文章摘要
【关 键 词】 AI达芬奇、外科手术、模仿学习、稳定性、技术基础
斯坦福大学和约翰霍普金斯大学的研究团队开发了一种新的AI达芬奇机器人，通过模仿学习技术，使其能够自主完成基本的外科手术任务，如组织操作、针头处理和打结。这项研究利用了达芬奇手术机器人的特性和大规模临床数据存储库，展示了机器人在外科领域的潜力。
达芬奇机器人通过模仿学习技术，成功地掌握了缝合打结、针头拾取和移交以及提起组织等手术任务。研究团队通过引入相对动作公式，使用近似运动学数据进行策略训练和部署，克服了达芬奇系统本身的特殊性和挑战。实验结果表明，相对运动的一致性更高，使得策略动作建模为相对运动成为更好的选择。
研究团队采用了基于Transformer的ACT架构，将图像作为输入，输出相对姿态轨迹。这种方法使得机器人能够在不同场景下进行模仿学习，包括在真实人体组织上进行手术操作。实验还证明了腕式摄像机在手术操作任务中的重要性，以及模型在新场景中的泛化能力。
此外，达芬奇机器人在面对环境扰动和重复性测试时表现出了稳定性和可靠性。这为机器人在临床手术操作中的应用提供了重要依据。研究团队还提出了一种混合相对方法，进一步提高了平移动作的准确性。
这项研究展示了大规模模仿学习在外科领域的应用前景，为未来机器人在临床手术中的扩展和应用提供了新的思路和技术基础。通过模仿学习技术，达芬奇机器人有望在外科手术中发挥更大的作用，提高手术效率和质量。
原文和模型
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【原文作者】 新智元
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