合成データを用いた追従型ロボット内視鏡ナビゲーションのための強化学習
Reinforcement Learning for Follow-the-Leader Robotic Endoscopic Navigation via Synthetic Data
単眼深度推定と強化学習を組み合わせ、合成データで訓練した追従型柔軟内視鏡ロボットの自律ナビゲーション手法を提案。
詳しい要約
1. どんなもの？
2. 先行研究と比べてどこがすごい？
3. 技術・手法の肝は？
4. どうやって有効だと検証した？
5. 議論はある？
6. 次に読むべき論文は？
※ 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: Sicong Gao, Chen Qian, Laurence Xian, Liao Wu, Maurice Pagnucco, Yang Song
分類: cs.RO
原文アブストラクト
Autonomous navigation is crucial for both medical and industrial endoscopic robots, enabling safe and efficient exploration of narrow tubular environments without continuous human intervention, where avoiding contact with the inner walls has been a longstanding challenge for prior approaches. We present a follow-the-leader endoscopic robot based on a flexible continuum structure designed to minimize contact between the endoscope body and intestinal walls, thereby reducing patient discomfort. To achieve this objective, we propose a vision-based deep reinforcement learning framework guided by monocular depth estimation. A realistic intestinal simulation environment was constructed in \textit{NVIDIA Omniverse} to train and evaluate autonomous navigation strategies. Furthermore, thousands of synthetic intraluminal images were generated using NVIDIA Replicator to fine-tune the Depth Anything model, enabling dense three-dimensional perception of the intestinal environment with a single monocular camera. Subsequently, we introduce a geometry-aware reward and penalty mechanism to enable accurate lumen tracking. Compared with the original Depth Anything model, our method improves $\delta_{1}$ depth accuracy by 39.2% and reduces the navigation J-index by 0.67 relative to the second-best method, demonstrating the robustness and effectiveness of the proposed approach.
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