論文の概要: Autonomous Precision Milling of Biological Structures via Generic Anatomical Priors and Active Boundary Perception
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2609.12530v1
- Date: Fri, 11 Sep 2026 07:38:30 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-09-15 07:38:31.65717
- Title: Autonomous Precision Milling of Biological Structures via Generic Anatomical Priors and Active Boundary Perception
- Title（参考訳）: 解剖学的前駆体と活性境界知覚による生体構造物の自律的精密加工
- Abstract要約: 本稿では、一般的な解剖学の先行とアクティブな境界認識に相補的な役割を割り当てる不確実性を考慮した自律ミル化フレームワークを提案する。
状態適応制御器は、アクティブ知覚と空間選択的漸進的洗練の遷移を制御し、終了基準を満たすまでこのサイクルを繰り返す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.419288902318675
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Autonomous precision milling of biological structures is challenged by incomplete knowledge of target geometry, local material thickness, and critical internal boundaries. Subject-specific preoperative models can address geometric and thickness variations, but static models cannot determine boundary status encountered during execution, while repeated target-specific imaging limits scalability. This article presents an uncertainty-aware autonomous milling framework that assigns complementary roles to generic anatomical priors and active boundary perception. A generic anatomical prior provides conservative global guidance and is transformed through semantic-guided registration and hybrid vision-force calibration into robot-executable guidance for individual targets. As milling approaches uncertain boundaries, the robot actively probes the remaining structure and uses relative stiffness changes to estimate boundary status and structural detachability. A state-adaptive controller governs transitions between active perception and spatially selective incremental refinement, repeating this cycle until the termination criterion is satisfied. Hierarchical experiments on biological surrogates and in vivo mouse cranial window creation demonstrate accurate anatomical prior transfer, reliable boundary adaptation, and autonomous precision milling of biological structures.
- Abstract（参考訳）: 生物学的構造の自律的精密加工は、ターゲット幾何学、局所的な材料厚み、重要な内部境界に関する不完全な知識によって挑戦されている。
対象固有の事前操作モデルは幾何学的および厚みのバリエーションに対処できるが、静的モデルでは実行中に発生する境界状態は決定できない。
本稿では、一般的な解剖学の先行とアクティブな境界認識に相補的な役割を割り当てる不確実性を考慮した自律ミル化フレームワークを提案する。
一般的な解剖学的事前は、保守的なグローバルガイダンスを提供し、セマンティックガイドによる登録とハイブリッドビジョンフォースキャリブレーションを通じて、個々のターゲットに対するロボット実行可能なガイダンスに変換される。
ミリングが不確実な境界に近づくと、ロボットは残りの構造を積極的に探索し、相対的な剛性変化を用いて境界状態と構造的剥離性を推定する。
状態適応制御器は、アクティブ知覚と空間選択的漸進的洗練の遷移を制御し、終了基準を満たすまでこのサイクルを繰り返す。
生物学的サロゲートとin vivoマウス頭蓋窓の作成に関する階層的な実験は、正確な解剖学的事前移動、信頼性のある境界適応、生物学的構造の自律的精密加工を証明している。
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