論文の概要: Anatomy-Aware Dexterity-Driven Design Optimization of Surgical Continuum Robots

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2609.30745v1
• Date: Fri, 25 Sep 2026 03:18:39 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-09-28 18:27:51.199737
• Title: Anatomy-Aware Dexterity-Driven Design Optimization of Surgical Continuum Robots
• Title（参考訳）: 手術用連続ロボットの解剖学的欠陥駆動設計最適化
• Abstract要約: 本研究は,デキスタリティと解剖の両面を考慮した設計最適化手法を提案する。 目的として,Reachable Volumetric Dexterous Solid Angle (RVDSA) について紹介する。 本研究では, 大腸解剖学における癌性ポリープの処置を行うために, 二足歩行型シースロボットの設計を最適化するために, 本手法を適用した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.9922543695648638
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Performing complex medical procedures with continuum robots requires careful selection of their geometric design parameters. The robot should have high dexterity in the specific anatomical environment of its procedure. This work presents a design optimization method that considers both dexterity and anatomy. We introduce the Reachable Volumetric Dexterous Solid Angle (RVDSA) metric as our objective, which measures the ability of a robot's end effector to reach the points in a goal volume from different directions via collision-free paths from a start configuration. We present a computationally efficient motion planner to compute this objective function for a given robotic design, and we use an asymptotically optimal simulated annealing optimizer to compute an optimized design. We applied our new method to optimize the design of a bimanual dexterous sheaths robot for performing procedures on cancerous polyps in colon anatomies, achieving a 78% higher RVDSA on average than optimizing for 3D voxel coverage alone.
• Abstract（参考訳）: 連続ロボットを用いて複雑な医療処置を行うには、幾何学的設計パラメータを慎重に選択する必要がある。 ロボットはその手順の特定の解剖学的環境において高いデキスタリティを持つべきである。 本研究は,デキスタリティと解剖の両面を考慮した設計最適化手法を提案する。 我々は,ロボットの終端エフェクタが,スタート構成からの衝突のない経路を介して,異なる方向から目標体積の点に到達する能力を測定することを目的とした,到達可能なボリュームデクスタラス・ソリッド・アングル(RVDSA)メトリクスを,我々の目的として紹介する。 ロボット設計の目的関数を計算するための計算効率の良い運動プランナを提案し、漸近的に最適化されたアニーリング最適化器を用いて最適化された設計を計算した。 大腸解剖学における癌性ポリープの処置を行うために, 両用遠心性シースロボットの設計に本手法を適用し, 3次元ボキセルカバレッジのみを最適化するよりも平均して78%高いRVDSAを実現した。

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