論文の概要: Towards AI-enhanced control: a numerical technique for trajectory smoothing of a parallel robot for pancreatic surgery

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2609.20499v1
• Date: Thu, 17 Sep 2026 14:47:20 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-09-20 08:55:54.326609
• Title: Towards AI-enhanced control: a numerical technique for trajectory smoothing of a parallel robot for pancreatic surgery
• Title（参考訳）: AI強化制御に向けて:膵外科手術用平行ロボットの軌道平滑化のための数値的手法
• Abstract要約: 本報告では, 膵外科手術を最小限に行うために設計された並列ロボットのエンドエフェクタ軌道平滑化に対する数値解析手法を提案する。 このアプローチは、リアルタイムマスタ-スレーブ制御アーキテクチャ用に調整され、速度制御のためにコマンド入力に3Dスペースマウスを使用する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 34.48638046693974
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The paper presents a numerical approach for the end-effector trajectory smoothing of a parallel robot designed for minimally invasive pancreatic surgery. The approach is tailored for real-time master-slave control architecture and uses a 3D space mouse for command input for velocity control. The trajectory smoothing is achieved by generating S-curves in the end-effector velocity fields, thus controlling the accelerations, which in turn reduces tissue trauma in the minimally invasive procedures. Real-time control is enabled by segmenting the S-curves based on the command inputs from the 3D space mouse. A special case is considered where the acceleration time is constant for all command inputs. Numeric results demonstrate stable transitions (without abrupt changes) in both the end-effector parameter space and in the active joints parameters, thereby validating the proposed approach. Further work aims to test the approach on an experimental model and integrate it into AI-based training modules.
• Abstract（参考訳）: 本報告では, 膵外科手術を最小限に行うために設計された並列ロボットのエンドエフェクタ軌道平滑化に対する数値解析手法を提案する。 このアプローチは、リアルタイムマスタ-スレーブ制御アーキテクチャ用に調整され、速度制御のためにコマンド入力に3Dスペースマウスを使用する。 軌道平滑化は、エンドエフェクタ速度場においてS曲線を発生させ、加速を制御し、最小侵襲の手順で組織外傷を減少させることにより達成される。 リアルタイム制御は、3D空間マウスからのコマンド入力に基づいてS曲線をセグメント化することで実現される。 特別な場合として、すべてのコマンド入力に対してアクセラレーション時間が一定である。 数値計算の結果、端効果パラメータ空間とアクティブジョイントパラメータの両方の安定な遷移(急激な変化無し)を示し、提案手法を検証した。 さらなる研究は、実験モデルでアプローチをテストし、AIベースのトレーニングモジュールに統合することを目的としている。

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