Bimanual telerobotic surgery with asymmetric force feedback: A daVinci<sup>&#x00AE;</sup> surgical system implementation
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
This paper describes the applicability of an asymmetric force feedback control framework for bimanual robot-assisted surgery using the da Vinci surgical system (Intuitive Surgical Inc.). The core idea of this method, previously presented in [1], is that when completing two-handed tasks involving an action and a reaction force, the forces applied on the environment by the action hand are not transferred back to the same hand, but rather to the reaction hand. Such a method provides an intuitive way of feeling the force, while avoiding the instability issues, since the control loop in not closed from the slave to the master of the same hand. In the introductory paper [1], the technique was implemented using game controllers with simple tasks. In this paper, the technique was implemented on the da Vinci surgical system (Classic version) using the da Vinci Research Kit (dVRK) controllers that enable complete access to all control levels of the da Vinci robot manipulators via custom mechatronics and open-source software. The implementation involved a full re-write of a teleoperation controller based on kinematic correspondence with gravity compensation, as well as torque control functions for force rendering on the da Vinci master manipulators. A series of suture knot tying and haptic exploration experiments were conducted in which a small group of users, both surgeons (N=3) and novices (N=6) evaluated the system. The results show that the proposed technique has some promise when implemented in a realistic 14 degrees of freedom system, but further work is necessary to make the system fully usable.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle