論文の概要: Real-time Monocular 2D and 3D Perception of Endoluminal Scenes for Controlling Flexible Robotic Endoscopic Instruments

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.14666v1
• Date: Mon, 16 Feb 2026 11:46:14 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-23 08:17:41.487213
• Title: Real-time Monocular 2D and 3D Perception of Endoluminal Scenes for Controlling Flexible Robotic Endoscopic Instruments
• Title（参考訳）: フレキシブルロボット用内視鏡装置のリアルタイムモノクラー2次元および3次元認識
• Abstract要約: 本稿では,内膜手術における連続体ロボットシステムのための視覚認識プラットフォームを提案する。 フレキシブル機器の位置と方向を識別する2次元および3次元学習に基づく知覚アルゴリズムを提案する。 物理的に現実的なシミュレータは、現実的な内在的なシーンを生成し、柔軟なロボットの制御を可能にする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 28.77639956401214
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Endoluminal surgery offers a minimally invasive option for early-stage gastrointestinal and urinary tract cancers but is limited by surgical tools and a steep learning curve. Robotic systems, particularly continuum robots, provide flexible instruments that enable precise tissue resection, potentially improving outcomes. This paper presents a visual perception platform for a continuum robotic system in endoluminal surgery. Our goal is to utilize monocular endoscopic image-based perception algorithms to identify position and orientation of flexible instruments and measure their distances from tissues. We introduce 2D and 3D learning-based perception algorithms and develop a physically-realistic simulator that models flexible instruments dynamics. This simulator generates realistic endoluminal scenes, enabling control of flexible robots and substantial data collection. Using a continuum robot prototype, we conducted module and system-level evaluations. Results show that our algorithms improve control of flexible instruments, reducing manipulation time by over 70% for trajectory-following tasks and enhancing understanding of surgical scenarios, leading to robust endoluminal surgeries.
• Abstract（参考訳）: 子宮内膜手術は早期消化管および尿路癌に対して最小侵襲の選択肢を提供するが、外科的ツールと急激な学習曲線によって制限される。 ロボットシステム、特に連続ロボットは、正確な組織切除を可能にし、その結果を改善するフレキシブルな機器を提供する。 本稿では,内膜手術における連続体ロボットシステムのための視覚認識プラットフォームを提案する。 我々のゴールは、単眼の内視鏡画像に基づく知覚アルゴリズムを用いて、フレキシブル機器の位置と向きを特定し、組織からの距離を測定することである。 本研究では,2次元および3次元学習に基づく知覚アルゴリズムを導入し,フレキシブルな楽器力学をモデル化する物理現実的なシミュレータを開発した。 このシミュレータは、現実的な内在的なシーンを生成し、柔軟なロボットの制御と実質的なデータ収集を可能にする。 連続ロボットのプロトタイプを用いてモジュールとシステムレベルの評価を行った。 その結果, フレキシブル機器の制御を改良し, 軌道追従作業の操作時間を70%以上短縮し, 手術シナリオの理解を深め, 頑健な内膜手術をおこなった。

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