論文の概要: A Learning-Based Approach for Contact Detection, Localization, and Force Estimation of Continuum Manipulators With Integrated OFDR Optical Fiber
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.12347v1
- Date: Thu, 12 Mar 2026 18:07:52 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-03-21 18:33:56.734748
- Title: A Learning-Based Approach for Contact Detection, Localization, and Force Estimation of Continuum Manipulators With Integrated OFDR Optical Fiber
- Title（参考訳）: OFDR光ファイバーを用いた連続マニピュレータの接触検出・局所化・力推定のための学習的アプローチ
- Authors: Mobina Tavangarifard, Jonathan S. Kacines, Qiyu Li, Farshid Alambeigi,
- Abstract要約: 連続マニピュレータ(CM)は、最小侵襲の手順で広く用いられている。
分散変形により、力検出、接触検出、位置決め、力推定が困難になる。
単一分散光周波数領域反射率(OFDR)ファイバを用いたCMのためのカスケード学習フレームワーク(CLF)を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.352931406079236
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Continuum manipulators (CMs) are widely used in minimally invasive procedures due to their compliant structure and ability to navigate deep and confined anatomical environments. However, their distributed deformation makes force sensing, contact detection, localization, and force estimation challenging, particularly when interactions occur at unknown arc-length locations along the robot. To address this problem, we propose a cascade learning-based framework (CLF) for CMs instrumented with a single distributed Optical Frequency Domain Reflectometry (OFDR) fiber embedded along one side of the robot. The OFDR sensor provides dense strain measurements along the manipulator backbone, capturing strain perturbations caused by external interactions. The proposed CLF first detects contact using a Gradient Boosting classifier and then estimates contact location and interaction force magnitude using a CNN--FiLM model that predicts a spatial force distribution along the manipulator. Experimental validation on a sensorized tendon-driven CM in an obstructed environment demonstrates that a single distributed OFDR fiber provides sufficient information to jointly infer contact occurrence, location, and force in continuum manipulators.
- Abstract（参考訳）: 連続マニピュレータ (CMs) は、その構造と、深部および制限された解剖学的環境をナビゲートする能力のために、最小限の侵襲的な手順で広く用いられている。
しかし、その分散変形は、特にロボットに沿った未知の弧長の場所で相互作用が発生した場合、力検出、接触検出、局所化、力推定を困難にする。
この問題に対処するために,ロボットの一方に埋め込まれた単一分散光周波数領域反射率(OFDR)ファイバを用いたCMのためのカスケード学習フレームワーク(CLF)を提案する。
OFDRセンサーはマニピュレータの背骨に沿って密度の高いひずみ測定を行い、外的相互作用によって引き起こされる歪みの摂動を捉えている。
提案したCLFは,まずグラディエントブースティング分類器を用いて接触を検知し,次にマニピュレータに沿った空間力分布を予測するCNN-FiLMモデルを用いて接触位置と相互作用力の大きさを推定する。
センサ付き腱駆動CMの閉塞環境における実験的検証により、単一分散OFDRファイバーが連続体マニピュレータにおける接触の発生、位置、力の同時推定に十分な情報を提供することが示された。
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