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モバイルマニピュレーションarXiv:2509.15600

ORB: 手術室ロジスティクスを自動化するモバイルマニピュレーションロボット

ORB: Operating Room Bot, Automating Operating Room Logistics through Mobile Manipulation

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手術室内での物品配送・補充を自律的に行うモバイルマニピュレーションロボットORBを提案し、ビヘイビアツリーと物体認識・軌道最適化を統合して物品取得80%、補充96%の成功率を実証した。

詳しい要約

1. どんなもの？

- 病院の手術室(OR)内での物品レベルのロジスティクスを自動化するロボットフレームワーク「Operating Room Bot (ORB)」 - 手術中の物品配送は生死に関わるが、既存の配送ロボットは部屋間・階間のバルク輸送に留まる - ORBは物体認識・シーン解釈・GPU加速モーションプランニングを統合し、mobile manipulationでOR内物流を担う - 貢献は(1)behavior treeによるモジュール式ソフトウェア構成、(2)YOLOv7/SAM2/Grounded DINOを統合したリアルタイム物体認識パイプライン、(3)cuRoboの並列軌道最適化のリアルタイム衝突回避mobile manipulationへの適応、(4)実証評価

2. 先行研究と比べてどこがすごい？

- 従来の配送ロボットは部屋間・階間のバルク物品輸送が中心で、OR内の物品レベル物流は未対応 - ORBは手術室という滅菌維持・知覚・効率の制約が厳しい環境での物品単位の搬送を対象化 - 既存の単機能システムではなく、behavior treeで多様な機能を統合するモジュール式アーキテクチャを採用 - YOLOv7・SAM2・Grounded DINOを組み合わせたリアルタイム物体認識パイプラインを新規に構築 - cuRoboの並列軌道最適化をリアルタイム衝突回避mobile manipulationへ適応した点が新しい - 具体的な先行研究名との比較は要旨からは不明

3. 技術・手法の肝は？

- 階層的なbehavior tree (BT) アーキテクチャで物体認識・シーン解釈・GPU加速モーションプランニングを統合 - モジュール式ソフトウェア構成により堅牢なmobile manipulationを実現 - リアルタイム物体認識パイプラインはYOLOv7、Segment Anything Model 2 (SAM2)、Grounded DINOを統合 - cuRoboの並列化軌道最適化フレームワークをリアルタイム・衝突回避のmobile manipulationに適応 - 滅菌維持を含むOR特有の制約への対処法の詳細は要旨からは不明

4. どうやって有効だと検証した？

- 実環境での実証評価(empirical validation)を実施 - ORでのsupply retrieval(物品取り出し)で80%の成功率を報告 - restocking operations(補充作業)で96%の成功率を報告 - 評価環境・試行回数・被験者条件などの詳細は要旨からは不明

5. 議論はある？

- supply retrievalの成功率80%に対しrestockingは96%で、タスク間の性能差が示唆される - 失敗要因や滅菌維持の定量的評価については要旨からは不明 - 実運用への展開可能性や限界、安全性・信頼性の議論は要旨からは不明 - 著者はORBを信頼性・適応性のある自律OR物流システムと位置づけている

6. 次に読むべき論文は？

- YOLOv7(物体検出) - Segment Anything Model 2 (SAM2)(セグメンテーション) - Grounded DINO(オープンボキャブラリ検出) - cuRobo(並列軌道最適化) - behavior tree (BT) アーキテクチャに関する文献 - 病院向け配送ロボットの先行研究(具体的名称は要旨からは不明)

※ AIが要旨から生成した要約です。正確性は原文をご確認ください。

著者: Jinkai Qiu, Yungjun Kim, Gaurav Sethia, Tanmay Agarwal, Siddharth Ghodasara, Zackory Erickson, Jeffrey Ichnowski

分類: cs.RO

原文アブストラクト

Efficiently delivering items to an ongoing surgery in a hospital operating room can be a matter of life or death. In modern hospital settings, delivery robots have successfully transported bulk items between rooms and floors. However, automating item-level operating room logistics presents unique challenges in perception, efficiency, and maintaining sterility. We propose the Operating Room Bot (ORB), a robot framework to automate logistics tasks in hospital operating rooms (OR). ORB leverages a robust, hierarchical behavior tree (BT) architecture to integrate diverse functionalities of object recognition, scene interpretation, and GPU-accelerated motion planning. The contributions of this paper include: (1) a modular software architecture facilitating robust mobile manipulation through behavior trees; (2) a novel real-time object recognition pipeline integrating YOLOv7, Segment Anything Model 2 (SAM2), and Grounded DINO; (3) the adaptation of the cuRobo parallelized trajectory optimization framework to real-time, collision-free mobile manipulation; and (4) empirical validation demonstrating an 80% success rate in OR supply retrieval and a 96% success rate in restocking operations. These contributions establish ORB as a reliable and adaptable system for autonomous OR logistics.

arXivで原文を読む →arXiv概要ページ

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