論文の概要: Image-Based Path-Planning for Navigation of Soft-Growing Robots in the Spinal Sub-Arachnoid Space
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2610.12631v1
- Date: Thu, 08 Oct 2026 18:53:25 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-10-13 04:06:29.252833
- Title: Image-Based Path-Planning for Navigation of Soft-Growing Robots in the Spinal Sub-Arachnoid Space
- Title（参考訳）: スピナルサブアラコノイド空間におけるソフトグローングロボットのナビゲーションのための画像ベースパスプラニング
- Abstract要約: A*アルゴリズムの拡張である画像に基づく3Dパスプランニングアルゴリズムを提案する。
提案アルゴリズムは,ソフトロボットの効率的な操舵を容易にするアンカーポイントの確立を確保しつつ,ゴール位置への安全な経路を推定できる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.556423870383721
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Recently, soft robotic procedures are being developed aiming at achieving targeted minimally invasive operations or drug administration in specific locations in the human body. Accordingly, specialized path-planning algorithms need to be investigated for the estimation of efficient paths that would protect the delicate tissue structures and simultaneously satisfy a set of requirements for the efficient navigation of the robot. In this context, we propose an image-based 3D pathplanning algorithm, which is an extension of the A* algorithm, for the navigation of a soft-growing robot inside the spinal subarachnoid space (SSS). The proposed algorithm is capable of estimating a safe pathway towards the goal location, while ensuring the establishment of anchor points that facilitate the efficient steering of the soft robot. The algorithm is evaluated using a highly detailed model of the SSS with respect to its capacity to satisfy the robot movement requirements and path efficiency.
- Abstract（参考訳）: 近年,人体内の特定の場所において,最小限の侵襲的手術や薬物投与を目標とするソフトロボット手術が開発されている。
したがって、繊細な組織構造を保護し、ロボットの効率的なナビゲーションのための一連の要求を満たす効率的な経路を推定するために、特殊な経路計画アルゴリズムを調査する必要がある。
本稿では,A*アルゴリズムの拡張である画像に基づく3Dパスプランニングアルゴリズムを提案する。
提案アルゴリズムは,ソフトロボットの効率的な操舵を容易にするアンカーポイントの確立を確保しつつ,ゴール位置への安全な経路を推定できる。
本アルゴリズムは,ロボットの動き要求と経路効率を満足する能力に関して,SSSの高精度なモデルを用いて評価する。
関連論文リスト
- Fast Functionally Redundant Inverse Kinematics for Robotic Toolpath Optimisation in Manufacturing Tasks [53.04487603529418]
逆キネマティクスアルゴリズムは、これを高速でリアクティブなフレームワークで解決することができる。
ロボット操作のための機能的冗長な逆運動学を解く新しいアルゴリズムを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-12-10T22:07:07Z) - Evaluating Reinforcement Learning Algorithms for Navigation in Simulated Robotic Quadrupeds: A Comparative Study Inspired by Guide Dog Behaviour [0.0]
本研究では,自律走行と障害物回避のための擬似四足ロボットの訓練における3つの強化学習アルゴリズムの有効性について検討した。
目的は、経路追従と障害物回避が可能なロボットガイド犬シミュレーションを開発することである。
また、ロボットガイドや警告犬など、医療用「ペット」の研究の拡大も目指している。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-07-17T16:38:14Z) - Robotic warehousing operations: a learn-then-optimize approach to large-scale neighborhood search [84.39855372157616]
本稿では,ワークステーションの注文処理,アイテムポッドの割り当て,ワークステーションでの注文処理のスケジュールを最適化することで,ウェアハウジングにおけるロボット部品対ピッカー操作を支援する。
そこで我々は, 大規模近傍探索を用いて, サブプロブレム生成に対する学習を最適化する手法を提案する。
Amazon Roboticsと共同で、我々のモデルとアルゴリズムは、最先端のアプローチよりも、実用的な問題に対するより強力なソリューションを生み出していることを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-08-29T20:22:22Z) - Deep Reinforcement Learning with Enhanced PPO for Safe Mobile Robot Navigation [0.6554326244334868]
本研究では,複雑な環境下での自律走行のための移動ロボットの訓練における深層強化学習の適用について検討する。
このロボットは、LiDARセンサデータとディープニューラルネットワークを用いて、障害物を回避しつつ、特定の目標に向かって誘導する制御信号を生成する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-05-25T15:08:36Z) - Mission-driven Exploration for Accelerated Deep Reinforcement Learning with Temporal Logic Task Specifications [11.010530034121224]
本稿では,学習速度を大幅に向上させる新しいQ-ラーニングアルゴリズムを提案する。
サンプル効率の向上は、ミッションが成功に寄与する可能性のある方向への探索を優先する、ミッション駆動の探査戦略に由来する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-11-28T18:59:58Z) - POA: Passable Obstacles Aware Path-planning Algorithm for Navigation of
a Two-wheeled Robot in Highly Cluttered Environments [53.41594627336511]
パッシブル障害物認識(Passable Obstacles Aware, POA)プランナーは, 乱雑な環境下での二輪ロボットのナビゲーション手法である。
我々のアルゴリズムは、二輪ロボットが通過可能な障害物を通り抜ける道を見つけることを可能にする。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-07-16T19:44:27Z) - Robotic Navigation Autonomy for Subretinal Injection via Intelligent
Real-Time Virtual iOCT Volume Slicing [88.99939660183881]
網膜下注射のための自律型ロボットナビゲーションの枠組みを提案する。
提案手法は,機器のポーズ推定方法,ロボットとi OCTシステム間のオンライン登録,およびインジェクションターゲットへのナビゲーションに適した軌道計画から構成される。
ブタ前眼の精度と再現性について実験を行った。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-01-17T21:41:21Z) - A Novel Knowledge-Based Genetic Algorithm for Robot Path Planning in
Complex Environments [3.318708963153893]
提案する遺伝的アルゴリズムは,ロボット経路計画の領域知識を特殊演算子に組み込む。
提案アルゴリズムは, 静的・動的複合環境において, 最適に近いロボット経路を求めることができる。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-09-03T19:13:16Z) - CNN-based Omnidirectional Object Detection for HermesBot Autonomous
Delivery Robot with Preliminary Frame Classification [53.56290185900837]
予備的バイナリフレーム分類を用いた物体検出のためのニューラルネットワークの最適化アルゴリズムを提案する。
周囲に6台のローリングシャッターカメラを備えた自律移動ロボットを360度視野として実験装置として使用した。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-10-22T15:05:37Z) - SABER: Data-Driven Motion Planner for Autonomously Navigating
Heterogeneous Robots [112.2491765424719]
我々は、データ駆動型アプローチを用いて、異種ロボットチームをグローバルな目標に向けてナビゲートする、エンドツーエンドのオンラインモーションプランニングフレームワークを提案する。
モデル予測制御(SMPC)を用いて,ロボット力学を満たす制御入力を計算し,障害物回避時の不確実性を考慮した。
リカレントニューラルネットワークは、SMPC有限時間地平線解における将来の状態の不確かさを素早く推定するために用いられる。
ディープQ学習エージェントがハイレベルパスプランナーとして機能し、SMPCにロボットを望ましいグローバルな目標に向けて移動させる目標位置を提供する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-08-03T02:56:21Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。