論文の概要: AutoCam: Hierarchical Path Planning for an Autonomous Auxiliary Camera in Surgical Robotics

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.10398v1
• Date: Thu, 15 May 2025 15:21:46 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-16 22:29:06.379775
• Title: AutoCam: Hierarchical Path Planning for an Autonomous Auxiliary Camera in Surgical Robotics
• Title（参考訳）: AutoCam:手術ロボットにおける自律補助カメラの階層的経路計画
• Authors: Alexandre Banks, Randy Moore, Sayem Nazmuz Zaman, Alaa Eldin Abdelaal, Septimiu E. Salcudean,
• Abstract要約: AutoCamは、ロボットによる最小侵襲手術の可視化を改善するための、自動補助カメラ配置方法である。 ユーザーによる調査では、システムは健全な特徴の99.84%の可視性を保ち、ポーズエラーは4.36$pm$2.11°に達した。 以上の結果から,da Vinci患者側マニピュレータを用いて補助カメラを自律的に制御し,正常な特徴を追跡できることが示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 41.72932647890081
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Incorporating an autonomous auxiliary camera into robot-assisted minimally invasive surgery (RAMIS) enhances spatial awareness and eliminates manual viewpoint control. Existing path planning methods for auxiliary cameras track two-dimensional surgical features but do not simultaneously account for camera orientation, workspace constraints, and robot joint limits. This study presents AutoCam: an automatic auxiliary camera placement method to improve visualization in RAMIS. Implemented on the da Vinci Research Kit, the system uses a priority-based, workspace-constrained control algorithm that combines heuristic geometric placement with nonlinear optimization to ensure robust camera tracking. A user study (N=6) demonstrated that the system maintained 99.84% visibility of a salient feature and achieved a pose error of 4.36 $\pm$ 2.11 degrees and 1.95 $\pm$ 5.66 mm. The controller was computationally efficient, with a loop time of 6.8 $\pm$ 12.8 ms. An additional pilot study (N=6), where novices completed a Fundamentals of Laparoscopic Surgery training task, suggests that users can teleoperate just as effectively from AutoCam's viewpoint as from the endoscope's while still benefiting from AutoCam's improved visual coverage of the scene. These results indicate that an auxiliary camera can be autonomously controlled using the da Vinci patient-side manipulators to track a salient feature, laying the groundwork for new multi-camera visualization methods in RAMIS.
• Abstract（参考訳）: 自律型補助カメラをロボット支援最小侵襲手術(RAMIS)に組み込むことにより、空間認識が向上し、手動視点制御が不要になる。 既存の補助カメラの経路計画法は2次元の外科的特徴を追跡できるが,カメラの向き,ワークスペースの制約,ロボット関節の限界を同時に考慮しない。 本研究は,RAMISの可視化を改善するための自動補助カメラ配置法であるAutoCamを提案する。 da Vinci Research Kitに実装されたこのシステムは、ヒューリスティックな幾何学的配置と非線形最適化を組み合わせて、優先順位に基づく、ワークスペースに制約のある制御アルゴリズムを使用している。 ユーザー調査 (N=6) では、システムは健全な特徴の99.84%の可視性を保ち、4.36$\pm$2.11°と1.95$\pm$5.66 mmのポーズエラーを達成した。 追加のパイロットスタディ(N=6)では、初心者が腹腔鏡下手術訓練タスクを完了し、ユーザーは、オートカムの視覚的カバレッジの改善から恩恵を受けながら、内視鏡の視点で同様に効果的に遠隔操作できることが示唆された。 これらの結果から,DA Vinci患者側マニピュレータを用いて補助カメラを自律的に制御し,正常な特徴を追跡できることが示唆された。

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