A Framework of Real2Sim Teleoperation System for Evaluating Surgical Robotic Tool Design
Notice bibliographique
Résumé
During the process of designing a surgical robotic tool, a teleoperation system is necessary to evaluate the tool design in a simulated environment via virtual surgical tasks. It is possible to build such a system by involving a physical da Vinci Surgical System (dVSS) and using its master tool manipulator (MTM) to teleoperate the virtual robotic tool for evaluation. However, extensive testing and debugging require a more general and portable teleoperation system. In this work, we propose a general framework for establishing a real-to-sim teleoperation system. In the system, the real robot's Cartesian pose is first transformed, scaled, and mapped into the sim robot's coordinate system. Then, the resulting pose, as the desired pose of the sim robot, will proceed through a numerical inverse kinematics (IK) solver. The numerical IK solution is used to update the current joint configuration of the sim robot, which enables an independent and compact teleoperation system. Additionally, the numerical IK solution can be channeled to other simulation platforms for visualizing the sim robot with joint command control, where various virtual surgical tasks can be designed and conducted for further tool evaluation. Preliminary experiments were conducted to evaluate an established Omni-to-Unity teleoperation system, and the system's stability, accuracy, and usability were assessed and verified by the experimental results. The established teleoperation system can be used to streamline and facilitate robotic tool design and evaluation. Furthermore, the proposed real 2 sim framework can be easily adapted to a variety of application scenarios where both the real and sim robots can be specified by the user for different purposes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 | 0,000 |
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».