[論文レビュー] Design and Control of a Highly Redundant Rigid-Flexible Coupling Robot to Assist the COVID-19 Oropharyngeal-Swab Sampling

Yingbai Hu, Jian Li+10 more|arXiv (Cornell University)|Feb 25, 2021

COVID-19 diagnosis using AI被引用数 5

ひとこと要約

本論文は、新型コロナウイルス感染症の流行期における安全で自動化された口咽頭ぬいぐき採取を可能にする9自由度の剛体-柔軟性結合（RFC）ロボットを提案する。マイクロ・ネンチックアクチュエータ、力覚センシング、ビジョンシステムを装備し、物理的制約および視界遮断制約の下でリアルタイムで運動計画を実行するため、可変パラメータゼロ化ニューラルネットワーク（VP-ZNN）を採用。人間被験者を用いた試験では、認識正確度93％、制御精度0.2 mm未満を達成し、採取時間は20秒未塔であった。

ABSTRACT

The outbreak of novel coronavirus pneumonia (COVID-19) has caused mortality and morbidity worldwide. Oropharyngeal-swab (OP-swab) sampling is widely used for the diagnosis of COVID-19 in the world. To avoid the clinical staff from being affected by the virus, we developed a 9-degree-of-freedom (DOF) rigid-flexible coupling (RFC) robot to assist the COVID-19 OP-swab sampling. This robot is composed of a visual system, UR5 robot arm, micro-pneumatic actuator and force-sensing system. The robot is expected to reduce risk and free up the clinical staff from the long-term repetitive sampling work. Compared with a rigid sampling robot, the developed force-sensing RFC robot can facilitate OP-swab sampling procedures in a safer and softer way. In addition, a varying-parameter zeroing neural network-based optimization method is also proposed for motion planning of the 9-DOF redundant manipulator. The developed robot system is validated by OP-swab sampling on both oral cavity phantoms and volunteers.

研究の動機と目的

• 口咽頭ぬいぐき採取の際の医療従事者の感染リスクを低減するため、手順を自動化すること。
• 人間の口咽頭腔の繊細さに配慮し、柔軟なアクチュエータを用いてソフトで、コンプライアンス性があり、安全な採取を実現すること。
• 冗長な9自由度マニピュレータ上で、物理的制限、遠隔中心（OCC）およびタスク要件といった複数の制約を満たす運動計画法を開発すること。
• プロトタイプの安全性、正確性および臨床的妥当性を、フィジカル・フォームおよび人間被験者による実験によって検証すること。

提案手法

• 9自由度の剛体-柔軟性結合ロボットは、UR5アーム、マイクロ・ネンチックアクチュエータ（MPA）、力覚センシングシステム、およびRealSense D435iを統合しており、視覚的認知を実現する。
• MPAは、柔軟性があり、直径7.5 mm、使い捨て可能なアクチュエータであり、口腔内へのコンプライアンス性が高く、低力での相互作用を可能にする。
• マスクR-CNNをバックボーンにInception v4を用いたビジョンシステムは、深度画像から口腔内解剖学的構造（例：扁桃）を検出でき、フィジカル・フォーム上での認識率は95％であった。
• 可変パラメータゼロ化ニューラルネットワーク（VP-ZNN）は、複数の制約を同時に満たすオンライン最適化問題を解くために提案された。これには、関節の限界、タスク空間の軌道、OCC制約が含まれる。
• ロボットは、最小ジャージャン曲線を用いて、直線的で区分的な軌道をカタログ空間で計画し、関節運動を物理的および速度制限内に制約する。
• システムは、患者間での滅菌性を維持するため、クイックコネクト式の使い捨てMPAと保護フィルムを採用している。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 冗長的で剛体-柔軟性結合型のロボットは、臨床スタッフのリスクを最小限に抑えつつ、安全かつ正確に口咽頭ぬいぐき採取を実行できるか？
• RQ2 剛性エンドエフェクターよりも柔軟・コンプライアンス性のあるアクチュエータを用いることで、口咽頭採取における安全性と怪我のリスク低減はどのように向上するか？
• RQ3 リアルタイム最適化手法としてのVP-ZNNは、9自由度の冗長マニピュレータにおいて、物理的制限、OCC、タスク軌道といった複数の制約を効果的に処理できるか？
• RQ4 人間被験者において、認識正確度、制御精度、採取時間といった観点から、ロボットの性能はどの程度であったか？

主な発見

• マスクR-CNNを用いた視覚的検出により、人間被験者における標的採取部位の認識正確度は93％を達成した。
• フィジカル・フォームおよび被験者実験の両方において、制御精度は≤0.2 mmを維持しており、追従誤差は≤0.02 mmに収束した。
• フィジカル・フォーム上での平均採取時間は18 ± 2秒、被験者上では20 ± 4秒であり、迅速かつ標準化された採取の目標を満たした。
• 平均接触力は約150 mNであり、口腔内への安全でコンプライアンス性のある相互作用を示した。
• RT-PCR検査の結果、ロボットによるぬいぐき採取は高品質であり、96.67％のサンプルがCt値≤37（合格基準）を満たしており、手動採取（100％合格）と同等の結果を得た。
• VP-ZNN手法は、従来手法に比べて収束が早く、誤差も小さく、リアルタイム制約付き最適化における有効性が裏付けられた。