論文の概要: An Effectiveness Study Across Baseline and Neural Network-based Force Estimation Methods on the da Vinci Research Kit Si System

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.07453v1
• Date: Mon, 13 May 2024 03:45:20 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-05-14 14:54:35.751560
• Title: An Effectiveness Study Across Baseline and Neural Network-based Force Estimation Methods on the da Vinci Research Kit Si System
• Title（参考訳）: da Vinci Research Kit Si システムにおけるベースラインとニューラルネットワークに基づく力推定手法の有効性の検討
• Authors: Hao Yang, Ayberk Acar, Keshuai Xu, Anton Deguet, Peter Kazanzides, Jie Ying Wu,
• Abstract要約: 我々は, 力推定精度をいくつかのベースライン法と比較した。 NNに基づく手法は,両システム間での力推定精度を比較検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.084224833676614
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this study, we further investigate the robustness and generalization ability of an neural network (NN) based force estimation method, using the da Vinci Research Kit Si (dVRK-Si). To evaluate our method's performance, we compare the force estimation accuracy with several baseline methods. We conduct comparative studies between the dVRK classic and dVRK-Si systems to benchmark the effectiveness of these approaches. We conclude that the NN-based method provides comparable force estimation accuracy across the two systems, as the average root mean square error (RMSE) over the average range of force ratio is approximately 3.07% for the dVRK classic, and 5.27% for the dVRK-Si. On the dVRK-Si, the force estimation RMSEs for all the baseline methods are 2 to 4 times larger than the NN-based method in all directions. One possible reason is, we made assumptions in the baseline methods that static forces remain the same or dynamics is time-invariant. These assumptions may hold for the dVRK Classic, as it has pre-loaded weight and maintains horizontal self balance. Since the dVRK-Si configuration does not have this property, assumptions do not hold anymore, therefore the NN-based method significantly outperforms.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,da Vinci Research Kit Si (dVRK-Si)を用いて,ニューラルネットワーク(NN)に基づく力推定手法の堅牢性と一般化能力について検討した。 提案手法の性能を評価するため, 力推定精度をいくつかのベースライン法と比較した。 我々は,これらの手法の有効性をベンチマークするために,dVRKクラシックシステムとdVRK-Siシステムの比較研究を行う。 NN法は, 平均根平均二乗誤差(RMSE)がdVRK古典では約3.07%, dVRK-Siでは5.27%である。 dVRK-Siでは, ベースライン法全体の力推定RMSEはNN法に比べて全方向の2～4倍である。 一つの考えられる理由は、静的な力が同じか、動的に時間不変かというベースラインの手法で仮定したことである。 これらの仮定は、重量をプリロードし、水平の自己バランスを維持するため、dVRK Classicに当てはまるかもしれない。 dVRK-Si構成は、この性質を持っていないため、仮定はもはや保たないため、NNベースの手法は大幅に性能が向上する。

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