【研究分野】知能機械学・機械システム

【研究領域課題番号】17H03199 (KAKENデータベースで見る）

【研究キーワード】

手術ロボット / 遠隔制御 / 機械学習 / 自律制御 / 空気圧サーボ / マンマシンインターフェース マニピュレータ / ンマシンインターフェース / 手術支援ロボット / 知能ロボティクス / マンマシンインターフェース / マニピュレータ / 人間機械システム / 手術支援ロボットシステム / 遠隔操作 / 力覚提示

【研究成果の概要】

遠隔手術支援システムにおける制御性と作業効率の向上を目指して，半自律操作のための制御方法の提案とシステム開発を行った．はじめに，空気圧駆動を用いた力覚提示が可能な遠隔操作用の手術支援ロボットにおいて，位置と力を伝送するバイラテラル制御における安定性評価を行なった．また，マスタデバイスで遠隔操作するスレーブ側のロボット鉗子と自律動作するロボット鉗子で構成されるシステムを提案試作した．同システムに，機械学習を用いた状態判別を用いて両鉗子が機能連携する半自律制御方法を提案し，実装した．実験によって，通常の遠隔操作に対して，縫合時の作業時間が10％以上短縮できることを示した．

【研究の社会的意義】

遠隔操作する空気圧駆動の手術支援ロボットにおいて，位置と力の情報を伝達するバイラテラル制御の安定性評価を行った．また，マスタスレーブで遠隔操作するロボット鉗子と自律動作するロボット鉗子で構成されるシステムを試作し，両鉗子が機能連携する半自律制御方法を提案した．内視鏡画像から機械学習を用いた状態判別と組み合わせ，外科手術で重要となる縫合操作の時間短縮の実現を実験によって明らかにした．低侵襲外科手術の作業時間の短縮，効率および安全性を高めることが期待される．また，提案した半自律制御は遠隔での触診ほか，外科手術以外にも広く遠隔操作システムに応用可能である．

【研究種目】基盤研究(B)

【研究期間】2017-04-01 - 2020-03-31

【配分額】16,900千円 (直接経費: 13,000千円、間接経費: 3,900千円)