Misalignment between the camera frame and the operator frame is commonly seen in a teleoperated system and usually degrades the operation performance. The effects of such misalignment have not been fully investigated for eye-in-hand systems - systems that have the camera (eye) mounted to the end-effector (hand) to gain compactness in confined spaces such as in endoscopic surgery. This paper provides a systematic study on the effects of the camera frame misalignment in a teleoperated eye-in-hand robot and proposes a simple correction method in the view display. A simulation is designed to compare the effects of the misalignment under different conditions. Users are asked to move a rigid body from its initial position to the specified target position via teleoperation, with different levels of misalignment simulated. It is found that misalignment between the input motion and the output view is much more difficult to compensate by the operators when it is in the orthogonal direction (~40s) compared with the opposite direction (~20s). An experiment on a real concentric tube robot with an eye-in-hand configuration is also conducted. Users are asked to telemanipulate the robot to complete a pick-and-place task. Results show that with the correction enabled, there is a significant improvement in the operation performance in terms of completion time (mean 40.6%, median 38.6%), trajectory length (mean 34.3%, median 28.1%), difficulty (50.5%), unsteadiness (49.4%), and mental stress (60.9%).


翻译:相机框架和操作员框架之间的不匹配通常在远程操作系统中可见, 通常会降低操作性。 这种不匹配的效果还没有被对手边系统进行充分调查, 这些系统将相机( 眼) 安装到终端效应( 手), 以便在内镜外科外科手术等封闭空间获得压缩。 本文对镜头框架在远程操作的眼部- 手部机器人中的不匹配效果进行系统研究, 并提议在视图显示中采用简单的校正方法。 模拟的目的是比较不同条件下的不匹配效果的影响。 模拟的目的是要用户通过远程操作将硬体从初始位置移到指定目标位置, 并模拟了不同水平的偏差。 发现在输入动作和输出视图之间发生偏差时, 操作者很难弥补在远程操作方向( ~ 40s) 与相反方向( ~ 20s) 相比。 模拟是要对真实的心电管机器人进行实验, 与直径- 直径- 0. 3 调( 方向) 直径, 直径- 直径调/ 直径调/ 直径调/ 直径) 操作进行操作。

0
下载
关闭预览

相关内容

专知会员服务
76+阅读 · 2021年3月16日
【Google】平滑对抗训练,Smooth Adversarial Training
专知会员服务
48+阅读 · 2020年7月4日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
59+阅读 · 2019年10月17日
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
77+阅读 · 2019年10月10日
最新BERT相关论文清单,BERT-related Papers
专知会员服务
52+阅读 · 2019年9月29日
计算机 | 入门级EI会议ICVRIS 2019诚邀稿件
Call4Papers
10+阅读 · 2019年6月24日
【泡泡汇总】CVPR2019 SLAM Paperlist
泡泡机器人SLAM
14+阅读 · 2019年6月12日
【泡泡一分钟】LIMO:激光和单目相机融合的视觉里程计
泡泡机器人SLAM
11+阅读 · 2019年1月16日
【泡泡一分钟】用于平面环境的线性RGBD-SLAM
泡泡机器人SLAM
6+阅读 · 2018年12月18日
carla 体验效果 及代码
CreateAMind
7+阅读 · 2018年2月3日
计算机视觉近一年进展综述
机器学习研究会
9+阅读 · 2017年11月25日
【推荐】用Python/OpenCV实现增强现实
机器学习研究会
15+阅读 · 2017年11月16日
【推荐】树莓派/OpenCV/dlib人脸定位/瞌睡检测
机器学习研究会
9+阅读 · 2017年10月24日
Arxiv
0+阅读 · 2021年7月9日
Arxiv
12+阅读 · 2021年6月21日
Arxiv
3+阅读 · 2018年4月9日
VIP会员
相关资讯
计算机 | 入门级EI会议ICVRIS 2019诚邀稿件
Call4Papers
10+阅读 · 2019年6月24日
【泡泡汇总】CVPR2019 SLAM Paperlist
泡泡机器人SLAM
14+阅读 · 2019年6月12日
【泡泡一分钟】LIMO:激光和单目相机融合的视觉里程计
泡泡机器人SLAM
11+阅读 · 2019年1月16日
【泡泡一分钟】用于平面环境的线性RGBD-SLAM
泡泡机器人SLAM
6+阅读 · 2018年12月18日
carla 体验效果 及代码
CreateAMind
7+阅读 · 2018年2月3日
计算机视觉近一年进展综述
机器学习研究会
9+阅读 · 2017年11月25日
【推荐】用Python/OpenCV实现增强现实
机器学习研究会
15+阅读 · 2017年11月16日
【推荐】树莓派/OpenCV/dlib人脸定位/瞌睡检测
机器学习研究会
9+阅读 · 2017年10月24日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员