典型文献
基于强化学习的多自由度智能超声机器人系统
文献摘要：
超声机器人作为一种典型的医疗机器人,在辅助诊断与外科引导中可以有效提高超声成像效率并降低人工长时间操作导致的疲劳.为了提升超声机器人在复杂动态环境中的成像效率与稳定性,该文提出一种基于深度强化学习的超声机器人多自由度成像控制方法与系统.首先基于近端策略梯度优化的成像动作决策方法,实时生成超声探头空间动作和姿态运动决策,并实现动态环境中对目标成像动作的持续生成过程.进一步,研究根据超声机器人成像任务中面临复杂柔性环境的特点,在超声机器人运动自主决策的基础上提出超声机器人运动空间优化策略.最终实现在避免参数调整和复杂动态环境的情况下,对不同人体部位进行自动的机器人超声成像.
文献关键词：
超声成像;超声机器人;柔性控制;强化学习
中图分类号：
作者姓名：
宁国琛;张欣然;廖洪恩
作者机构：
清华大学医学院生物医学工程系 北京 100084
文献出处：
引用格式：
[1]宁国琛;张欣然;廖洪恩-.基于强化学习的多自由度智能超声机器人系统)[J].电子与信息学报,2022(01):1-10
A类：
B类：
多自由度,超声机器人,机器人系统,医疗机器人,辅助诊断,高超,超声成像,成像效率,工长,动态环境,深度强化学习,近端,策略梯度,梯度优化,作决策,决策方法,超声探头,运动决策,生成过程,究根,成像任务,机器人运动,自主决策,出超,运动空间,空间优化策略,参数调整,机器人超声,柔性控制
AB值：
0.387912
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