유연 수술 로봇을 위한 학습 기반 위치 추정을 이용한 히스테리시스 보상기 = Hysteresis compensator with learning-based pose estimation for a flexible endoscopic surgery robot

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기존의 유연 내시경 및 복강경 수술 로봇들의 단점을 극복하기 위해 많은 유연 내시경 수술 로봇들이 개발되고 있다. 현존하는 대부분의 유연 수술 로봇들은 제한적인 공간에서 유연하게 움직임이 가능하고 멀리서도 동력전달이 가능한 텐던-시스 메커니즘을 사용하고 있다. 하지만, 마찰력, 백리시, 예측하기 어려운 비선형적 요소, 수술 중 달라지는 시스의 형태 등으로 인해서 히스테리시스가 발생한다. 히스테리시스는 수술 로봇의 정밀한 제어를 방해하고 장기간 수술을 할 경우, 의사들의 피로도를 증가시킨다. 이러한 히스테리시스 문제를 해결하기 위해 히스테리시스 모델 기반의 오프라인 보상 방법, 내시경 카메라의 비전 정보를 활용한 온라인 방식의 보상 방식에 대한 시도가 이루어지고 있지만, 전자의 경우 시스의 형태에 따라 히스테리시스 모델이 달라진다는 한계가 있고 후자의 경우 마커를 이용하여 실제 도구의 위치를 추정하는 방법을 사용하고 있다. 마커를 사용할 경우, 실제 수술의 적용에 있어서 모든 수술 도구에 마커를 부착시켜야 하는 어려움이 있고, 수술 중 마커가 가려져서 성능이 저하될 우려가 많다. 이러한 이유로, 마커의 사용 없이 수술 도구의 현재 위치를 추정하는 연구도 활발히 진행되고 있다. 하지만, 실제 수술 로봇에 적용시켜 수술 도구의 히스테리시스를 줄인 연구는 많지 않다. 본 논문에서는 학습 기반 위치 추정 기법을 이용한 온라인 방식의 히스테리시스 보상기를 통해서 다양한 시스의 변화에서도 히스테리시스를 감소시키는 방법을 제안한다. 제안하는 히스테리시스 보상기는 기존의 의사들이 시각 피드백을 이용하여 히스테리시스를 보상하는 방식과 유사하게 위치 지령을 더 보상해줌으로써 히스테리시스를 보상해주는 개념이다. 이때 보상하는 정도는 제안하는 학습 기반 위치 추정방법을 통해서 얻은 관절의 실제 위치와 목표하는 위치의 차에 비례하도록 주어진다. 위치 추정 방법에 있어서는 카메라를 이용한 이미지 기반 위치 추정 방식과 기구학 정보를 이용하여 관절 각도를 추정하는 방식을 융합한 방식을 활용한다. 이미지 기반 방식의 경우 샴 심층 컨볼류션 신경망을 이용하며, 이미지 검색의 개념과 같이 가장 유사한 이미지를 찾는 과정을 통해서 현재의 관절 각도를 추정하는 방식으로 어떠한 마커 정보도 활용하지 않았다. 기구학 기반의 방식은 기존의 기구학을 기반으로 제어하여 얻은 데이터를 딥 네트워크를 이용하여 모델을 만들고 이를 이용해서 실제 각도를 추정하는 방식이다. 결과적으로 두 방식은 칼만필터의 기본 원리를 이용하여 융합하여 활용된다. 제안하는 방법의 유효성을 검증하기 위해서, 실제 유연 수술 로봇과 유사한 테스트베드와 유연 수술 로봇 K-FLEX의 수술 도구를 이용하여 실험을 진행하였다. 결과적으로 다양한 시스의 형태에서 모두 $10^\circ$ 근방까지 히스테리시스가 감소됨을 보였다. 제안한 방법론은 실제 유연 수술 로봇의 제어 성능을 높이고 나아가 비주얼 서보잉을 이용한 로봇 시스템에서도 활용될 수 있다.
Advisors
권동수researcherKwon, Dong Sooresearcher
Description
한국과학기술원 :로봇공학학제전공,
Publisher
한국과학기술원
Issue Date
2019
Identifier
325007
Language
kor
Description

학위논문(석사) - 한국과학기술원 : 로봇공학학제전공, 2019.8,[ix, 100 p. :]

Keywords

히스테리시스 보상기▼a학습 기반 위치 추정 기법▼a이미지 기반 위치 추정 기법▼a기구학 기반 위치 추정 기법▼a유연 수술 로봇▼a텐던-시스 메커니즘▼a샴 심층 컨볼루션 네트워크; Hysteresis compensator▼alearning-based pose estimation▼aimage-based pose estimation▼akinematic-based pose estimation▼aflexible endoscopic surgery robot▼atendon-sheath mechanism▼asiamese convolutional neural net-work

URI
http://hdl.handle.net/10203/282932
Link
http://library.kaist.ac.kr/search/detail/view.do?bibCtrlNo=875196&flag=dissertation
Appears in Collection
RE-Theses_Master(석사논문)
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