ICRA2018论文代码解读：机器人手术中轨迹优化传感

该代码支持论文中提到的主动搜索算法，并提供了进行刚度图估计的完整流程。代码文件夹分为两个主要部分：discrete_probing和continuous_probing，分别对应离散探测和连续探测两种策略。离散探测模块利用顺序离散探测策略来估计组织刚度，并允许用户运行demo.m来生成刚度图，还可以通过incremental_demo.m文件以增量方式逐步展示探测点并保存所有结果至results文件夹。连续探测模块则采用基于采样的轨迹规划方法，生成连续的拍击路径来估计刚度图，并能够复现论文中Fig.5的结果。此外，还包括生成召回图的相关脚本文件。" 以下是针对标题、描述和标签所提供的详细知识点： 1. 主动搜索策略（Active Search Strategy）: 主动搜索是机器人在不确定环境下的搜索技术，通过智能决策来优化搜索路径，提高搜索效率。该技术对于机器人手术尤为重要，因为它能够帮助机器人准确快速地定位到组织异常区域，从而提高手术的安全性和成功率。 2. 刚度图（Stiffness Mapping）: 刚度图是一种通过测量接触点的刚度响应来评估组织物理特性的方法。在机器人手术中，刚度图可以帮助医生识别和定位硬化的组织或肿瘤。这种图像是通过一系列探测动作获得，而通过主动搜索算法优化探测动作可以提升刚度图的质量。 3. 轨迹优化（Trajectory Optimization）: 轨迹优化是指在给定条件下，寻找一条最优的路径以实现特定目标的过程。在主动搜索中，优化轨迹意味着在确保探测动作效率的同时，还需要考虑机器人的运动学约束和环境的动态变化。 4. MATLAB编程与仿真: MATLAB是一种广泛用于算法开发、数据可视化、数据分析和数值计算的高级编程语言。在本资源中，MATLAB被用于实现论文所述的算法，并提供了一套仿真工具来展示算法性能。 5. 序列离散探测策略（Sequential Discrete Probing Strategy）: 这是一种通过在感兴趣区域顺序地选择和探测一系列离散点来估计刚度的方法。该策略可以逐步构建出组织的刚度分布图。 6. 增量式探测（Incremental Probing）: 增量式探测指的是在每次探测后，更新和保存探测结果，逐步构建出完整的刚度图。这样的策略有利于实时跟踪和评估探测过程，便于对探测结果进行动态调整。 7. 基于采样的轨迹规划（Sample-Based Trajectory Planning）: 这种轨迹规划方法通过随机采样候选点，并根据特定的优化目标选择最佳路径来生成连续的探测路径。 8. 召回率（Recall Rate）: 在机器人手术中，召回率指的是机器人能够准确识别目标组织异常区域的能力。在本代码中，相关脚本文件可以用来生成召回图，用以评估算法在不同条件下的表现。 9. 机器人手术（Robot-Assisted Surgery）: 机器人手术利用先进的机器人技术来辅助或执行手术，通过提供高精度的操作来提高手术的精确性和安全性。研究轨迹优化传感技术，尤其是主动搜索算法，是机器人手术领域的重要研究方向。 资源包含了完整的代码文件夹，允许用户通过运行指定的MATLAB脚本来复现论文结果，理解并学习轨迹优化主动搜索的算法实现过程。通过离散探测和连续探测两种策略，用户可以进一步探索不同方法在机器人手术应用中的效果和效率。