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구동 입력에 따른 수술 로봇의 히스테리시스를 결정하는 방법에 있어서,구동 입력에 따라 구동되는 상기 수술 로봇의 실시간 이미지를 촬영하는 단계; 및상기 실시간 이미지를 상기 수술 로봇의 사전 렌더링된 이미지 데이터 세트와 비교하여 상기 수술 로봇의 구동 각도를 측정하고, 상기 구동 입력과 상기 측정된 구동 각도의 차이를 산출하는 단계를 포함하는 수술 로봇의 히스테리시스를 결정하는 방법
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제 1 항에 있어서,상기 수술 로봇의 실시간 이미지를 촬영하는 단계 이전에 수행되며, (i) 상기 수술 로봇의 실제 이미지와, (ii) 상기 수술 로봇을 동역학 모델에 기초하여 모델링한 시뮬레이션 상에서 가상의 수술 로봇을 구동하여 렌더링된 이미지와의 유사도를 기반으로, 수술 로봇의 히스테리시스 평가 모델을 생성하는 단계를 더 포함하는 수술 로봇의 히스테리시스를 결정하는 방법
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제 2 항에 있어서,히스테리시스 평가 모델을 생성하는 단계는,상기 렌더링된 이미지의 집합인 렌더링된 이미지 데이터를 제 1 신경망 모델에 입력하여 제 1 특성 벡터를 추출하는 단계;구동 입력에 따라 구동되는 상기 수술 로봇의 실제 이미지 데이터를 제 2 신경망 모델에 입력하여 제 2 특성 벡터를 추출하는 단계; 및상기 렌더링된 이미지 및 상기 실제 이미지 각각의 구동 입력의 상대적인 크기 차이와, 상기 제 1 특성 벡터 및 상기 제 2 특성 벡터 사이의 상대적인 크기 차이에 기초하여, 상기 제 1 신경망 모델 및 상기 제 2 신경망 모델을 지도 학습시키는 단계를 포함하는 수술 로봇의 히스테리시스를 결정하는 방법
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제 3 항에 있어서,상기 제 1 특성 벡터 및 상기 제 2 특성 벡터는 동일한 차원의 수를 갖고,상기 지도 학습시키는 단계는,상기 렌더링된 이미지 및 상기 실제 이미지 각각의 구동 입력이 서로 유사할수록, 상기 제 1 특성 벡터 및 제 2 특성 벡터 사이의 노름 크기가 작아지도록 학습시키는 수술 로봇의 히스테리시스를 결정하는 방법
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제 4 항에 있어서,상기 수술 로봇은 서로 다른 회전축을 가지며 관절 구동하는 근위 관절부와 원위 관절부를 포함하고, 상기 구동 입력은, 상기 근위 관절부의 구동 각도 변위 및 상기 원위 관절부의 구동 각도 변위를 포함하고,상기 히스테리시스 평가 모델을 생성하는 단계는, 상기 근위 관절부 및 상기 원위 관절부 중 어느 하나의 관절부의 구동 각도 변위의 구간 별로, 적어도 2 개 이상의 상기 히스테리시스 평가 모델을 생성하는 것을 특징으로 하는 수술 로봇의 히스테리시스를 결정하는 방법
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제 5 항에 있어서,상기 히스테리시스 평가 모델을 생성하는 단계는, 상기 근위 관절부의 구동 각도 변위의 구간 별로, 적어도 2 개 이상의 상기 히스테리시스 평가 모델을 생성하는 것을 특징으로 하는 수술 로봇의 히스테리시스를 결정하는 방법
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제 3 항에 있어서,상기 히스테리시스 평가 모델을 생성하는 단계는,상기 실제 이미지에서 상기 수술 로봇을 제외한 배경 이미지를 분할하여 제거하는 전처리 단계를 더 포함하는 수술 로봇의 히스테리시스를 결정하는 방법
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제 3 항에 있어서,상기 차이를 산출하는 단계는,상기 실시간 이미지를 상기 제 2 신경망 모델에 입력하여 실시간 특성 벡터를 추출하는 단계;상기 실시간 특성 벡터와 가장 유사한 상기 제 1 특성 벡터를 갖는 렌더링된 이미지를 검색하는 단계; 및상기 측정된 구동 각도는, 상기 검색된 렌더링된 이미지의 구동 입력에 기초하여 결정하는 단계를 포함하는 수술 로봇의 히스테리시스를 결정하는 방법
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제 8 항에 있어서,상기 렌더링된 이미지를 검색하는 단계는,상기 제 1 특성 벡터의 차원수와 동일한 차원수를 갖는 이진 트리 구조를 사용하여 인덱싱하는 단계를 포함하는 수술 로봇의 히스테리시스를 결정하는 방법
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제 9 항에 있어서,상기 차이를 산출하는 단계는,상기 실시간 이미지에서 상기 수술 로봇을 제외한 배경 이미지를 분할하여 제거하는 전처리 단계를 더 포함하는 수술 로봇의 히스테리시스를 결정하는 방법
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제 10 항에 있어서,상기 전처리 단계는, 상기 수술 로봇의 실시간 이미지를 촬영하는 카메라로부터 상기 수술 로봇의 근위 관절부까지의 거리에 기초하여, 상기 실시간 이미지의 스케일을 조절하는 단계를 더 포함하는 수술 로봇의 히스테리시스를 결정하는 방법
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구동 입력에 따른 수술 로봇의 히스테리시스를 보상하는 방법에 있어서,구동 입력에 따라 구동되는 상기 수술 로봇의 실시간 이미지를 촬영하는 단계;상기 실시간 이미지를 상기 수술 로봇의 사전 렌더링된 이미지 데이터 세트와 비교하여 상기 수술 로봇의 구동 각도를 측정하고, 상기 구동 입력과 상기 측정된 구동 각도의 차이를 산출함으로써 상기 수술 로봇의 히스테리시스를 결정하는 단계; 및결정된 히스테리시스에 기초하여 상기 구동 입력을 보상하는 단계를 포함하는 수술 로봇의 히스테리시스를 보상하는 방법
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제 12 항에 있어서,상기 구동 입력을 보상하는 단계는,상기 구동 각도의 차이에 기초하여 상기 구동 입력을 피드백 제어로 보상하는 단계를 포함하는 수술 로봇의 히스테리시스를 보상하는 방법
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튜브;상기 튜브에 수용되고 1 자유도 이상의 구동축을 갖는 수술 로봇;상기 튜브의 선단에서 상기 수술 로봇을 촬영하는 내시경 카메라;상기 수술 로봇을 구동시키는 구동부;상기 구동부를 제어하여 상기 수술 로봇의 구동을 제어하는 제어부; 및사용자로부터 구동 입력을 전달받는 구동 입력부를 포함하고,상기 제어부는 상기 구동 입력과 상기 내시경 카메라에서 촬영된 실시간 이미지에 기초하여 상기 수술 로봇의 히스테리시스를 보상하는 적어도 하나 이상의 프로세서를 포함하는 내시경 수술 장치
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제 14 항에 있어서,상기 제어부는,상기 수술 로봇의 실제 이미지와, 상기 수술 로봇을 동역학 모델에 기초하여 모델링한 시뮬레이션 상에서 가상의 수술 로봇을 구동하여 렌더링된 이미지와의 유사도를 기반으로 수술 로봇의 히스테리시스 평가 모델을 포함하는 내시경 수술 장치
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제 15 항에 있어서,상기 수술 로봇의 히스테리시스 평가 모델은,상기 렌더링된 이미지를 입력받아 복수개의 차원의 제 1 특성 벡터를 출력하는 제 1 신경망 모델;상기 수술 로봇의 실제 이미지를 입력받아 상기 제 1 특성 벡터와 동일한 차원의 수를 갖는 제 2 특성 벡터를 출력하는 제 2 신경망 모델; 및상기 렌더링된 이미지 및 상기 실제 이미지 각각의 구동 입력의 상대적인 크기 차이와, 상기 제 1 특성 벡터 및 상기 제 2 특성 벡터 사이의 상대적인 크기 차이가 비례하도록 상기 제 1 신경망 모델 및 제 2 신경망 모델을 지도 학습시키는 지도 학습 모델을 포함하는 내시경 수술 장치
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제 16 항에 있어서,상기 수술 로봇의 히스테리시스 평가 모델은,상기 렌더링된 이미지별로 추출된 제 1 특성 벡터들이 상기 제 1 특성 벡터의 차원수와 동일한 차원수를 갖는 이진 트리 구조로 저장되는 색인부를 더 포함하는 내시경 수술 장치
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제 16 항에 있어서,상기 수술 로봇은,서로 다른 회전축을 가지며 관절 구동하는 근위 관절부와 원위 관절부를 포함하고,상기 구동 입력은, 상기 근위 관절부의 구동 각도 변위 및 상기 원위 관절부의 구동 각도 변위를 포함하고,상기 히스테리시스 평가 모델은,상기 근위 관절부 및 상기 원위 관절부 중 어느 하나의 관절부의 구동 각도 변위의 구간 별로, 적어도 2 개 이상의 상이한 모델로 생성되는 내시경 수술 장치
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제 16 항에 있어서,상기 제어부는,상기 수술 로봇의 실시간 이미지를 상기 제 2 신경망 모델에 입력하여 실시간 특성 벡터를 추출하고, 상기 실시간 특성 벡터와 가장 유사한 상기 제 1 특성 벡터를 갖는 렌더링된 이미지에 기초하여, 상기 구동 입력에 따른 구동 오차를 결정하는 것을 특징으로 하는 내시경 수술 장치
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제 19 항에 있어서,상기 제어부는,상기 구동 입력에 따라 평가된 구동 오차의 크기에 기초하여, 상기 구동부의 구동을 보상하는 구동 보상부를 더 포함하는 내시경 수술 장치
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제 20 항에 있어서,상기 구동 보상부는 상기 구동 오차의 크기에 기초하여 상기 구동 입력을 피드백 제어로 보상하는 것을 특징으로 하는 내시경 수술 장치
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