[논문 리뷰] Design and Control of a Highly Redundant Rigid-Flexible Coupling Robot to Assist the COVID-19 Oropharyngeal-Swab Sampling

Yingbai Hu, Jian Li외 10명|arXiv (Cornell University)|2021. 02. 25.

COVID-19 diagnosis using AI인용 수 5

한 줄 요약

이 논문은 코로나19 팬데믹 기간 동안 안전하고 자동화된 구강부비염 도말 검사 채취를 위한 9자유도의 강성-유연성 결합(RFC) 로봇을 제안한다. 마이크로 풍압 액추에이터, 힘 감지 장치, 시각 시스템을 탑재한 이 로봇은 물리적 제약과 시야 차단 조건 하에서 실시간 운동 계획을 위해 가변 파rameter 제로링 신경망(VP-ZNN)을 사용하여 인간 자원자 시험에서 93%의 인식 정확도와 0.2 mm 미만의 제어 정밀도를 달성했으며, 채취 시간은 20초 이내였다.

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.

연구 동기 및 목표

• 구강부비염 도말 검사 채취 과정에서 의료진의 감염 위험을 줄이기 위해 절차를 자동화하는 것.
• 인간의 구강부비염 부위의 취약성을 고려하여 부드럽고 유연하며 안전한 채취를 가능하게 하기 위해 소프트, 유연한 액추에이터를 사용하는 것.
• 다중 제약 조건—물리적 한계, 원점 중심 운동(OCC), 작업 요구 사항—을 만족하는 9-DOF 다중 자유도 조작자에서의 운동 계획 방법을 개발하는 것.
• 모형 및 인간 자원자 실험을 통해 시스템의 안전성, 정확도 및 임상 적용 가능성을 검증하는 것.

제안 방법

• 9-DOF 강성-유연성 결합 로봇은 UR5 암, 마이크로 풍압 액추에이터(MPA), 힘 감지 시스템, RealSense D435i를 통합하여 시각적 인식을 수행한다.
• MPA는 부드럽고 7.5 mm 지름이며 일회용인 액추에이터로, 구강 내에서 유연하고 낮은 힘의 상호작용을 가능하게 한다.
• 깊이 영상에서 구강 해부학적 구조(예: 편도선)를 감지하기 위해 Inception v4 기반의 Mask R-CNN을 사용한 시각 시스템은 모형에서 95%의 인식률을 기록한다.
• 가변 파rameter 제로링 신경망(VP-ZNN)은 연속적인 다중 제약 최적화 문제를 해결하기 위해 제안되었으며, 관절 한계, 작업 공간 경로, OCC 제약 조건을 통합한다.
• 로봇는 최소자기 곡선을 사용하여 카르테시안 공간에서 조각별 직선 경로를 계획하며, 관절 운동은 물리적 제약과 속도 제약 내에서 제한된다.
• 시스템은 청결을 유지하기 위해 보호 필름이 있는 빠른 연결식 일회용 MPA를 사용한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 다중 자유도의 강성-유연성 결합 로봇이 임상 종사자의 위험을 최소화하면서 안전하고 정확하게 구강부비염 도말 검사 채취를 수행할 수 있는가?
• RQ2 고체적인 끝장치에 비해 부드럽고 탄성 있는 액추에이터는 구강부비염 채취 과정에서 안전성과 부상 위험 감소에 어떻게 기여하는가?
• RQ3 실시간 최적화 방법인 VP-ZNN은 9-DOF 다중 자유도 조작자에서 물리적 제약, OCC, 작업 경로를 동시에 효과적으로 처리할 수 있는가?
• RQ4 로봇의 성능은 인간 자원자에서 인식 정확도, 제어 정밀도, 채취 시간 측면에서 어떻게 평가되는가?

주요 결과

• Mask R-CNN 기반의 시각적 감지 방법을 사용하여 인간 자원자에서 목표 채취 부위를 93%의 정확도로 감지했다.
• 모형 및 자원자 실험에서 제어 정밀도는 ≤0.2 mm 이내로 유지되었으며, 추적 오차는 ≤0.02 mm 수준으로 수렴했다.
• 모형에서 평균 채취 시간은 18 ± 2초였고, 자원자에서는 20 ± 4초였으며, 빠르고 표준화된 채취를 달성했다.
• 평균 채취 접촉력은 약 150 mN로, 구강 내에서 안전하고 탄성 있는 상호작용을 나타냈다.
• RT-PCR 검사 결과 로봇으로 채취한 샘플의 품질이 높았으며, 96.67%의 샘플이 Ct 값 ≤37(합격 기준)를 충족했고, 수동 채취 결과(100% 합격)와 유사했다.
• VP-ZNN 방법은 이전 방법 대비 더 빠른 수렴 속도와 더 작은 오차를 보이며 실시간 제약 최적화에서의 효과성을 입증했다.