论文标题
部分可观测时空混沌系统的无模型预测
Open-source High-precision Autonomous Suturing Framework With Visual Guidance
论文作者
论文摘要
储层计算是预测湍流的有力工具，其简单的架构具有处理大型系统的计算效率。然而，其实现通常需要完整的状态向量测量和系统非线性知识。我们使用非线性投影函数将系统测量扩展到高维空间，然后将其输入到储层中以获得预测。我们展示了这种储层计算网络在时空混沌系统上的应用，该系统模拟了湍流的若干特征。我们表明，使用径向基函数作为非线性投影器，即使只有部分观测并且不知道控制方程，也能稳健地捕捉复杂的系统非线性。最后，我们表明，当测量稀疏、不完整且带有噪声，甚至控制方程变得不准确时，我们的网络仍然可以产生相当准确的预测，从而为实际湍流系统的无模型预测铺平了道路。
Autonomous surgery has attracted increasing attention for revolutionizing robotic patient care, yet remains a distant and challenging goal. In this paper, we propose an image-based framework for high-precision autonomous suturing operation. We first build an algebraic geometric algorithm to achieve accurate needle pose estimation, then design the corresponding keypoint-based calibration network for joint-offset compensation, and further plan and control suture trajectory. Our solution ranked first among all competitors in the AccelNet Surgical Robotics Challenge. Videos and codes can be found in https://sites.google.com/view/accel-2022-cuhk.
