論文の概要: Design and Control of a Highly Redundant Rigid-Flexible Coupling Robot
to Assist the COVID-19 Oropharyngeal-Swab Sampling
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.12726v1
- Date: Thu, 25 Feb 2021 08:08:48 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-04-09 23:02:01.029573
- Title: Design and Control of a Highly Redundant Rigid-Flexible Coupling Robot
to Assist the COVID-19 Oropharyngeal-Swab Sampling
- Title(参考訳): 新型鼻咽喉頭-スワブサンプリングを支援する高冗長剛性カップリングロボットの設計と制御
- Authors: Yingbai Hu (3 and 2), Jian Li (1 and 2), Yongquan Chen (1 and 2),
Qiwen Wang (2 and 1), Chuliang Chi (2 and 1), Heng Zhang (2 and 1), Qing Gao
(2 and 1), Yuanmin Lan (6 and 2), Zheng Li (4 and 2), Zonggao Mu (5 and 2),
Zhenglong Sun (1 and 2), Alois Knoll (3) ((1) Robotics and Intelligent
Manufacturing & School of Science and Engineering, The Chinese University of
Hong Kong, Shenzhen, China, (2) Shenzhen Institute of Artificial Intelligence
and Robotics for Society, China, (3) Chair of Robotics, Artificial
Intelligence and Real-time Systems, Technische Universit M\"unchen,
M\"unchen, Germany, (4) Department of surgery, and Chow Yuk Ho Technology
Centre for Innovative Medicine, The Chinese University of Hong Kong, Hong
Kong, (5) School of Mechanical Engineering, Shandong University of
Technology, Zibo, China, (6) Longgang District People's Hospital of Shenzhen,
China.)
- Abstract要約: ロボットは、視覚システム、UR5ロボットアーム、マイクロ空気アクチュエータ、力覚システムで構成されている。
開発したロボットシステムは,口腔ファントムとボランティアの両方でOP-スワブサンプリングによって検証される。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The outbreak of novel coronavirus pneumonia (COVID-19) has caused mortality
and morbidity worldwide. Oropharyngeal-swab (OP-swab) sampling is widely used
for the diagnosis of COVID-19 in the world. To avoid the clinical staff from
being affected by the virus, we developed a 9-degree-of-freedom (DOF)
rigid-flexible coupling (RFC) robot to assist the COVID-19 OP-swab sampling.
This robot is composed of a visual system, UR5 robot arm, micro-pneumatic
actuator and force-sensing system. The robot is expected to reduce risk and
free up the clinical staff from the long-term repetitive sampling work.
Compared with a rigid sampling robot, the developed force-sensing RFC robot can
facilitate OP-swab sampling procedures in a safer and softer way. In addition,
a varying-parameter zeroing neural network-based optimization method is also
proposed for motion planning of the 9-DOF redundant manipulator. The developed
robot system is validated by OP-swab sampling on both oral cavity phantoms and
volunteers.
- Abstract(参考訳): 新型コロナウイルス(covid-19)の流行は、世界中で死亡と死亡の原因となっている。
口腔咽頭スワブ(OP-swab)サンプリングは、世界中の新型コロナウイルスの診断に広く用いられている。
臨床スタッフがウイルスの影響を受けないようにするため,我々は,新型コロナウイルスのop-swabサンプリングを支援するために9自由度(dof)剛性結合(rfc)ロボットを開発した。
このロボットは、視覚システム、UR5ロボットアーム、マイクロ空気アクチュエータ、力覚システムから構成される。
ロボットはリスクを減らし、長期の反復サンプリング作業から臨床スタッフを解放することが期待されている。
剛体サンプリングロボットと比較すると, 開発したフォースセンシングrfcロボットは, より安全かつソフトな方法でop-swabサンプリング手順を容易に行うことができる。
さらに, 9-DOF冗長マニピュレータの動作計画に対して, 可変パラメータゼロリングニューラルネットワークに基づく最適化手法を提案する。
開発したロボットシステムは口腔ファントムとボランティアの両方でop-swabサンプリングによって検証される。
関連論文リスト
- Robotic Navigation Autonomy for Subretinal Injection via Intelligent
Real-Time Virtual iOCT Volume Slicing [88.99939660183881]
網膜下注射のための自律型ロボットナビゲーションの枠組みを提案する。
提案手法は,機器のポーズ推定方法,ロボットとi OCTシステム間のオンライン登録,およびインジェクションターゲットへのナビゲーションに適した軌道計画から構成される。
ブタ前眼の精度と再現性について実験を行った。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-01-17T21:41:21Z) - Active Predicting Coding: Brain-Inspired Reinforcement Learning for
Sparse Reward Robotic Control Problems [79.07468367923619]
ニューラルジェネレーティブ・コーディング(NGC)の神経認知計算フレームワークによるロボット制御へのバックプロパゲーションフリーアプローチを提案する。
我々は、スパース報酬から動的オンライン学習を容易にする強力な予測符号化/処理回路から完全に構築されたエージェントを設計する。
提案するActPCエージェントは,スパース(外部)報酬信号に対して良好に動作し,複数の強力なバックプロップベースのRLアプローチと競合し,性能が優れていることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-09-19T16:49:32Z) - A Novel Sample-efficient Deep Reinforcement Learning with Episodic
Policy Transfer for PID-Based Control in Cardiac Catheterization Robots [2.3939470784308914]
このモデルは、血管内カテーテル用に設計されたロボットシステムの軸方向運動制御のために検証された。
従来の10試行法と比較すると,0.003mmの誤差で利得を調整できることがわかった。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-10-28T08:18:01Z) - Tele-Operated Oropharyngeal Swab (TOOS) RobotEnabled by TSS Soft Hand
for Safe and EffectiveCOVID-19 OP Sampling [39.56608582360945]
新型コロナウイルスの診断には、一般にウイルス核酸(VNA)検体採取に口咽頭スワブ(OP SWAB)サンプリングが用いられる。
従来のロボットは、大規模な展開において、安全性、コスト、制御の複雑さに悩まされている。
軟式ロボット技術は, 拘束された口腔空間において, 優れたスワブ操作性を有するロボットOPスワブサンプリングを実現することを約束する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-09-20T10:02:58Z) - Online Body Schema Adaptation through Cost-Sensitive Active Learning [63.84207660737483]
この作業は、icubロボットシミュレータの7dofアームを使用して、シミュレーション環境で実行された。
コストに敏感な能動学習手法は最適な関節構成を選択するために用いられる。
その結果,コスト依存型能動学習は標準的な能動学習手法と同等の精度を示し,実行運動の約半分を減らした。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-01-26T16:01:02Z) - Detecting COVID-19 from Breathing and Coughing Sounds using Deep Neural
Networks [68.8204255655161]
私たちは、Convolutional Neural Networksのアンサンブルを適応させて、スピーカーがCOVID-19に感染しているかどうかを分類します。
最終的には、74.9%のUnweighted Average Recall(UAR)、またはニューラルネットワークをアンサンブルすることで、ROC曲線(AUC)の80.7%を達成する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-12-29T01:14:17Z) - Semi-supervised Neural Networks solve an inverse problem for modeling
Covid-19 spread [61.9008166652035]
半教師付きニューラルネットワークを用いた新型コロナウイルスの感染拡大について検討した。
我々は、人口の受動的一部がウイルスの動態から分離されていると仮定する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-10-10T19:33:53Z) - Using Conditional Generative Adversarial Networks to Reduce the Effects
of Latency in Robotic Telesurgery [0.0]
手術では、どんなマイクロ遅延でも重傷を負い、場合によっては致命傷を負うことがある。
現在の外科用ロボットは、腕や道具の位置を測定するために校正されたセンサーを使用している。
本研究は、患者の組織に関するツール位置を測定するための、純粋に光学的なアプローチを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-10-07T13:40:44Z) - A Real-time Robot-based Auxiliary System for Risk Evaluation of COVID-19
Infection [31.76845310194196]
本稿では,新型コロナウイルス感染リスク評価のためのロボットによるリアルタイム補助システムを提案する。
リアルタイム音声認識、温度測定、キーワード検出、粗い検出、その他の機能を組み合わせる。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-08-18T01:58:52Z) - Populations of Spiking Neurons for Reservoir Computing: Closed Loop
Control of a Compliant Quadruped [64.64924554743982]
本稿では,ニューラルネットワークを用いた中央パターン生成機構を実装し,閉ループロボット制御を実現するためのフレームワークを提案する。
本研究では,従順な四足歩行ロボットのシミュレーションモデル上で,予め定義された歩行パターン,速度制御,歩行遷移の学習を実演する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-04-09T14:32:49Z) - Efficiently Calibrating Cable-Driven Surgical Robots with RGBD Fiducial
Sensing and Recurrent Neural Networks [26.250886014613762]
そこで本研究では,RGBDセンサを用いて3次元プリントされたフィデューシャル座標フレームをアームとエンドエフェクタに配置することで,ロボットを効率的に校正する手法を提案する。
提案手法では,1800サンプルのデータ収集に31分,モデルトレーニングに1分を要した。
基準軌道の試験セットの結果から、トレーニングされたモデルは、物理ロボットの平均追尾誤差を2.96mmから0.65mmに減少させることができることが示唆された。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-03-19T00:24:56Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。