論文の概要: Enhancing Precision in Tactile Internet-Enabled Remote Robotic Surgery: Kalman Filter Approach
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.04503v1
- Date: Thu, 6 Jun 2024 20:56:53 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-06-10 17:57:38.814350
- Title: Enhancing Precision in Tactile Internet-Enabled Remote Robotic Surgery: Kalman Filter Approach
- Title（参考訳）: 触覚型遠隔ロボット手術における高精度化:カルマンフィルタアプローチ
- Authors: Muhammad Hanif Lashari, Wafa Batayneh, Ashfaq Khokhar,
- Abstract要約: 本稿では,計算効率の良い位置推定法としてカルマンフィルタ(KF)を提案する。
この研究は、ロボットアームシステムの力学系モデルに関する事前の知識も想定していない。
シミュレーションネットワーク条件下での患者側マニピュレータ(PSM)の位置決定におけるKFの有効性について検討した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Accurately estimating the position of a patient's side robotic arm in real time in a remote surgery task is a significant challenge, particularly in Tactile Internet (TI) environments. This paper presents a Kalman Filter (KF) based computationally efficient position estimation method. The study also assume no prior knowledge of the dynamic system model of the robotic arm system. Instead, The JIGSAW dataset, which is a comprehensive collection of robotic surgical data, and the Master Tool Manipulator's (MTM) input are utilized to learn the system model using System Identification (SI) toolkit available in Matlab. We further investigate the effectiveness of KF to determine the position of the Patient Side Manipulator (PSM) under simulated network conditions that include delays, jitter, and packet loss. These conditions reflect the typical challenges encountered in real-world Tactile Internet applications. The results of the study highlight KF's resilience and effectiveness in achieving accurate state estimation despite network-induced uncertainties with over 90\% estimation accuracy.
- Abstract（参考訳）: 遠隔手術作業における患者のサイドロボットアームの位置を正確に推定することは,特にTactile Internet(TI)環境において重要な課題である。
本稿では,計算効率の良い位置推定法としてカルマンフィルタ(KF)を提案する。
この研究は、ロボットアームシステムの力学系モデルに関する事前の知識も想定していない。
その代わり、ロボット外科データの包括的収集であるJIGSAWデータセットとMaster Tool Manipulator(MTM)入力を使用して、Matlabで利用可能なシステム識別(SI)ツールキットを使用してシステムモデルを学ぶ。
さらに, 遅延, ジッタ, パケット損失を含むシミュレーションネットワーク条件下で, 患者側マニピュレータ(PSM)の位置を決定するKFの有効性について検討する。
これらの条件は、現実世界の触覚インターネットアプリケーションで遭遇する典型的な課題を反映している。
その結果,ネットワークによる不確実性にも拘わらず,精度の高い状態推定を実現する上でのKFのレジリエンスと有効性を強調した。
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