Physically Constrained Dual-Branch Front-End Optimization for DDH-Oriented Surgical Robot Navigation
Rattachement africain : cn, gb. Niveau de preuve : code pays fourni par la source.
Le résumé fourni par la source
Surgical robot navigation in a restricted pelvic workspace requires accurate target localization, directional consistency and robot-feasible execution. This study proposes a physically constrained dual-branch front-end network (PCD-Net) for DDH-oriented navigation using public CT-derived pelvis geometries. PCD-Net maps a 21-dimensional input comprising the target geometry, current joint state, workspace bounds and constraint parameters to a base-frame target position, principal insertion direction and seven-joint correction vector for MoveIt2 and OMPL planning. Training combines supervised pretraining with direction consistency, joint limit, correction magnitude and workspace gap penalties. Evaluation comprised 15 complete simulation trials per method and target sequence-level fivefold cross-validation of 999 samples from five complete sequences. PCD-Net achieved a position error of 0.736±0.202 mm, a direction error of 0.428±0.130°, a planning time of 0.0162±0.0040 s and successful execution in all 15 trials. In cross-validation, the complete constraint setting produced the lowest joint correction MAE (0.755±0.034 rad) and temporal correction variation (3.270±0.589 rad) while maintaining sub-millimeter position and sub-degree direction errors. Removing the joint limit penalty increased the violation rate by 42.35%. These results support PCD-Net as a lightweight, planner-compatible front end that balances geometric accuracy and joint-level feasibility. All evidence is simulation-based; phantom experiments, physical robot validation and evaluation using clinically characterized DDH cases remain necessary before surgical translation.
Ce résumé expose les affirmations des auteurs. BNTIC ne l’interprète pas comme une validation indépendante des résultats.
Le contrôle bibliographique ouvert
DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.
- Titre Crossref
- Physically Constrained Dual-Branch Front-End Optimization for DDH-Oriented Surgical Robot Navigation
- Date Crossref
- 03/08/2026
- Éditeur
- MDPI AG
- Type
- journal-article
Ce recoupement confirme des métadonnées liées au DOI. Il ne confirme ni la méthode ni les conclusions de l’étude, et il ne compte pas comme une seconde source scientifique indépendante.
Où se fait cette recherche
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Anhui Polytechnic University pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Aston University pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Aviation Industry Corporation of China (China) pays non établi dans la noticeEntreprise
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School of Artificial Intelligence pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Anhui Provincial Key Laboratory of Intelligent Diagnosis and Precision Treatment for Pediatric Bone Diseases pays non établi dans la noticeStructure de recherche
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School of Computer Science and Digital Technologies pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Aviation Industry Corporation Huadong Photoelectric Co. pays non établi dans la noticeOrganisation à but non lucratif
Anhui Polytechnic University, Aston University et Aviation Industry Corporation of China (China), avec 4 autres affiliations.
Une affiliation ne permet pas de déduire la nationalité d’un auteur.