Speech-Based Path Refinement in Robot- Assisted Surgery through Virtual Obstacles
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Mobile surgical robots must operate within the spatial constraints of the operating room (OR) while adhering to strict safety and integration requirements. While robots progress towards autonomy, it remains important that humans always maintain control over the robots’ actions. For example, when planning paths to navigate through the OR, it is possible that the robot overlooks an obstacle or lacks contextual information, such as predicting humans’ intent to move or sudden environmental changes, including accidents. Therefore, the path planning must be both precise and modifiable by the medical staff. Existing systems for modifying robot paths often disrupt the surgical workflow, require extensive training, or, in the case of speech-controlled systems, offer only limited interaction vocabularies. This paper proposes a speech-based system to refine the mobile robot path using natural language as input. Our core contribution is a natural language interface that enables users to modify robot paths by converting verbal instructions into virtual obstacles, thereby reshaping the planned path.We demonstrate the feasibility of this system in a simulated ophthalmic surgery scenario. We evaluated the system on 10 different surgical environment occupancy maps and three different voice commands per map, resulting in a success rate of 96.67%. Path comparisons between human-drawn and automatically generated paths confirm the intended behavior of the system.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».