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経路計画arXiv:2610.39879

圧縮方位到達性マップによるロボット針穿刺のサブ秒エントリーポイント計画

Compressed Orientation Reachability Maps for Sub-Second Robotic Needle Entry Point Planning

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6自由度マニピュレータの到達可能性を事前計算した83MBの方位ベース到達性マップを構築し、JITコンパイルで参照することで経皮的肝インターベンションの穿刺点計画を13〜27秒から約0.3秒に短縮した。

詳しい要約

1. どんなもの?

- ロボット経皮的肝インターベンションの多段階trajectory planningにおいて、entry pointのkinematically feasible判定を高速化する手法 - Orientation-Based Reachability Map (ORM) を提案 - 6 DoF serial manipulatorのworkspace 188,873 positionsについてkinematic feasibilityを事前計算 - orientation feasibilityを83 MBのcompactでindexedなmapに符号化 - JIT compiled runtime pipelineによりlive optimizationをarray lookupに置換 - 目的はsub-secondのneedle entry point planningの実現

2. 先行研究と比べてどこがすごい?

- 既存手法はexhaustive inverse kinematicsやrandomized searchに依存 - 1 targetあたり13〜27秒の遅延が発生し、real-time intraoperative adaptationを制限 - 提案手法はplanning latencyを13.5-26.9 sから0.289-0.349 sへ短縮 - 事前計算済みmapとJIT compiled runtime pipelineにより、live optimizationを不要化した点が新しい - 幾何学的忠実度も維持(後述のoverlap指標)

3. 技術・手法の肝は?

- Orientation-Based Reachability Map (ORM) の構築 - 6 DoF serial manipulatorのworkspace 188,873 positionsでkinematic feasibilityを事前計算 - orientation feasibilityをcompactかつindexedな83 MB mapに符号化 - runtime側ではJIT compiled pipelineを用い、live optimizationの代わりにnear-instantaneousなarray lookupでentry point feasibilityを判定 - 詳細なアルゴリズム(map構築手順やindexing方式)は要旨からは不明

4. どうやって有効だと検証した?

- 実験的評価によりplanning latencyを13.5-26.9 sから0.289-0.349 s per targetへ短縮 - 幾何学的忠実度をbaseline reachable point cloudとの比較で評価 - mean convex hull volume overlap ratio 0.933 - mean alpha-shape volume ratio 0.976 - ただしデータセットや被験者数、比較対象の詳細は要旨からは不明

5. 議論はある?

- 提案手法はsub-second entry point planningを可能にし、percutaneous liver ablationにおけるrobotic needle insertionの効率的なcomputational frameworkを提供 - 一方で、要旨には限界・失敗ケース・一般化可能性に関する議論は明示されていない(要旨からは不明) - 83 MBのmapサイズや事前計算コスト、workspace外や動的な状況への適用性については要旨からは不明

6. 次に読むべき論文は?

- 要旨で直接参照・比較されている研究は明示されていない(baseline reachable point cloudとの比較のみ) - 関連手法として、exhaustive inverse kinematicsやrandomized search(例:RRTなどのsampling-based planning)、Reachability Map関連の先行研究を次に読むべき - 具体的な論文名は要旨からは不明

※ 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: Prabhu Nithin Gollapudi, Andreas Maier, Franziska Mathis-Ullrich, Water Zhao, Jia Wang, Siming Bayer

分類: cs.RO, cs.CG, eess.SY

原文アブストラクト

In the context of multi-stage trajectory planning for robotic percutaneous liver interventions, identifying a kinematically feasible entry point remains a critical computational bottleneck. Existing methods rely on exhaustive inverse kinematics or randomized searches, incurring delays of 13 to 27 seconds per target and limiting real-time intraoperative adaptation. This paper introduces an Orientation-Based Reachability Map (ORM) that precomputes the kinematic feasibility of a 6 Degrees of Freedom (DoF) serial manipulator across 188,873 workspace positions and encodes orientation feasibility into a compact, indexed 83 MB map. A Just-In-Time (JIT) compiled runtime pipeline replaces live optimization with near-instantaneous array lookups. Experimental evaluation demonstrates a reduction in planning latency from 13.5-26.9 s to 0.289-0.349 s per target while maintaining high geometric fidelity, achieving a mean convex hull volume overlap ratio of 0.933 and a mean alpha-shape volume ratio of 0.976 relative to the baseline reachable point cloud. The proposed ORM framework enables sub-second entry point planning and provides an efficient computational framework for robotic needle insertion in percutaneous liver ablation.

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PR本紙発行元 EmplifAI