arXiv cs.RO 机器人学· Huanyu Tian, Martin Huber, Lingyun Zeng, Zhe Han, Wayne Bennett, Giuseppe Silvestri, Gerardo Mendizabal-Ruiz, Tom Vercauteren, Alejandro Chavez-Badiola, Christos Bergeles·· 2 小时前精选AI 评分55
弱监督机器人代理实现显微镜下稳手辅助操作
Learning From a Steady Hand: A Weakly Supervised Agent for Robot Assistance under Microscopy
AI 导读
论文提出一种弱监督框架，将标定感知与导纳控制融合，用于显微镜引导的稳手机器人操作，通过可复用的预热轨迹提取隐式空间信息，无需外部基准标记或逐帧手动深度标注。实验条件下记录轨迹的横向误差约 49μm，大幅平面移动时轴向误差保守估计约 291μm；在 N=8 的被试内用户研究中，该学习代理相比简单稳手辅助基线使 NASA-TLX 总体工作负荷降低 77.1%。
推荐理由
论文给出横向与轴向误差量级及 NASA-TLX 降幅，可评估该弱监督方案在显微操作中的精度与减负效果。
来源：arXiv cs.RO 机器人学 · arxiv.org