换一批摘要针对血管介入手术中导丝控制任务繁重,以及现有机器人系统自动化程度不足的问题,提出一种基于扩散策略的导丝自主控制算法,来提高手术机器人执行此类欠驱动控制任务时的成功率与稳定性.首先,将导丝控制任务建模为马尔可夫决策过程;然后,通过模仿学习的方法利用专家示范数据训练机器人系统,使机器人能够在不同血管环境下进行高效操作;最后,通过去噪扩散概率模型将专家控制策略建模为条件概率分布,以此根据观测状态引导控制动作的生成.在主动脉弓仿真场景中分别对左锁骨下动脉分支和头臂干动脉分支进行介入测试,并与目前已有的模仿学习方法进行效果对比,实验结果表明,提出的方法在两个任务上的得分均有显著提升,且对于超参数的设定不敏感,具有较好的训练稳定性.
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关键词
血管介入机器人辅助手术模仿学习扩散策略endovascular interventionrobot-assisted surgeryimitation learningdiffusion policy(DP)
栏目名称
DOI
10.13878/j.cnki.jnuist.20250131001
发布时间
2026-01-24（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
基金项目
国家自然科学基金（92148205）
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