ORBIT-Surgical: An Open-Simulation Framework for Learning Surgical Augmented Dexterity

📄 arXiv: 2404.16027v1 📥 PDF

作者: Qinxi Yu, Masoud Moghani, Karthik Dharmarajan, Vincent Schorp, William Chung-Ho Panitch, Jingzhou Liu, Kush Hari, Huang Huang, Mayank Mittal, Ken Goldberg, Animesh Garg

分类: cs.RO

发布日期: 2024-04-24

💡 一句话要点

提出ORBIT-Surgical以解决手术模拟环境的挑战

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 手术模拟 机器人学习 物理基础模拟 光线追踪 强化学习 模仿学习 医疗培训

📋 核心要点

  1. 现有的手术模拟环境在速度、准确性和鲁棒性方面存在显著不足，限制了机器人学习的应用。
  2. ORBIT-Surgical框架通过物理模拟和光线追踪渲染，提供了一个高效的手术机器人训练平台，并支持多种学习算法。
  3. 实验结果表明，ORBIT-Surgical能够有效地将学习到的策略转移到实际的手术机器人上，提升了手术操作的精确性和效率。

📝 摘要（中文）

基于物理的模拟加速了机器人学习在驾驶、操作和运动中的进展。然而，快速、准确且稳健的手术模拟环境仍然是一个挑战。本文提出了ORBIT-Surgical，一个基于物理的手术机器人模拟框架，具有NVIDIA Omniverse中的光线追踪渲染。我们提供了14个针对达芬奇研究工具包（dVRK）和智能组织自主机器人（STAR）的基准手术任务，代表了手术训练中的常见子任务。ORBIT-Surgical利用GPU并行化来训练强化学习和模仿学习算法，以促进机器人学习增强人类手术技能的研究。此外，ORBIT-Surgical还支持用于主动感知任务的逼真合成数据生成。我们展示了ORBIT-Surgical将学习到的策略从模拟环境转移到物理dVRK机器人上。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决当前手术模拟环境在速度、准确性和鲁棒性方面的不足，现有方法无法满足高效的手术训练需求。

核心思路：ORBIT-Surgical通过结合物理基础模拟和光线追踪渲染，创建一个真实感强的手术模拟环境，以支持机器人学习和人类技能的增强。

技术框架：该框架包括多个模块，首先是物理模拟引擎，其次是GPU并行化处理，最后是强化学习和模仿学习算法的实现。整体流程从任务定义到策略训练，再到策略的实际应用。

关键创新：ORBIT-Surgical的主要创新在于其高效的GPU并行化能力和光线追踪渲染技术，使得手术模拟不仅快速而且真实，显著提升了学习效果。

关键设计：在设计中，采用了特定的损失函数来优化学习过程，并通过调整网络结构来提高模型的泛化能力，确保在不同手术任务中的有效性。

📊 实验亮点

实验结果显示，ORBIT-Surgical在模拟到真实的策略转移中表现出色，成功将学习到的策略应用于物理dVRK机器人，提升了手术操作的精确性和效率，具体性能提升幅度未知。

🎯 应用场景

ORBIT-Surgical的研究成果具有广泛的应用潜力，特别是在医疗培训和手术机器人开发领域。通过提供一个高效的模拟环境，该框架能够帮助外科医生在安全的环境中进行技能训练，从而提高手术的成功率和安全性。此外，未来可能在其他领域的机器人学习和人机协作中得到应用。

📄 摘要（原文）

Physics-based simulations have accelerated progress in robot learning for driving, manipulation, and locomotion. Yet, a fast, accurate, and robust surgical simulation environment remains a challenge. In this paper, we present ORBIT-Surgical, a physics-based surgical robot simulation framework with photorealistic rendering in NVIDIA Omniverse. We provide 14 benchmark surgical tasks for the da Vinci Research Kit (dVRK) and Smart Tissue Autonomous Robot (STAR) which represent common subtasks in surgical training. ORBIT-Surgical leverages GPU parallelization to train reinforcement learning and imitation learning algorithms to facilitate study of robot learning to augment human surgical skills. ORBIT-Surgical also facilitates realistic synthetic data generation for active perception tasks. We demonstrate ORBIT-Surgical sim-to-real transfer of learned policies onto a physical dVRK robot. Project website: orbit-surgical.github.io