論文の概要: Efficient Surgical Robotic Instrument Pose Reconstruction in Real World Conditions Using Unified Feature Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.03532v1
• Date: Fri, 03 Oct 2025 22:03:28 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-07 16:52:59.094257
• Title: Efficient Surgical Robotic Instrument Pose Reconstruction in Real World Conditions Using Unified Feature Detection
• Title（参考訳）: 一元的特徴検出を用いた実環境における効率的な手術用ロボット機器ポスポス復元
• Authors: Zekai Liang, Kazuya Miyata, Xiao Liang, Florian Richter, Michael C. Yip,
• Abstract要約: MISロボットは、長いキネマティックチェーンを持ち、カメラ内の自由度を部分的に可視化する。 本稿では,共有符号化による幾何学的プリミティブの検出を統一する新しいフレームワークを提案する。 このアーキテクチャは、1つの推論でキーポイントとエッジの両方を検出し、射影ラベル付き大規模合成データに基づいて訓練される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.460727996614704
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Accurate camera-to-robot calibration is essential for any vision-based robotic control system and especially critical in minimally invasive surgical robots, where instruments conduct precise micro-manipulations. However, MIS robots have long kinematic chains and partial visibility of their degrees of freedom in the camera, which introduces challenges for conventional camera-to-robot calibration methods that assume stiff robots with good visibility. Previous works have investigated both keypoint-based and rendering-based approaches to address this challenge in real-world conditions; however, they often struggle with consistent feature detection or have long inference times, neither of which are ideal for online robot control. In this work, we propose a novel framework that unifies the detection of geometric primitives (keypoints and shaft edges) through a shared encoding, enabling efficient pose estimation via projection geometry. This architecture detects both keypoints and edges in a single inference and is trained on large-scale synthetic data with projective labeling. This method is evaluated across both feature detection and pose estimation, with qualitative and quantitative results demonstrating fast performance and state-of-the-art accuracy in challenging surgical environments.
• Abstract（参考訳）: 正確なカメラとロボットのキャリブレーションは、視覚ベースのロボット制御システム、特に精密なマイクロマニピュレーションを行う最小侵襲の手術ロボットには不可欠である。 しかし、MISロボットは、長いキネマティックチェーンを持ち、カメラ内の自由度を部分的に可視化する。 これまで、キーポイントベースのアプローチとレンダリングベースのアプローチの両方で現実世界の状況下でこの問題に対処してきたが、それらは一貫した特徴検出や長い推論時間に苦しむことが多く、どちらもオンラインロボット制御には適していない。 本研究では、共有符号化により、幾何学的プリミティブ(キーポイントとシャフトエッジ)の検出を統一し、投影幾何学による効率的なポーズ推定を可能にする新しいフレームワークを提案する。 このアーキテクチャは、1つの推論でキーポイントとエッジの両方を検出し、射影ラベル付き大規模合成データに基づいて訓練される。 本手法は特徴検出とポーズ推定の両分野において評価され, 定性的かつ定量的な結果から, 挑戦的な手術環境における高速な性能と最先端の精度が示された。

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