OpenRC: An Open-Source Robotic Colonoscopy Framework for Multimodal Data Acquisition and Autonomy Research

📄 arXiv: 2604.03781 📥 PDF

作者: Siddhartha Kapuria, Mohammad Rafiee Javazm, Naruhiko Ikoma, Joga Ivatury, Mohammad Ali Nasseri, Nassir Navab, Farshid Alambeigi

分类: cs.RO

发布日期: 2026-04-07

💡 一句话要点

OpenRC：用于多模态数据采集和自主研究的开源机器人结肠镜检查框架

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 机器人结肠镜 多模态数据采集 开源框架 手术自主化 视觉-语言-动作学习

📋 核心要点

  1. 现有结肠镜检查平台缺乏对操作控制、器械运动和视觉反馈之间耦合动力学的系统研究能力，阻碍了相关闭环研究。
  2. OpenRC通过开源模块化机器人框架，改造传统结肠镜，支持同步记录多种模态数据，为研究提供可重复的基础。
  3. 实验验证了OpenRC的运动一致性，量化了跨模态延迟，并构建了一个包含多种任务场景的大规模多模态数据集。

📝 摘要（中文）

结直肠癌筛查的关键在于结肠镜检查，但现有平台对操作者控制、器械运动和视觉反馈的耦合动力学研究支持有限。这一差距限制了机器人结肠镜检查、医学成像和新兴的视觉-语言-动作(VLA)学习范式中可重复的闭环研究。为了解决这一挑战，我们提出了OpenRC，一个开源的模块化机器人结肠镜检查框架，该框架改造了传统的结肠镜，同时保留了临床工作流程。该框架支持同步记录视频、操作者命令、驱动状态和远端尖端姿态。我们通过实验验证了运动一致性，并量化了跨传感流的多模态延迟。利用该平台，我们收集了一个多模态数据集，包含1894个遥操作片段，约19小时，涵盖了10种结构化任务变体，包括常规导航、故障事件和恢复行为。通过统一开放硬件和一个对齐的多模态数据集，OpenRC为多模态机器人结肠镜检查和手术自主研究提供了一个可重复的基础。

🔬 方法详解

问题定义：现有结肠镜检查平台在研究操作者控制、器械运动和视觉反馈的耦合动力学方面存在不足。缺乏同步多模态数据采集能力，限制了机器人结肠镜检查和手术自主化领域的研究进展。现有方法难以进行可重复的闭环研究，阻碍了VLA学习等新兴技术的发展。

核心思路：OpenRC的核心思路是构建一个开源、模块化的机器人结肠镜检查平台，通过改造传统结肠镜，实现多模态数据的同步采集。该平台旨在提供一个可重复、可扩展的研究基础，促进机器人结肠镜检查和手术自主化领域的发展。通过开放硬件和数据集，鼓励研究人员共同参与，加速技术创新。

技术框架：OpenRC框架主要包含以下几个模块：1) 机械改造模块：将传统结肠镜改造为可遥操作的机器人结肠镜。2) 数据采集模块：同步记录视频、操作者命令、驱动状态和远端尖端姿态等多模态数据。3) 控制模块：实现结肠镜的遥操作控制，并提供多种控制模式。4) 数据处理模块：对采集到的数据进行预处理、对齐和标注。5) 软件接口：提供易于使用的API，方便研究人员进行算法开发和实验。

关键创新：OpenRC的关键创新在于其开源性和模块化设计。通过开放硬件和软件，降低了研究门槛，鼓励更多研究人员参与。模块化设计使得平台易于扩展和定制，可以根据不同的研究需求进行调整。此外，OpenRC还提供了一个大规模的多模态数据集，为算法开发和评估提供了数据基础。

关键设计：OpenRC的关键设计包括：1) 采用低成本的电机和传感器，降低了硬件成本。2) 使用ROS作为软件框架，方便与其他机器人系统集成。3) 设计了精确的运动控制算法，保证了结肠镜的运动精度和稳定性。4) 实现了多模态数据的同步采集和对齐，保证了数据的质量和可用性。5) 提供了详细的文档和示例代码，方便用户使用和二次开发。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，OpenRC平台具有良好的运动一致性和较低的跨模态延迟。研究人员利用该平台收集了一个包含1894个遥操作片段，约19小时的多模态数据集，涵盖了10种结构化任务变体。该数据集为算法开发和评估提供了数据基础，并已公开。

🎯 应用场景

OpenRC框架可应用于机器人结肠镜检查、手术自主化、医学影像分析、VLA学习等领域。它为研究人员提供了一个可重复、可扩展的平台，用于开发和评估新的算法和技术。该框架有望提高结直肠癌筛查的效率和准确性，降低手术风险，并最终改善患者的治疗效果。

📄 摘要（原文）

Colorectal cancer screening critically depends on colonoscopy, yet existing platforms offer limited support for systematically studying the coupled dynamics of operator control, instrument motion, and visual feedback. This gap restricts reproducible closed-loop research in robotic colonoscopy, medical imaging, and emerging vision-language-action (VLA) learning paradigms. To address this challenge, we present OpenRC, an open-source modular robotic colonoscopy framework that retrofits conventional scopes while preserving clinical workflow. The framework supports simultaneous recording of video, operator commands, actuation state, and distal tip pose. We experimentally validated motion consistency and quantified cross-modal latency across sensing streams. Using this platform, we collected a multimodal dataset comprising 1,894 teleoperated episodes ~19 hours across 10 structured task variations of routine navigation, failure events, and recovery behaviors. By unifying open hardware and an aligned multimodal dataset, OpenRC provides a reproducible foundation for research in multimodal robotic colonoscopy and surgical autonomy.