SuFIA: Language-Guided Augmented Dexterity for Robotic Surgical Assistants

本研究提出了SuFIA，这是首个为机器人手术助手提供自然语言引导的增强灵巧性框架。SuFIA将大型语言模型（LLMs）的强大推理能力与感知模块相结合，以实现机器人对手术子任务执行的高级规划和低级控制。这使得手术增强灵巧性的学习无需任何上下文示例或运动基元。SuFIA采用人在环中的范式，当信息不足时，将控制权还给外科医生，从而减轻了关键任务中意外错误的影响。我们在模拟环境中评估了SuFIA在四个手术子任务上的表现，并在实验室的物理手术机器人平台上进行了两个子任务的测试，证明了其在具有挑战性的物理和工作空间条件下通过受监督的自主操作执行常见手术子任务的能力。项目网站：orbit-surgical.github.io/sufia。

SuFIA旨在解决机器人手术助手在手术中缺乏自主性和灵活性的问题，通过自然语言引导增强机器人手术助手的灵活性和自主性。

SuFIA将大型语言模型的强大推理能力与感知模块相结合，实现机器人手术子任务的高级规划和低级控制，从而实现学习自由的手术增强灵活性，无需任何上下文示例或运动原语。

论文在仿真环境中评估了SuFIA在四个手术子任务上的性能，并在实验室的手术机器人平台上进行了两个子任务的测试，证明了其在具有挑战性的物理和工作空间条件下执行常见手术子任务的能力。项目网站：orbit-surgical.github.io/sufia

最近的相关研究包括使用深度学习技术进行手术操作自主控制的研究，如“DeepMimic: Example-Guided Deep Reinforcement Learning of Physics-Based Character Skills”和“Robotic Surgery with Deep Learning: A Review”。