샴 심층 컨볼루션 신경망을 이용한 유연한 수술 로봇의 3D 캐드 모델 기반 위치 추정 기법

Abstract

현재 수술 로봇은 대부분 텐던 쉬스 메커니즘을 활용하고 있으며, 이는 히스테리시스 문제를 야기시킨다. 이를 해결하기 위해 히스테리시스 모델을 활용한 보상 방식이 제안되었고, 이 방법을 개선하기 위한 온라인 보상 방식이 제안되었다. 하지만, 대부분 마커를 활용한 관절의 위치 추정 방법으로 실제 환경에서는 가려질 위험이 크다. 본 연구에서는 마커의 활용 없이 유연한 수술 로봇의 실제 관절 각도를 추정하기 위한 샴 심층 컨볼루션 신경망 기반의 위치 추정 기법을 제안한다. 이를 위해 3D CAD 데이터를 활용하여 시뮬레이터와 가상 카메라를 구성하고, 적용 가능성을 평가하기 위해 1자유도의 유연 매니퓰레이터 테스트 베드를 통해서 성능을 평가하였고 알고리즘의 타당성을 확인하였다.