論文の概要: Autonomous Catheterization with Open-source Simulator and Expert Trajectory

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.09059v2
• Date: Sat, 20 Jan 2024 04:09:06 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-01-23 19:05:42.841400
• Title: Autonomous Catheterization with Open-source Simulator and Expert Trajectory
• Title（参考訳）: オープンソースシミュレータとエキスパート軌道を用いた自律カテーテル化
• Abstract要約: CathSimは、血管内介入のための初のオープンソースシミュレータである。 実ロボットに対してCathSimを検証し,本シミュレータが実ロボットの動作を模倣できることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.641939334725708
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Endovascular robots have been actively developed in both academia and industry. However, progress toward autonomous catheterization is often hampered by the widespread use of closed-source simulators and physical phantoms. Additionally, the acquisition of large-scale datasets for training machine learning algorithms with endovascular robots is usually infeasible due to expensive medical procedures. In this chapter, we introduce CathSim, the first open-source simulator for endovascular intervention to address these limitations. CathSim emphasizes real-time performance to enable rapid development and testing of learning algorithms. We validate CathSim against the real robot and show that our simulator can successfully mimic the behavior of the real robot. Based on CathSim, we develop a multimodal expert navigation network and demonstrate its effectiveness in downstream endovascular navigation tasks. The intensive experimental results suggest that CathSim has the potential to significantly accelerate research in the autonomous catheterization field. Our project is publicly available at https://github.com/airvlab/cathsim.
• Abstract（参考訳）: 血管内ロボットは学術と産業の両方で活発に開発されている。 しかし, 自動カテーテル化への進歩は, クローズドソースシミュレータや物理ファントムの普及によって妨げられることが多い。 さらに、機械学習アルゴリズムを血管内ロボットで訓練するための大規模データセットの取得は、通常、高価な医療手順のために実現不可能である。 本章では,これらの制限に対処する世界初の血管内介入シミュレータであるCathSimを紹介する。 CathSimはリアルタイムのパフォーマンスを強調し、学習アルゴリズムの迅速な開発とテストを可能にする。 実ロボットに対してCathSimを検証し,本シミュレータが実ロボットの動作を模倣できることを示す。 CathSimをベースとして,マルチモーダル・エキスパートナビゲーションネットワークを開発し,下流血管ナビゲーションタスクの有効性を実証する。 集中的な実験結果は、CathSimが自律カテーテル分野の研究を著しく加速する可能性を示唆している。 私たちのプロジェクトはhttps://github.com/airvlab/cathsimで公開されています。

関連論文リスト

• CRESSim-Neo: A Batched GPU Simulation Engine for Surgical Robotics and Robot Learning [1.868032664268848]
  CRESSIM-Neoは、外科ロボティクスとロボット学習のためのバッチGPUシミュレーションエンジンである。 組織操作、流体吸引、縫合、ケーブル駆動ロボット、超音波画像合成などの応用をサポートする。 本研究では,剛体,変形可能な体,流体シミュレーションのタスクに対して,視覚ベースおよび手術ロボット学習シナリオを含むCRESSim-Neoを実演する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-08-25T22:17:00Z)
• Pre-training Visual Dexterity in Simulation [67.17477115017896]
  シミュレーションで完全に収集されたデータを利用するデクスタラスな操作のための事前学習フレームワークを導入する。 5人のオペレーターの助けを借りて、1週間にわたって75時間のマルチタスク・デキスタラスな操作を収集し、配列モデリングの目的に基づいて因果変換器を事前訓練する。 提案手法は,シミュレーション遠隔操作が実世界における創発的操作のトレーニング前情報源として有効なことを示し,学習行動のクローン化方針をゼロから上回る結果を得た。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-08-16T20:21:33Z)
• IR-SIM: A Lightweight Skill-Native Simulator for Navigation, Learning, and Benchmarking [59.6657632820611]
  IR-SIMは、迅速なシナリオ構築、ベンチマーク、ロボット学習のために設計された、スキルネイティブなナビゲーションシミュレータである。 シナリオは、モバイルロボットキネマティクス、幾何学的衝突チェック、LiDARセンシング、可視化、行動モジュールを指定するYAML設定ファイルで完全に定義されている。 実験では、複数のタスクにおいてIR-SIMの利便性と汎用性を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-06-07T16:55:37Z)
• Open-H-Embodiment: A Large-Scale Dataset for Enabling Foundation Models in Medical Robotics [131.25998619318702]
  医療用ロボットビデオの最大のオープンデータセットであるOpen-H-Embodimentを紹介した。 GR00T-Hは、医療ロボティクスのための最初のオープン・ファンデーション・ビジョン・ランゲージ・アクション・モデルである。 我々は,多体手術シミュレーションを可能にする最初の行動条件世界モデルであるCosmos-H-Surgical-Simulatorを訓練する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-04-22T19:05:17Z)
• Sim-to-Real Transfer for Muscle-Actuated Robots via Generalized Actuator Networks [53.12548325396181]
  柔らかい筋肉のアクティベーションと組み合わせたテンドンドライブは、より速く、より安全なロボットを可能にする。 この複雑なアクチュエータのニューラルネットワークモデルを学習するsim-to-realパイプラインを提案する。 我々は,完全にシミュレーションで訓練された,正確なゴール獲得とダイナミック・ボール・イン・カップ・ポリシーの展開に成功した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-04-10T16:52:54Z)
• Learning to Dock: A Simulation-based Study on Closing the Sim2Real Gap in Autonomous Underwater Docking [1.1380162891529537]
  各種コントローラの訓練を通じて,自律ドッキングにおけるシム2リアルギャップの低減に関するシミュレーション研究を行う。 私たちは、元々のトレーニングディストリビューションの外部にある可能性のある、さまざまなペイロードの下でドッキングするという現実的な課題に重点を置いています。 本研究は,ドッキングコントローラのトレーニングにおいて,シミュリアルギャップを緩和するための知見を提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-06-21T21:32:06Z)
• Autonomous Vehicle Controllers From End-to-End Differentiable Simulation [60.05963742334746]
  そこで我々は,AVコントローラのトレーニングにAPG(analytic Policy gradients)アプローチを適用可能なシミュレータを提案し,その設計を行う。 提案するフレームワークは, エージェントがより根底的なポリシーを学ぶのを助けるために, 環境力学の勾配を役立てる, エンド・ツー・エンドの訓練ループに, 微分可能シミュレータを組み込む。 ダイナミクスにおけるパフォーマンスとノイズに対する堅牢性の大幅な改善と、全体としてより直感的なヒューマンライクな処理が見られます。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-12T11:50:06Z)
• EAGERx: Graph-Based Framework for Sim2real Robot Learning [9.145895178276822]
  Sim2realは、シミュレーションから現実世界への学習制御ポリシーの移行であり、ロボット工学への関心が高まりつつある分野である。 EAGERxは,実際のロボット学習とシミュレーションロボット学習の両方に統一されたソフトウェアパイプラインを備えたフレームワークである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-05T08:01:19Z)
• Gaussian Splatting to Real World Flight Navigation Transfer with Liquid Networks [93.38375271826202]
  本研究では,シミュレート・トゥ・リアルな視覚四重項ナビゲーションタスクにおける分布シフトに対する一般化とロバスト性を改善する手法を提案する。 まず,擬似飛行力学とガウススプラッティングを統合してシミュレータを構築し,その後,液状ニューラルネットワークを用いてロバストなナビゲーションポリシーを訓練する。 このようにして、我々は3次元ガウススプラッティングラディアンス場レンダリング、専門家による実演訓練データのプログラミング、およびLiquid Networkのタスク理解能力の進歩を組み合わせたフルスタックの模倣学習プロトコルを得る。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-21T13:48:37Z)
• GarchingSim: An Autonomous Driving Simulator with Photorealistic Scenes and Minimalist Workflow [24.789118651720045]
  光実写シーンを用いた自律走行シミュレータを提案する。 シミュレータはROS2またはSocket.IOを介して外部アルゴリズムと通信することができる。 シミュレータ内に高精度な車両力学モデルを実装し,車体効果の現実性を高める。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-28T23:26:15Z)
• Waymax: An Accelerated, Data-Driven Simulator for Large-Scale Autonomous Driving Research [76.93956925360638]
  Waymaxは、マルチエージェントシーンにおける自動運転のための新しいデータ駆動シミュレータである。 TPU/GPUなどのハードウェアアクセラレータで完全に動作し、トレーニング用のグラフ内シミュレーションをサポートする。 我々は、一般的な模倣と強化学習アルゴリズムのスイートをベンチマークし、異なる設計決定に関するアブレーション研究を行った。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-12T20:49:15Z)
• Surgical Gym: A high-performance GPU-based platform for reinforcement learning with surgical robots [1.6415802723978308]
  手術ロボット学習のためのオープンソースの高性能プラットフォームである手術用Gymを紹介する。 従来の外科的学習プラットフォームと比較して,100～5000倍の訓練時間を短縮した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-07T03:21:58Z)
• Learning Bipedal Walking for Humanoids with Current Feedback [5.429166905724048]
  アクチュエータレベルでの不正確なトルクトラッキングから生じるヒューマノイドロボットのシム2リアルギャップ問題を克服するためのアプローチを提案する。 提案手法は、実際のHRP-5Pヒューマノイドロボットに展開して二足歩行を実現するシミュレーションにおいて、一貫したエンドツーエンドのポリシーをトレーニングする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-03-07T08:16:46Z)
• DeXtreme: Transfer of Agile In-hand Manipulation from Simulation to Reality [64.51295032956118]
  我々は人型ロボットの手で頑健な操作を行える政策を訓練する。 本研究は,各種ハードウェアおよびシミュレータのデクスタラス操作におけるsim-to-real転送の可能性を再確認する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-10-25T01:51:36Z)
• Robot Learning from Randomized Simulations: A Review [59.992761565399185]
  ディープラーニングがロボティクス研究のパラダイムシフトを引き起こし、大量のデータを必要とする方法が好まれている。 最先端のアプローチは、データ生成が高速かつ安価であるシミュレーションで学ぶ。 本稿では,ランダム化シミュレーションから学習する手法である「領域ランダム化」に焦点をあてる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-11-01T13:55:41Z)
• SurRoL: An Open-source Reinforcement Learning Centered and dVRK Compatible Platform for Surgical Robot Learning [78.76052604441519]
  SurRoLは、ダ・ヴィンチ・リサーチキット(dVRK)と互換性のある外科ロボット学習のためのRL中心のシミュレーションプラットフォームである。 プラットフォームには10の学習ベースの外科的タスクが構築されており、実際の自律的な外科的実行に共通している。 シミュレーションにおいてRLアルゴリズムを用いてSurRoLの評価を行い、奥行き分析を行い、実際のdVRKにトレーニングされたポリシーをデプロイし、実世界でより優れた転送性を実現することを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-08-30T07:43:47Z)

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。