科研速递 | 俞江帆教授团队在机器人领域顶级期刊IEEE T-RO上发表综述文章

近日，理工学院俞江帆教授团队在IEEE Transactions on Robotics发表以“Image-integrated magnetic actuation systems for localization and remote actuation of medical miniature robots: A survey”为题的综述文章。杜星洲博士为文章第一作者，俞江帆教授为文章独立通讯作者。

原文链接：https://ieeexplore.ieee.org/document/10214070

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期刊介绍

IEEE Transactions on Robotics（IEEE T-RO）是电气电子工程师学会（IEEE）创办的机器人领域学术期刊，该期刊发表的研究论文代表了机器人学各领域最先进的重大进展，介绍智能机器人系统在工业、服务业、外科手术、太空及水下探索、娱乐、救援、军事、农业及智能车辆等领域的技术进步及研究方向，内容涵盖理论、设计、实验研究、分析、算法、集成及应用案例研究等多方面前沿内容。IEEE T-RO最新影响因子为7.8，JCR分区Q1。

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综述背景

磁驱动微型机器人以其精准操控的能力及微创治疗的潜力在医疗场景中显示出巨大的前景。在实现安全、实用和自动化操作的过程中，微型机器人的跟踪和控制是连接实验室基础研究和临床应用的桥梁，然而机器人的小尺寸使得集成传感器、执行器和控制器变得困难，需要外部设备来提供机器人的状态反馈并产生驱动所需的磁场。因此，磁场驱动系统、微型机器人和体内跟踪设备之间的整合是保障机器人完成诊断和治疗过程中至关重要的一步。文章总结了小尺度机器人体内成像定位系统及磁场驱动系统的特性和技术路线，并讨论了系统间的整合策略，提出了驱动-感知集成策略的评价标准。此外，文章还讨论了机器人与人类医生在手术中的合作模式，探讨了该领域的主要挑战以及潜在前景。

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综述重点内容

作者在文章中讨论整合医疗影像及追踪设备的磁场驱动系统设计方案、技术路线、性能特征及应用案例，面向特征尺寸小于20 mm的磁驱动微型智能设备（如磁驱动胶囊内窥镜、磁引导导丝导管、磁驱动微纳米机器人及集群等）在医疗应用场景下的驱动及控制（图1）。其中，机器人的实时状态和环境信息通过成像和定位设备进行监控。磁驱动系统产生所需的磁场来控制机器人执行各种任务的运动。系统集成策略将机器人状态反馈与驱动磁场相结合，形成控制闭环，配合外科医生完成手术操作。

图1 磁驱动微型机器人系统的关键要素，包括微型机器人、成像和定位方法、磁驱动系统和系统集成策略。

作者对系统内各模块分别进行了总结及分析。在成像及定位设备方面，作者对多种成像及定位方法依据设备形式进行分类，并对其性能参数及特性进行了总结。在磁驱动系统方面，作者总结了当前已针对微型机器人的驱动控制完成可行性验证的多种磁驱动系统，分析其设计方案、系统建模及技术特性，将其分为固定式系统及可移动式系统进行了讨论。基于以上总结，作者提出了驱动-感知整合的总体技术框架（图2），具体讨论了多种类别成像系统与磁驱动系统的整合策略。

图2 系统驱动-感知链路整合总体框架。

作者对面向临床场景的成像追踪与磁驱动系统集成策略进行了案例分析（图3(a)-(f)），提供了X光成像、光学成像、超声成像及传感器追踪等成像追踪方式与多种磁驱动设备的整合案例，并完成了微型机器人磁驱动的体内、体外可行性验证。同时，作者总结了针对操作自动化程度、人机操作优先级、工作空间内协同避障等问题进行研究的相关工作，对手术过程中的人机协同进行了探讨。

图3 面向医疗应用场景的系统集成策略代表性案例分析。

文章总结了面向自动化手术的微型机器人驱动-感知系统集成解决方案，讨论了在磁驱动系统、成像追踪系统和微型机器人之间的整合框架。同时，文章在人机协同、医疗场景设计优化、体内复杂环境感知、体内机器人稳定精准控制、微型机器人功能化方面对该领域的重要挑战及发展前景进行了分析和展望。

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作者简介

文章通讯作者为香港中文大学（深圳）理工学院助理教授、AIRS微纳机器人中心主任俞江帆。

俞江帆教授是香港中文大学（深圳）理工学院助理教授、医学院客座助理教授、校长青年学者、深圳市人工智能与机器人研究院（AIRS）微纳机器人研究中心主任。他主持国自然、科技部、广东省、深圳市的多项人才及科研项目，是国家高层次青年人才、国家重点研发计划青年首席科学家、中国微纳技术学会微纳米机器人分会及微纳执行器分会理事。

俞教授的研究主要集中在微纳米机器人和医疗机器人领域，包括其材料设计、基础理论建模、优化驱动控制、及对口生物医学应用。俞教授至今发表了50余篇顶级期刊及会议文章，1本专著、1本编著及多个书目章节。发表文章包括Science Advances、Nature Communications、IJRR、T-Ro、T-Mech、和ACS Nano等，数篇期刊论文被ESI收录为高引用论文，并被Science、Nature、CNN等国际机构报导。俞教授获得了多个有影响力的奖项，包括IEEE 3M-NANO Rising Star Award（2023）、IEEE RCAR Best Paper Finalist（2023）、吴文俊人工智能科技奖自然科学奖二等奖（2022）、百度全球华人AI青年学者（2022）、福布斯30 under 30（2021）、Nature Communications评选的物理学50强文章（2018）、T-Mech最佳论文奖入围（2019）、香港青年科学家入围奖（2018）等。他担任IEEE RA-L及多个国际会议的编委，以及包括Science Robotics，Science Advances，TRO，TMECH在内的多个顶级期刊和会议的审稿人。

文章第一作者为AIRS助理研究员杜星洲。

杜星洲博士于2021年取得香港中文大学博士学位，于同年加入深圳市人工智能与机器人研究院，任助理研究员，研究课题包括微型机器人集群的理论分析及驱动方法、用于微型机器人的磁驱动系统设计建模及优化驱动算法、整合医疗超声成像反馈的磁驱动系统基础理论以及医用超声成像引导下的微型机器人血管环境磁导航等。杜星洲博士共发表国际期刊、会议文章二十余篇，包括Nature Communications、Science Advances、IEEE Transactions on Robotics、Advanced Materials、ACS Nano、IEEE/ASME Transactions on Mechatronics等高水平国际期刊。以第一作者或共同第一作者发表文章8篇，包括顶级机器人领域期刊IEEE Transactions on Robotics一篇，顶级机电领域期刊IEEE/ASME Transactions on Mechatronics一篇，顶级纳米类期刊ACS Nano两篇，知名机器人领域期刊IEEE Robotics and Automation Letters一篇，获授权美国专利两项，以第一作者身份在国际会议IEEE International Conference on Advanced Robotics and Mechatronics (ICARM) 2020中获得Toshio Fukuda Best Paper Award in Mechatronics奖项。杜星洲博士担任多个顶级期刊和会议的审稿人，包括ACS Nano、IEEE Robotics and Automation Letters、Scientific Reports、ICRA、IROS和ICARM等。

* 相关论文信息由论文作者提供