA-TLX指标评估手术质量，确保实验结果的可靠性。通过这些设计，网络数据率降低至正常的25倍。

📊 实验亮点

实验结果表明，使用双数字双胞胎框架后，手术质量显著提高，认知负担降低，用户体验改善。具体而言，网络数据率降低至正常的25倍，表明信息传输效率大幅提升，操作者的操作准确性和安全性得到了增强。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括远程医疗、机器人手术以及其他需要高精度控制的远程操作场景。通过降低认知负担和提高操作安全性，未来可能在全球范围内推广远程手术技术，改善医疗服务的可及性和质量。

📄 摘要（原文）

Robotic surgery imposes a significant cognitive burden on the surgeon. This cognitive burden increases in the case of remote robotic surgeries due to latency between entities and thus might affect the quality of surgery. Here, the patient side and the surgeon side are geographically separated by hundreds to thousands of kilometres. Real-time teleoperation of robots requires strict latency bounds for control and feedback. We propose a dual digital twin (DT) framework and explain the simulation environment and teleoperation framework. Here, the doctor visually controls the locally available DT of the patient side and thus experiences minimum latency. The second digital twin serves two purposes. Firstly, it provides a layer of safety for operator-related mishaps, and secondly, it conveys the coordinates of known and unknown objects back to the operator's side digital twin. We show that teleoperation accuracy and user experience are enhanced with our approach. Experimental results using the NASA-TLX metric show that the quality of surgery is vastly improved with DT, perhaps due to reduced cognitive burden. The network data rate for identifying objects at the operator side is 25x lower than normal.