I nd o ne s ia n J o urna l o f   E lect rica l En g ineering   a nd   Co m pu t er   Science   Vo l.   3 9 ,   No .   1 Ju ly   2 0 2 5 ,   p p .   214 ~ 2 2 4   I SS N:  2 5 0 2 - 4 7 5 2 ,   DOI 1 0 . 1 1 5 9 1 /ijeecs.v 3 9 .i 1 . pp 2 1 4 - 2 2 4           214     J o ur na l ho m ep a g e h ttp : //ij ee cs.ia esco r e. co m   Enha nced per for ma nce and e ff icie ncy  of robo tic  a u t o no mo us  pro cedures  throu g h path pla nning   a lg o rithm       Ra m a n L a t ha 1 ,   Sa ra v a na n S rira m 2 ,   B a lu B ha ra t hi 3 ,   J o hn   B enn ilo   F er na nd es 4   Ay a la po g u Ra t na   Ra j u 5 ,   K a nn a n B o o pa t hy 6 ,   Su bb ia M urug a n 7   1 D e p a r t me n t   o f   C o m p u t e r   S c i e n c e   a n d   E n g i n e e r i n g ,   K .   R a m a k r i sh n a n   C o l l e g e   o f   E n g i n e e r i n g ,   Tr i c h y ,   I n d i a   2 D e p a r t me n t   o f   El e c t r o n i c s a n d   C o m mu n i c a t i o n   En g i n e e r i n g ,   A mr i t a   V i s h w a   V i d h y a p e e t h a m   ( C h e n n a i   C a m p u s ) ,   Th i r u v a l l u r ,   I n d i a   3 D e p a r t me n t   o f   C o m p u t e r   S c i e n c e   a n d   E n g i n e e r i n g ,   R . M . K .   En g i n e e r i n g   C o l l e g e ,   C h e n n a i ,   I n d i a   4 D e p a r t me n t   o f   El e c t r o n i c s a n d   C o m mu n i c a t i o n   En g i n e e r i n g ,   K a l a s a l i n g a m A c a d e m y   o f   R e s e a r c h   a n d   E d u c a t i o n ,   V i r u d h u n a g a r ,   I n d i a   5 D e p a r t me n t   o f   C o m p u t e r   S c i e n c e   a n d   E n g i n e e r i n g ,   M a h a t ma  G a n d h i   I n st i t u t e   o f   T e c h n o l o g y ,   H y d e r a b a d ,   I n d i a   6 D e p a r t me n t   o f   El e c t r i c a l   a n d   El e c t r o n i c s E n g i n e e r i n g ,   A a r u p a d a i   V e e d u   I n st i t u t e   o f   T e c h n o l o g y ,     V i n a y a k a   M i ss i o n R e s e a r c h   F o u n d a t i o n ,   D e e me d   t o   b e   U n i v e r si t y ,   C h e n n a i ,   I n d i a   7 D e p a r t me n t   o f   B i o m e d i c a l   E n g i n e e r i n g ,   S a v e e t h a   S c h o o l   o f   E n g i n e e r i n g ,   S a v e e t h a   I n st i t u t e   o f   M e d i c a l   a n d   Te c h n i c a l   S c i e n c e s ,   S a v e e t h a   U n i v e r si t y ,   C h e n n a i ,   I n d i a       Art icle  I nfo     AB S T RAC T   A r ticle  his to r y:   R ec eiv ed   May   28 2 0 2 4   R ev is ed   Feb   5 2 0 2 5   Acc ep ted   Feb   28 2 0 2 5       To   o p ti m ize   su rg ica ro u tes   fo b e tt e p a ti e n t   o u tco m e a n d   m o r e   e fficie n t   o p e ra ti o n s,  we   wa n t o   tes h o w we ll   th e se   a lg o rit h m wo rk .   F i n d i n g   t h e   b e s t   a lg o rit h m fo r   d iffere n ty p e o f   su rg e ries   a n d   se e in g   h o w   th e y   a f fe c th i n g s   li k e   ti m e   s p e n in   su rg e r y ,   p re c isio n ,   a n d   p a ti e n sa fe ty   is  t h e   g o a o f   t h is   e x h a u sti v e   stu d y .   By   sh e d d i n g   li g h o n   t h e   e ffe c ti v e n e ss   o ro u te   p lan n i n g   a lg o rit h m s,  th is  wo r k   a sp ires   t o   a id   i n   th e   d e v e lo p m e n o a u to n o m o u s   ro b o ti c   su r g e ry .   To   fi n d   o u h o we ll   v a ri o u a l g o ri th m wo r k   in   a c tu a l   su rg ica se tt i n g s;   t h is  st u d y   c o m p a re th e m .   T h e   re su lt s   o t h is   wo r k   h a v e   th e   p o ten ti a to   e n h a n c e   ro b o ti c   su rg e ry   e fficie n c y   a n d   imp r o v e   su rg ica l   o u tco m e b y   i n fo rm i n g   th e   c r e a ti o n   o m o re   e fficie n t   ro u te   p lan n in g   a lg o rit h m s.  T h e   o v e ra rc h in g   g o a o f   t h is  st u d y   is   t o   p ro v id e   e v i d e n c e   th a t   a u to n o m o u ro b o ti c   su rg e ry   c a n   b e n e fit   fro m   u si n g   so p h ist ica ted   ro u te   p lan n in g   a lg o ri th m s,  wh ich   m i g h lea d   to   m o re   a c c u ra te,  fa ste r,   a n d   sa fe p ro c e d u re s.  Th e   su r g ica p a ti e n d a tas e t   e x h ib it a   wid e   v a riety   o m e d ica v a riab les ,   in c lu d i n g   a g e s 3 8 6 2 ,   we ig h 6 5 8 5   k g ,   h e ig h 1 6 0 1 8 0   c m ,   b l o o d   p r e s s u r e   1 1 0 1 4 0 / 9 0   m m   H g ,   h e a rt   r a t e   7 0 8 5   b p m ,   h e m o g l o b i n   1 2 14   g /DL ,   a n d   b o d y   m a ss   in d e x   (BM I)   2 5 . 4 2 9 . 4 .   K ey w o r d s :   Au to n o m o u s   r o b o tic  s u r g er y   C h allen g es   E f f icien cy   I m p r o v ed   o u tco m es   Path   p lan n in g   alg o r ith m s   T h is i a n   o p e n   a c c e ss   a rticle   u n d e r th e   CC B Y - SA   li c e n se .     C o r r e s p o nd ing   A uth o r :   R am an   L ath a   Dep ar tm en t o f   C o m p u ter   Scie n ce   an d   E n g in ee r in g ,   K.   R am ak r is h n an   C o lleg o f   E n g in ee r i n g   T r ich y ,   T am il Na d u ,   I n d ia   E m ail:  lath alath ar 8 7 6 @ g m ail. co m       1.   I NT RO D UCT I O N   W i t h   t h p o t e n t i al   f o r   g r e at e r   ac c u r a c y   a n d   b e tt e r   p a ti e n o u t co m e s ,   r o b o t i cs   i n c o r p o r a t i o n   i n t o   s u r g i c al  o p e r a t i o n s   h as   s p a r k e d   a   h e a lth c a r e   r e v o l u t i o n .   P a r t i c u l a r l y   p r o m i s i n g   f o r   t h e   i m p r o v e m e n t   o f   s u r g i c a l   p r a ct i c i s   t h e   u s e   o f   a u t o n o m o u s   r o b o t i c   s y s t e m s .   A u t o n o m o u s   r o b o t i c   s u r g e r y   r el i es   h e a v il y   o n   r o u t e   p l a n n i n g   a l g o r i t h m s   t o   g u i d e   t h e   m o v em e n t   o f   s u r g i c a l   i n s t r u m e n ts   w i t h i n   t h e   p a ti e n t' s   b o d y .   S u r g e o n s   m a y   i m p r o v e   p a t i e n t   o u t c o m e s   b y   i n c r e a s in g   a c c u r a c y   a n d   d e c r e a s i n g   s t r e s s   t o   n e i g h b o r i n g   t i s s u es   b y   o p t i m i z i n g   t h e s p a t h w a y s .   T h is   r es e a r c h   a i m s   t o   a s s e s s   t h e   e f f i c a c y   o f   r o u t e   p l a n n i n g   a l g o r i t h m s   w it h i n   t h e   f r a m e w o r k   o f   a u t o n o m o u s   r o b o t i c   s u r g e r y ,   p a r t i c u l a r l y   i n   r e l a t i o n   t o   t h e ir   c a p a c i t y   t o   e n h a n c e   e f f i c i e n c y   a n d   r e s u l t s .   T h e   p u r p o s e   o f   t h i s   s t u d y   i s   t o   e x a m i n e   t h e   e f f ec t s   o f   c u r r e n t   al g o r i t h m s   o n   d i f f e r e n t   s u r g i ca l   p a r a m e t e r s   a n d   t o   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n d o n esian   J   E lec  E n g   &   C o m p   Sci     I SS N:   2502 - 4 7 5 2         E n h a n ce d   p erfo r ma n ce   a n d   e fficien cy   o f ro b o tic  a u t o n o mo u s   p r o ce d u r es  …  ( R a ma n   La th a )   215   d e t e r m i n e   t h e i r   s t r e n g t h s   a n d   w e a k n e s s e s   v i a   a   t h o r o u g h   e x a m i n a t i o n .   I n   r e a l - w o r l d   s u r g i c a l   s e tt i n g s ,   w e   w a n t o   e v a l u a t s e v e r al   r o u t e   p la n n i n g   a l g o r i t h m s '   p e r f o r m a n c e s   i n   t e r m s   o f   a c c u r a c y ,   s p e e d ,   a n d   a d a p t a t i o n   t o   c h a n g i n g   c i r c u m s ta n c e s .   T h is   r e s e a r c h   ai m s   t o   c o m p a r a n d   e v a l u a t e   v a r i o u s   al g o r i t h m s   i n   o r d e r   t o   s h e d   l i g h o n   t h e i r   e f f i c a c y   a n d   f i n d   w a y s   t o   m a k e   t h e m   b e t t e r .   U l ti m a te l y ,   w e   h o p e   t h a t   o u r   e v i d e n c e - b a s e d   s u g g e s ti o n s   f o r   r o u t e   p l a n n i n g   a l g o r i t h m   s e l e c t i o n   a n d   o p t i m i za t i o n   w i l h e l p   p r o p e l   a u t o n o m o u s   r o b o t ic   s u r g e r y   f o r w a r d .   M i n i m i zi n g   s u r g e r y   t i m e l i n es ,   i m p r o v i n g   p a t i e n t   o u t c o m e s ,   a n d   i n c r e a s i n g   o v e r a l l   e f f ic i e n c y   a r e   j u s t   a   f e w   o f   t h e   m a n y   a d v a n t a g e s   t h at   t h is   s t u d y   h o p e s   t o   b r i n g   t o   l i g h t .     T h i s   w o r k   ai m s   t o   s u r v e y   t h e   c u r r e n t   l it e r a t u r e   o n   r o b o t i s u r g i c a l   r o u t p l a n n i n g   a l g o r i t h m s   a n d   a n a l y z e   e m p i r i c al   d a t a   f r o m   s im u l a t e d   a n d   c l i n i c al   s et t i n g s .   I n   a d d i t i o n   t o   d i s c u s s i n g   p o s s ib l e   f u t u r e   r e s e a r c h   a n d   d e v e l o p m e n t   a r e a s ,   t h e   p ap e r   d e l v e s   i n t o   t h e   d i f f i c u lt i es  a n d   l i m i ts   o f   e x is t i n g   al g o r i t h m s .   T o   s u m m a r iz e ,   t h e   s t u d y ' s   o v er ar ch in g   o b j e c t iv e   i s   t o   i m p r o v e   p a t i e n t   c a r e   an d   s u r g i c a l   r e s u l ts   b y   i l l u m i n at i n g   t h e   f u n c t i o n   o f   r o u t e   p l a n n i n g   a l g o r i t h m s   i n   a u t o n o m o u s   r o b o t i c   s u r g e r y .   T h e   s t u d y   a i m s   t o   c o n t r i b u t t o   t h e   c o n ti n u o u s   d e v e l o p m e n t   o f   s u r g i c al   p r a c tic e   a n d   p r o v i d e   t h e   g r o u n d w o r k   f o r   i m p r o v e m e n t s   i n   s u r g i c al   r o b o t s .   U s i n g   p at h   p l a n n i n g   a l g o r i t h m s ,   t h e   d e v e lo p m e n t   o f   a u t o n o m o u s   r o b o t i c   s u r g e r y   i s   g i v e n   i n   s e c t i o n   2 .   S e c t i o n   3   d i s c u s s es  t h e   p a t h   p l a n n i n g   a l g o r i t h m s   r o l e   i n   a u t o n o m o u s   r o b o t i c   s u r g e r y   a n d   t h e   f i n d i n g s   a r e   o b t a i n e d   f r o m   t h e   s u r g i c a l   p a t i e n t   d at a s et   i n   b i o i n f o r m a t ic s   a n d   a u t o n o m o u s   r o b o t ic   s u r g e r y   i n   s e ct i o n   4 .   T h e   c o n c l u s i o n   is   d is c u s s e d   in   s e c ti o n   5 .       2.   L I T E R AT U RE   SU RVE Y   T o   o p tim ize  th s u r g ical  r o u te   wh ile  s till   s atis f y in g   all  o f   th cr iter ia  o f   th p r o ce d u r an d   av o id in g   an y   p o te n tially   d an g e r o u s   lo ca tio n s ,   m an y   au t o m ated   s u r g ical  p ath   p lan n i n g   ap p r o ac h es h a v b ee n   s u g g ested .   T h s u r g ical  c o u r s o f   h ar d   d ev ices,  s u ch   as  p u n ctu r e   n e ed les,  f lex ib le  in s tr u m e n ts ,   s u ch   as  ca th eter s   an d   n ee d les,  o r   m ed ical  r o b o ts   m ay   b p lan n e d   to   u s th ese  ap p r o ac h es  [ 1 ] .   W h en   d ep l o y ed   as  au to n o m o u s   s y s tem s   in   u n f am iliar   ar ea s ,   p ath   p lan n in g   b ec o m es e v en   m o r im p o r tan t f o r   co n tin u u m   r o b o ts .   I n   s u c h   ca s es,  wh ile  p lo ttin g   r o u te,   it' s   im p o r tan to   th i n k   a b o u m o r th a n   ju s th b eg i n n in g   an d   en d i n g   p o in ts y o u   als o   n ee d   to   th in k   ab o u th cu r r en en v ir o n m e n tal  cir cu m s tan ce s   an d   th s y s tem 's  s tatu s   [ 2 ] .   Hav in g   r o b o lead   th p r o b e   is   an o th e r   ad d - o n   t h at  lets   y o u   au t o m ate  th e   wh o le  p r o ce s s .   E v en   th o u g h   n o   f u lly   au to n o m o u s   s y s tem   is   n o ac ce s s ib le,   th er ar s ev er al  r o b o tic  u ltra s o u n d   s y s tem s   d etailed   in   th liter atu r f o r   u s in   v ar io u s   s o f tis s u d iag n o s tic  ap p licatio n s   [ 3 ] .   On e   d ef in it io n   o f   p ath   p lan n in g   is   th p r o ce s s   b y   wh ich   a   m o b ile  ag en t f in d s   m eth o d   t o   g et  f r o m   o n lo ca tio n   to   an o th er   in   th s tate  s p ac e.   T h m o b ile  ag en t' s   v o lu m an d   lo ca tio n   p o s ar im p o r tan f ac to r s   to   co n s id er   in   en g in ee r in g   ap p licatio n s .   As  an   ex am p le  o f   wo r k p lace ,   we  m ay   th in k   o f   th s tate  s p ac wh er th m o b ile  ag en t' s   v o lu m an d   p o s itio n   p o s ar r elev an f ac to r s   [ 4 ] .   T h er ar th r ee   m ain   t y p es  o f   p ath - p lan n i n g   alg o r ith m s   f o r   f lex i b le  n ee d le  p u n ctu r e:   n u m er ical,   in v er s s o lu tio n ,   an d   s ea r c h   m eth o d .   O n d r awb ac k   o f   th ese  alg o r ith m s   is   th at  th e y   ar e   n o t v er y   r ea l - tim an d   o n ly   aim   to   r e d u ce   th p ath   len g th   o r   tim e,   with o u g u a r a n teein g   th at  th p ath s   o b tain ed   ar o p tim al  [ 5 ] .   Plan n in g   r o b o t' s   r o u te  in   s u ch   way   th at  it  ef f icien tly   an d   m eth o d ically   co v e r s   all  it s   t ar g et  ar ea   is   k n o wn   as  co v er ag p ath   p lan n in g .   W h en   co m p lete  co v er i n g   o f   an   ar ea   is   r eq u ir ed ,   s u c h   a s   in   en v ir o n m e n tal  m o n ito r in g   o r   clea n in g ,   th is   i s   o f ten   u s ed   [ 6 ] .   C o m p lete  c o v er ag e   p ath   p lan n in g   ( C C PP )   is   cr u cial  f o r   an   au to n o m o u s   u n d er wate r   h elic o p ter   ( AUH)   in   th n ea r - b o tto m   r eg io n   s wee p   in   u n k n o wn   c o n d itio n s ,   wh ich   is   co m m o n   ap p licatio n   s itu atio n .   W p r o v id c o m p r eh en s iv co v er ag r o u te  p lan n in g   m eth o d   f o r   AUH  u s in g   s in g le  b ea m   ec h o   s o u n d er   [ 7 ] .   T h is   m eth o d   in co r p o r ates   b o th   th in itial  p ath   p lan n in g   an d   an   o n lin e   lo ca co llis io n   av o id a n ce   m ec h an is m .   R o b o r o u te  p la n n in g   an d   co n tr o d u r in g   m in im ally   in v asiv p r o ce d u r es  ( MI Ps )   is   v er y   d em an d in g .   Ob s tacle s   an d   d an g er o u s   lo ca tio n s ,   in clu d in g   ar ea s   o f   ca r d iac  ca lcif icatio n ,   m u s b a v o id e d ,   an d   u n ex p ec ted   co n tact  with   lu m en   walls  m u s b r e d u ce d   [ 8 ] .   R esear ch er s   in   th f ield   o f   m u lti - r o b o co o p er atio n   h av f o cu s ed   o n   i n v e s tig atin g   v ar io u s   r o u te  p la n n i n g   s tr ateg ies  to   let   m an y   r o b o ts   in ter ac t   co h esiv e ly   an d   av o id   cr ash es  [ 9 ] .   On e   in n o v ativ ar ea   o f   s tu d y   is   a u to n o m o u s   r o b o tic   s u r g er y ,   wh ich   s ee k s   to   elim in ate  th n ee d   f o r   h u m an   s u r g eo n s   b y   d ev el o p in g   an d   im p lem en tin g   r o b o tic  d ev ices  th at  ca n   ca r r y   o u s u r g ical  o p er atio n s   in d ep en d e n tly .   Su r g ical  r o b o tic  d ev ice s   with   au to n o m o u s   c o n tr o h av t h p o ten tial  to   m in im ize  tis s u in ju r y ,   p e r f o r m   clev e r   m o v es,  an d   in cr e ase  ac cu r ac y   [ 1 0 ] .   I n ter v en tio n al  s u r g ical  r o b o t s   h av b ee n   th s u b ject  o f   m an y   attem p ts   to   m an i p u late  th o s u s in g   r ein f o r ce m e n lear n in g   ( RL )   ap p r o ac h es.  T h ese  in clu d e   r o u te  p lan n in g ,   s u r g ical  tr a in in g   s y s tem s ,   an d   s u r g er ies  in v o lv i n g   s u r r o g ate  s u r g eo n s .   I n   co n tr ast  to   h u m a n   d o cto r s ,   wh o   o f ten   n ee d   m u ltimo d al  in p u to   ex ec u te  th eir   p r o ce d u r es,  th e s tech n iq u es  u s u ally   d e p en d   o n   s in g le - m o d al  s u r g ical  d a ta  [ 1 1 ] .   I is   u s u a l   p r ac tice  to   u s b asic  r o u te  p l an n in g   alg o r ith m s   o r   a p p r o ac h es  f o r   a v o id i n g   o b s tacle s .   Alth o u g h   th ey   wo r k   well  in   co n tr o lled   en v ir o n m en ts ,   th ey   ar en ' ad ap tab le  en o u g h   to   d ea with   d if f er e n an d   u n f o r eseen   s itu atio n s .   p o ten tial su b s titu te  th at  h as a r is en   i n   r ec en t tim es is   m ac h in lear n in g   ( ML )   [ 1 2 ] .   W h en   s en d in g   item s   to   d is tr ib u tio n   h u b s ,   ce r tain   m ajo r   o n lin r etailer s   m ay   g r o u p   s im ilar - s ized   co n tain er s   to g eth e r .   Plan n in g   tech n iq u es,  s u ch   h ei g h t - f ir s s elec tio n   ap p r o ac h   o r   s elec tio n   m eth o d   wit h   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 5 0 2 - 4 7 5 2   I n d o n esian   J   E lec  E n g   &   C o m p   Sci Vo l.  3 9 ,   No .   1 ,   Ju ly   20 25 :   2 1 4 - 2 2 4   216   estab l is h ed   s tack   p atter n s ,   m ak it  ea s y   to   m o d if y   th a u t o m atio n   in   t h ese  s itu atio n s   [ 1 3 ] .   W ith in   g i v en   s p ac o r   ch am b er ,   p ath   p la n n i n g   is   th p r o ce s s   o f   f ig u r in g   o u h o r o b o will  g et  f r o m   o n p o in t o   an o th er .   I n   m an y   ca s es,  esp ec ially   in   co n f in ed ,   co m p l icate d ,   an d   in te r io r   s p ac es,  m o r o p tim izatio n   an d   r ef in em en o f   th r o b o t' s   g en er ated   r o u te   is   r eq u ir e d   [ 1 4 ] .   C o m p u tin g   a   s er ies  o f   v alid   co n f ig u r atio n s   th at  co n n ec ts   two   p o in ts ,   o n at  th b e g in n in g   a n d   o n at  th e n d ,   with o u co llis io n s   is   th task   at  h an d   in   th r o u te  p lan n in g   is s u f o r   m o b ile   r o b o ts .   W h ee led   m o b ile  r o b o ts   n ee d   o b s tacle   av o id a n ce   a n d   n av i g atio n   ca p ab ilit ies  f o r   m an y   p r ac tical  u s es  [ 1 5 ] .   T h f r a m ewo r k   is   lik e   b ea co n   in   th d ar k   h u m a n - r o b o t   in ter ac tio n   ( HR I )   w o r ld ,   s h o win g   th way   to   in ter ac tio n s   th at  ar b o th   s u cc ess f u a n d   p ain less .   C ar ef u tu n in g   o f   co n tr o s tr ateg ies,  alg o r ith m s   f o r   r o u te  p lan n i n g ,   an d   m eth o d s   f o r   av o id i n g   o b s tacle s   h as b ee n   ca r r ied   o u t [ 1 6 ] .     T o   av o id   im p ed im e n ts   an d   r o b o c o llis io n s ,   th p r im ar y   g o al  o f   r o u te  p lan n in g   is   to   d i s co v er   th e   o p tim al  p ath .   Saf er   an d   q u ick er   n av ig atio n   is   ac h iev ed   b y   s p litt in g   th co n tin u o u s   r o u te   in to   o p tim u m   s u b - p ath   ed g es.  T h r o u te  p lan n i n g   alg o r ith m s   m ay   b b r o ad l y   class if ied   in to   two   ty p es:  i n d o o r   an d   o u t d o o r .   I n d o o r   al g o r ith m s   a r u s ed   w h en   th e   s ize  an d   c o m p lex ity   o f   th e   ar e n o r   wo r k p lace   ar e   k n o wn   in   ad v an ce ,   wh er ea s   o u td o o r   alg o r ith m s   a r u s ed   wh en   th ese  d etails  ar u n k n o wn   [ 1 7 ] .   T h e   m o s c o m m o n   lo ca r o u te  p lan n in g   alg o r ith m s   n o w   in   u s ar b e h av io r   d ec o m p o s it io n   ( BD ) ca s ed   lear n in g   ( CL ) ,   an d   DW A,   o r   d y n am ic  win d o ap p r o ac h .   T o   co m p lete  th e   wh o le  m o v in g   jo b ,   B D - b ased   alg o r ith m s   b r ea k   d o wn   t h r o u te   p lan n in g   in to   s ep ar ate  p ar ts ,   ca lled   b eh av io r al  p r im itiv es  [ 1 8 ] .   T o   m ak e   s am p le - b ase d   p r o ce d u r es  m o r ef f ec tiv e,   m an y   way s   h av b ee n   s u g g ested ,   s u ch   as  m u lti - d ir ec tio n al  s ea r ch   s am p lin g   an d   b i - d ir ec tio n al  s ea r ch   s am p lin g .   I n   r ea l - wo r ld   s ce n ar io s ,   it   is   d if f icu lt  t o   c o n n ec tr ee s   w h ile  y et  a d h er i n g   to   t h d i f f er en tial   lim itatio n s   o f   r o b o d y n am ic s   [ 1 9 ] .   T o   o v e r co m th e   s h o r tco m in g s   o f   ex is tin g   an y tim m o tio n   p la n n in g   m eth o d s ,   th s u g g ested   alg o r ith m   tak es  laten cy   tim an d   th ch o s en   r o u te  s m o o th i n g   lev el  in to   ac co u n t   d u r in g   p lan n i n g   m o tio n ,   u s in g   an   in itial p ath   an d   an   o n lin e - o p tim ized   d o u b le - lay er   s tr u ctu r [ 2 0 ] .     User s   ca n ' g et  b etter   g r asp   o f   th in g s   lik r o u te  p lan n i n g   alg o r ith m s ,   an d   ar m   m o tio n s ,   with o u t   s im u lato r s .   I will  b m u c h   s im p ler   to   u n d er s tan d   a   r o b o t's   ch ar ac ter is tics   b ef o r u s in g   it  in   r ea l   life   if   s im u lato r s   ar av ailab le.   On ce   th s im u latio n   is   s u cc es s f u l,  th n ex s tep   is   to   d esig n   th r o u te  [ 2 1 ] .   T h e   ab ilit y   o f   th a u to n o m o u s   r o b o to   d o   its   m is s io n   with   litt le   o r   n o   h u m an   in v o lv em e n is   its   d ef in in g   f ea tu r e.   I n   ac tiv ities   th at   p eo p le  ar e   u n ab le,   u n willin g ,   o r   u n ab le  t o   ac co m p lis h ,   s u ch   as   in   lo ca ti o n s   with   a   h ig h   r is k   o f   in f ec tio n   o r   wh e r d is ea s es sp r ea d   q u ick l y ,   au to n o m o u s   r o b o ts   m ay   o p er ate  alo n g s id h u m an s   o r   e v en   tak e   th eir   p lace   [ 2 2 ] .   Ma n y   m eta - h eu r is tic  o p tim izatio n   m eth o d s   h av f o u n d   p r ac tical  s o lu tio n s   to   d if f icu lt   o p tim izatio n   is s u es.  Mo r e   an d   m o r e   o p tim izatio n   alg o r ith m s ,   b o th   s im p le  an d   ad v an ce d ,   h av b ee n   s u g g este d   [ 2 3 ] ,   in   r esp o n s to   th m et a - h eu r is tic  alg o r ith m s '   g r o win g   p o p u lar ity   in   s o lv in g   r ea l - wo r ld   o p tim izatio n   is s u es.  Gr ap h   s ea r ch ,   h e u r is tic  o p tim izatio n ,   a n d   in cr em en t al  s ea r ch   ar ju s f ew  wa y s   th at  r o u te  p lan n in g   alg o r ith m s   h av e   b ee n   tr ad itio n ally   ca teg o r ized   [ 2 4 ] .   Fin d in g   a   s er ies  o f   s tates  v ia  s ce n ar i o s   th at  ca n   tr a n s p o r t   th in g s   f r o m   th eir   s tar tin g   p o i n to   th eir   d esti n atio n   w h ile  a v o id in g   p o r tio n s   o f   th s ea r c h   s p ac th at  a r n o ac ce s s ib le  is   th r o u te  p lan n in g   is s u e.   I n   s ev er al  co n tex ts ,   p a th   p lan n in g   is   an   ess en tial step   [ 2 5 ] .       3.   M E T H O D   R o b o tic  au to n o m o u s   s u r g er y   h as  r ev o lu tio n ized   m e d ical  r e s ea r ch   b y   im p r o v in g   s u r g ical   ac cu r ac y   an d   ef f icien cy .   Desp ite  its   p r o m is e,   m ax im izin g   r esu lts   an d   ef f icien c y   is   d if f icu lt.   r o u te  p lan n in g ,   wh ic h   d eter m in es  th e   b est  r o u te   f o r   s u r g ical  eq u i p m en t   to   n eg o tiat co m p licated   an at o m ical  s tr u ctu r es,  is   cr u cial   to   r o b o tic  s u r g er y   s u cc ess .   Fig u r 1   s h o ws th f o u r   r o u te  p la n n in g   ty p es with   two   s u b ca te g o r i es e ac h .             Fig u r 1 .   C u r r e n t p ath   p lan n i n g   m eth o d s   ar class if ied   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n d o n esian   J   E lec  E n g   &   C o m p   Sci     I SS N:   2502 - 4 7 5 2         E n h a n ce d   p erfo r ma n ce   a n d   e fficien cy   o f ro b o tic  a u t o n o mo u s   p r o ce d u r es  …  ( R a ma n   La th a )   217   T h is   r esear ch   ex am in es  h o r o u te   p lan n in g   alg o r ith m s   im p r o v e   r o b o tic  au t o n o m o u s   s u r g ical   o u tco m es  an d   ef f icien cy   v ia   d etailed   ex am in atio n   an d   a n aly s is .   T h is   p r o ject  aim s   t o   ev alu ate  r o b o tic  au to n o m o u s   s u r g er y   r o u te  p la n n in g   alg o r ith m s   an d   d eter m i n th b est  way s   to   im p r o v s u r g ical  r esu lts .   T h r esear ch   ev alu ates  alg o r ith m s   u n d er   v ar io u s   s u r g ical  s itu at io n s   an d   an ato m ical  d if f icu lti es  to   id en tify   th eir   s tr en g th s   an d   wea k n ess es  an d   p r o v id r o u te  p lan n in g   s u g g esti o n s .   T h is   ca teg o r izatio n   is   b ased   o n   r o u te  co n s tr u ctio n   a n d   r etu r n   m et h o d s .   An   ex p lan a tio n   o f   th ese  ca teg o r ies an d   wh y   th ey   ar g r o u p ed   th is   way .   T h is   s tu d y   aim s   to   p r o m o te  r o b o tic  au to n o m o u s   s u r g er y   b y   r ev ea lin g   h o r o u te   p lan n i n g   a lg o r ith m s   im p r o v e   s u r g ical  r esu lts   an d   e f f icien cy .   T o   c r ea te  m o r d e p e n d ab le  a n d   e f f icien r o b o tic   s u r g ical  s y s tem s ,   th e   r esear ch   ad d r ess es  d if f icu lties   an d   id e n tifie s   o p p o r tu n ities   f o r   im p r o v em en t.   Path   p l an n in g   alg o r ith m s   p r o v id e   th m o s ef f icien a n d   s af s u r g ical  t o o tr ajec to r ies  d u r in g   r o b o tic  au to n o m o u s   s u r g er y .   T h ese   alg o r ith m s   tr av er s co m p licat ed   an ato m ical  s y s tem s   u s in g   m ath em atica m o d els  an d   o p t im izatio n   to   av o id   o b s tacle s   an d   m i n im ize  tis s u d am ag e .   T h e   r o u te  c o o r d i n ates  s h o u ld   b en e r g y - ef f icien t,   tim e - ef f icien t,   an d   co llis io n - f r ee .   T h e   d esig n   m u s b th o r o u g h   i n   r o u te  p lan n in g   m eth o d s .   T h f o llo wi n g   s e ctio n s   d escr ib th e   k ey   d esig n   is s u es  f o r   u n m an n ed   ae r ial  v eh icles  ( UAV )   r o u t p lan n i n g .   Fig u r 2   illu s tr ate s   th r estrictio n s   to   co n s id er   wh ile  co n s tr u ctin g   p a th - o p tim izatio n   al g o r ith m s .           Fig u r 2 .   C o n s tr ain ts   o n   p ath   p lan n in g   in   UAVs       Ad v an ce d   r o u te  p lan n i n g   alg o r ith m s   in   r o b o tic  au to n o m o u s   s u r g er y   in cr ea s ac cu r ac y ,   o p er atio n   len g th ,   tis s u d am ag e,   an d   p atien o u tco m es.  T h alg o r ith m s   o p tim ize  s u r g ical  tr ajec to r ies  an d   elim in ate  s u p er f lu o u s   m o tio n s ,   im p r o v i n g   s u r g ical  ef f icien cy   an d   ef f i ca cy .   R o b o tic  au to n o m o u s   s u r g er y   p at h   p lan n in g   alg o r ith m s   p r o v id ap p r o p r ia te  s u r g ical  to o tr ajec to r ies  b ased   o n   p r eo p e r ativ im ag in g   d ata  an d   s u r g ical   g o als.  T h ese  alg o r ith m s   ass ess   p atien an ato m y ,   id e n tify   cr u cial  s ec tio n s ,   an d   c o m p u te  t h b est  p ath way s   t o   ta r g et  s p o ts .   B io - in s p ir ed   alg o r ith m s   b eh av lik b io lo g ical  s y s tem s   b y   an aly zin g   ch allen g es.  T h ese  m eth o d s   s u g g est  em p lo y in g   p o wer f u s ea r ch   alg o r ith m   i n s tead   o f   co m p lex   en v i r o n m e n ta m o d els.  Swar m   in tellig en ce ,   ev o lu tio n ar y ,   b eh av io r - b ased ,   an d   m u lti - f u s io n   b io - in s p ir ed   al g o r ith m s   ex is t.  Fig u r 3   s h o ws  th e   b io - in s p ir ed   UAV  r o u te  p lan n in g   alg o r ith m s '   ca teg o r izatio n   h ier ar ch y .           Fig u r 3 .   UAV  b io - in s p ir ed   r o u te  p lan n in g   alg o r ith m   class if icatio n   h ier ar c h y       Path   p lan n in g   al g o r ith m s   i n   r o b o tic  a u to n o m o u s   s u r g er y   e n co u n ter   v a r io u s   p r o b lem s   d e s p ite  th eir   p o ten tial  ad v an tag es.  T h ese  in clu d ad ap tin g   to   ch an g in g   s u r g ical  s ettin g s ,   h an d lin g   an ato m ical  s tr u ctu r al   u n ce r tain ty ,   an d   r esp o n d in g   t o   p r o ce s s   m o d if icatio n s   in   r e al  tim e.   Path   p lan n i n g   alg o r ith m s   ar u s ed   in   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 5 0 2 - 4 7 5 2   I n d o n esian   J   E lec  E n g   &   C o m p   Sci Vo l.  3 9 ,   No .   1 ,   Ju ly   20 25 :   2 1 4 - 2 2 4   218   m in im ally   in v asiv e,   tu m o r ,   o r g an ,   an d   r ec o n s tr u ctiv r o b o ti au to n o m o u s   s u r g er y .   T h ese  alg o r ith m s   ar v ital  to   r o b o tic  s u r g ical  s y s tem s   an d   p r o v id s af an d   ac cu r ate   s u r g er y .   I n   ea r ly   o p tim izatio n ,   an   ev o lu tio n ar y   alg o r ith m   en h a n ce s   th e   lik elih o o d   o f   in v esti g atin g   n ea r - o p ti m al  o u tc o m es.  I t   ca n   av o i d   lo ca m in im a   with o u t   f itn ess   g r ad ien in f o r m atio n   an d   b h an d le d   in   p ar allel.   Fig u r 4   s h o ws  h o ev o lu tio n ar y   alg o r ith m s   u s e   n atu r al  ev o l u tio n ar y   p r o ce s s es   in clu d in g   r ep r o d u ctio n ,   r ec o m b in atio n ,   m u tatio n ,   a n d   s ele ctio n .           Fig u r 4 .   Pro ce s s   o f   ev o lu tio n ar y   alg o r ith m s   in   UAV  p ath   p l an n in g       Ad v an ce d   r o u te  p lan n in g   alg o r ith m s   in   r o b o tic  au to n o m o u s   s u r g er y   p r o v id s ev er al  b en ef i ts .   T h ese   alg o r ith m s   let  s u r g eo n s   co n d u ct   d if f icu lt  o p er atio n s   m o r ac cu r ately ,   ef f icien tly ,   an d   s af ely ,   im p r o v in g   p atien o u tco m es.  T h ey   also   s p ee d   h ea lin g   an d   r ed u ce   p o s to p er ativ p ain .   T h is   s tu d y   s h o u ld   p r o v id lig h o n   r o b o tic  au t o n o m o u s   s u r g ical   r o u te  p la n n in g   alg o r ith m s .   T h r esear ch   s ee k s   to   f in d   r o u te  p lan n in g   b est  p r ac tices  b y   ex am in i n g   th eir   e f f icac y   in   d i v er s s u r g ical  s ettin g s   an d   th eir   e f f ec ts   o n   s u r g ical  o u tco m es.   T h e   f u tu r o f   t h is   s tu d y   in v o lv es   clin ical  tr ials   an d   r ea l - wo r ld   im p lem en tatio n s   to   d ev elo p   an d   v alid ate  r o u te  p lan n in g   a lg o r ith m s .   Ad v an c es  in   ar tific ial  in tellig en ce   an d   m ac h in lear n in g   m a y   lead   to   m o r ad v an ce d   alg o r ith m s   th at  ca n   s o lv co m p licated   s u r g ical  p r o b lem s   an d   ad a p to   p atien t   an ato m i es.  Path   p lan n in g   r esear ch   an d   d ev el o p m en h a v g r ea p r o m is to   ad v a n ce   r o b o t ic  au to n o m o u s   s u r g er y   an d   p atien ca r e.   Mo b ile  r o b o t r o u te   p lan n i n g   o p tim izes  p er f o r m an ce   cr iter ia  s u ch   co m p u tin g   co m p lex ity ,   p o wer   co n s u m p tio n ,   d is tan ce ,   an d   tim to   f in d   a   co llis io n - f r ee   p ath   f r o m   a   s o u r ce   to   tar g et.         4.   RE SU L T S AN D I SCU SS I O N   4 . 1 .     Sim ula t i o n - ba s ed  t estin g   Simu latio n - b ased   test in g   in v o lv es  cr ea tin g   v ir t u al  en v ir o n m en ts   th at  m im ic  r ea l - wo r ld   s u r g ical   s ce n ar io s .   Path   p lan n in g   al g o r ith m s   ar im p lem en ted   with in   th ese  s im u latio n s   [ 2 6 ]   to   ass ess   th eir   p er f o r m an ce   in   n av ig atin g   t h r o u g h   an at o m i ca s tr u ctu r e s ,   av o id in g   o b s tacle s ,   an d   ac h iev in g   s u r g ical  o b jectiv es.  Simu latio n s   allo r esear ch er s   to   r e p licate  a   wid r an g o f   s u r g ical  s ce n ar io s   an d   ev alu ate  alg o r ith m ic  p er f o r m a n ce   u n d er   d if f er e n co n d itio n s   wit h o u th n ee d   f o r   p h y s ical  ex p er im en tati o n .   E v alu atio n   o f   r o b o tic  au to n o m o u s   s u r g e r y   p ath   p lan n in g   alg o r i th m s   r elies  h ea v ily   o n   s im u latio n - b ased   test in g .   T o   ass ess   h o well  a n   alg o r ith m   p er f o r m s ,   it  is   n ec ess ar y   to   s im u late  ac tu al  s u r g ical  p r o ce d u r es  in   v ir tu al  s ettin g .   R esear ch er s   m ay   s tu d y   h o d if f er en alg o r ith m s   h an d le  co m p licated   an ato m ical  f ea tu r es,   av o id   b ar r ie r s ,   an d   im p r o v tr ajec to r ies  b y   m o d elin g   d iv er s s u r g ical  tech n iq u es  an d   s u r r o u n d i n g s   [ 2 7 ] .   Su r g eo n s   m ay   s ee   th p atien t' s   m ed ical  h is to r y ,   p h y s io lo g i ca ch ar ac ter is tics ,   an d   d em o g r ap h ics  all  in   o n p lace   with   th h elp   o f   Fig u r 5 .           Fig u r 5 .   Patien d ata  a n d   s u r g ical  p ar am eter s   0 50 100 150 200 1 2 3 4 Pati e n t's   D ata  i n  N u m b e r s Pa tient ' s   N ame   in d icated   in  n u m b e r P a tie n t's  m ed ic al  h is t or y H e i g h t ( c m) We i g h t ( kg ) A g e  ( y e ar s) Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n d o n esian   J   E lec  E n g   &   C o m p   Sci     I SS N:   2502 - 4 7 5 2         E n h a n ce d   p erfo r ma n ce   a n d   e fficien cy   o f ro b o tic  a u t o n o mo u s   p r o ce d u r es  …  ( R a ma n   La th a )   219   C o m p r eh en s iv test in g   m ay   b ac co m p lis h ed   u s in g   th is   m e th o d   with o u en d an g e r in g   p atien s af ety   o r   u s in g   u p   p r ec i o u s   r eso u r ce s .   T h en h an ce m en o f   s u r g ical  o u tco m es  m ay   b ac h iev ed   b y   th r ef in in g   o f   r o u te  p la n n in g   tech n i q u es,  w h ich   in   t u r n   ca n   b ac h ie v ed   th r o u g h   th d is co v er y   o f   al g o r ith m ic  f laws  an d   ar ea s   f o r   im p r o v em en u s in g   s im u latio n - b ased   test in g .   I n   th co n te x o f   r o b o tic  au to n o m o u s   s u r g er y ,   its   in clu s io n   in to   ass ess m en p r o ce d u r es  g u ar a n tees  th r o b u s tn ess   an d   r eliab ilit y   o f   r o u te  p lan n in g   alg o r ith m s .     I h elp s   with   au to n o m o u s   r o b o tic  s u r g er y   s af ety   an d   p atien t   o u tco m es  b y   allo win g   f o r   b et ter   d ec is io n s   ab o u t   s u r g ical  ap p r o ac h ,   a n esth etic,   an d   p o s to p er ativ ca r e.     4 . 2 .     Rea l - wo rld e x perim ent s   R ea l - wo r ld   ex p er im e n ts   in v o lv test in g   p ath   p lan n in g   alg o r ith m s   d ir ec tly   o n   r o b o t ic  s u r g ical  s y s tem s   in   clin ical  o r   lab o r ato r y   s ettin g s .   R esear ch er s   d esig n   an d   c o n d u ct  s u r g ical  p r o c ed u r es  u s in g   r o b o tic   p latf o r m s   eq u ip p ed   with   alg o r ith m s   u n d er   ev alu atio n .   R ea l - wo r ld   ex p er im e n ts   p r o v id v a lu ab le  in s ig h ts   in to   alg o r ith m ic  p e r f o r m an ce   i n   a ctu al  s u r g ical  s ce n ar io s ,   c o n s id er in g   f ac t o r s   s u ch   as  p atien v ar iab ilit y ,   tis s u d ef o r m atio n ,   an d   en v ir o n m e n tal  u n ce r tain ties .   W h en   it  co m es  to   test in g   p ath   p lan n in g   alg o r ith m s   f o r   au to n o m o u s   r o b o tic  s u r g e r y ,   r ea l - wo r ld   ex p er im en ts   ar c r u cial.   T o   test   h o well  alg o r ith m s   wo r k   in   r ea l - wo r ld   s itu atio n s ,   th ese  in v esti g atio n s   u s r o b o tic  s u r g ical  s y s tem s   in   r ea l - wo r ld   clin ical  s ettin g s .   R esear ch er s   m ay   test   th u s ef u l n ess   o f   alg o r ith m s   u n d er   ac tu al   r estrictio n s ,   s u ch   as  tis s u d ef o r m ati o n ,   eq u ip m en lim its ,   an d   d y n am ic   s ettin g s ,   b y   p e r f o r m in g   tr ials   in   o p e r atin g   r o o m s   o r   s im u latio n   lab o r ato r ies  with   r ea lis tic   cir cu m s tan ce s .   B y   s im u latin g   r ea l - wo r ld   s ce n ar io s ,   r ese ar ch er s   m ay   b etter   u n d er s tan d   h o al g o r ith m s   p er f o r m ,   h o t h ey   r esp o n d   to   c h an g es,  an d   h o th e y   f it  in t o   cu r r e n s u r g ical  p r o ce d u r es.  Su r g ical  team s   ca n   d ir ec tly   s ee   alg o r ith m ic  p er f o r m an ce   th an k s   to   th is ,   wh ich   a llo ws  f o r   in p u f o r   in c r em en ta im p r o v em e n t.  T o   en h an ce   p atien o u tco m es   d u r in g   r o b o tic  a u to n o m o u s   s u r g er y ,   r esear ch er s   n ee d   t o   test   th s af ety   a n d   d ep en d a b ilit y   o f   r o u te  p lan n in g   alg o r ith m s   v ia  r ea l - wo r ld   ex p er im en ts .   T ab le  1   d etails  ea c h   p atien t' s   m ed ical  h is to r y ,   in clu d in g   a n y   s u r g er i es,  d r u g s ,   a n d   aller g ies.  W h en   p lan n in g   s u r g e r y   a n d   tr y in g   to   p r e v en p r o b lem s ,   it  is   e s s en tial  to   k n o th p atien t's   m ed ical  h is to r y .   An esth esia  o p tio n s ,   p o s to p er ativ e   ca r e,   an d   s u r g ical  s tr ateg y   m ig h t b e   af f ec ted   b y   aller g ies,  p ast o p er atio n s ,   an d   m ed icin es.       T ab le  1 .   Su r g ical  h is to r y   P a t i e n t   I D   P r e v i o u s u r g e r i e s   M e d i c a t i o n s   A l l e r g i e s   1   A p p e n d e c t o m y   A sp i r i n ,   l i si n o p r i l   P e n i c i l l i n   2   N o n e   N o n e   La t e x   3   K n e e   su r g e r y   M e t f o r mi n ,   si m v a st a t i n   N o n e   4   G a l l b l a d d e r   r e m o v a l   I b u p r o f e n   N o n e   5   N o n e   W a r f a r i n ,   l o s a r t a n   N o n e       4 . 2 . 1 .   Q ua ntit a t i v m e t rics   Qu an titativ m etr ics  ar e   u s ed   to   o b jectiv ely   ev alu ate  t h p er f o r m a n ce   o f   p ath   p lan n in g   alg o r ith m s   b ased   o n   v ar io u s   cr iter ia.   T h e s m etr ics  m ay   in clu d m ea s u r es  s u ch   as  p ath   len g th ,   ex ec u tio n   tim e,   c o llis io n   av o id an ce   r ate,   d is tan ce   t o   cr itical  s tr u ctu r es,  an d   s u cc ess   r ate  in   r ea c h in g   s u r g ical  tar g ets.  B y   q u an tify in g   alg o r ith m ic  p er f o r m a n ce   u s i n g   s tan d ar d ize d   m etr ics,  r esear ch er s   ca n   co m p ar d if f er en ap p r o a ch es  an d   id en tify   s tr en g th s   an d   wea k n ess es.  T h ev alu atio n   o f   p ath   p lan n in g   alg o r ith m s   f o r   r o b o tic  au t o n o m o u s   s u r g er y   r elies  h ea v ily   o n   q u an titativ m etr ics.  Me asu r ab l ch ar ac ter is tics   in clu d in g   t r ajec to r y   ac cu r ac y ,   co llis io n   f r eq u en cy ,   ex ec u tio n   tim e,   a n d   r o u te   len g t h   ar e   all  p ar o f   th ese   m etr ics.  R esear ch er s   ca n   m o r m eth o d ically   ex am in an d   ev alu ate  th ef f icac y   o f   v ar i o u s   alg o r ith m s   wh en   th ey   m ea s u r alg o r ith m   p er f o r m an ce   u s in g   o b jectiv e   cr iter ia.   W h en   it  co m es   to   tr av er s in g   co m p licated   s u r g ical  s itu atio n s ,   q u an titativ m ea s u r es  g iv e   lig h o n   h o e f f icien t,  s af e,   an d   d ep e n d ab le   r o u te  p lan n in g   al g o r ith m s   a r e.   T h ey   m ak it  ea s y   to   f in d   th alg o r ith m ' s   s tr en g th s   an d   f laws  an d   allo f o r   th o r o u g h   test in g   in   m an y   co n tex ts .   I n   ad d itio n ,   r o u te  p lan n in g   alg o r ith m s   m ay   b im p r o v ed   an d   d ev elo p e d   with   th u s o f   q u an titativ m ea s u r es  th at  s et  p er f o r m an ce   g o als  an d   b en ch m a r k s .   R esear ch er s   ca n   im p r o v th ac cu r ac y   an d   e f f icien cy   o f   r o b o tic  au to n o m o u s   s u r g er y   b y   u s in g   q u an titativ in d icato r s   to   s y s tem atica lly   test   r o u te  p lan n in g   alg o r ith m s .   T ab le  2   s h o ws  th p ath   p lan n in g   alg o r ith m ,   wh ich   is   th e   f o u n d atio n   an d   im p r o v es   r o b o tic  a u to n o m o u s   o p e r atio n s   b y   ca r ef u lly   m a p p in g   o u ef f ec ti v p ath s .   W ith   th e   h elp   o f   its   cr ea to r s ,   th is   alg o r ith m   in te g r ates  f lawless ly   in to   th r o b o tic  s y s tem   a n d   u s es  f ee d b ac k   l o o p   to   im p r o v i ts elf   o v er   tim e .   Per f o r m an ce   an d   ef f icien cy   ar e   g r ea tl y   en h an ce d .   I d o es  th is   b y   m in im izin g   p o wer   co n s u m p tio n   an d   ex ec u tio n   tim wh ile  m ax im izin g   task   ac cu r ac y   v ia  r o u te  s elec tio n   an d   o b s tacle   av o id in g .   I n   ad d itio n ,   its   f lex ib ilit y   g u ar an tees  to p - n o tch   p er f o r m an ce   e v en   i n   cir cu m s tan ce s   th at  ar co n s tan tly   ch an g in g .   At  th e n d   o f   th e   d ay ,   th is   in teg r ate d   s tr ateg y   co m p letely   c h an g es r o b o tic  o p er atio n s ,   b r in g in g   f o r th   n ew  ag o f   ef f icien cy ,   s p e ed ,   an d   ac cu r ac y .       Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 5 0 2 - 4 7 5 2   I n d o n esian   J   E lec  E n g   &   C o m p   Sci Vo l.  3 9 ,   No .   1 ,   Ju ly   20 25 :   2 1 4 - 2 2 4   220   T ab le  2 .   Op tim izin g   r o b o tic  a u to n o m o u s   p r o ce d u r es v ia  p at h   p lan n i n g   alg o r ith m   A sp e c t   R o l e   F u n c t i o n s   B e n e f i t s   P a t h   p l a n n i n g   O p t i mi z e r   A n a l y z e e n v i r o n me n t ,   se l e c t s   o p t i m a l   p a t h s,   mi t i g a t e o b st a c l e s   M i n i m i z e e n e r g y   c o n s u mp t i o n ,   r e d u c e e x e c u t i o n   t i m e ,   e n h a n c e t a s k   a c c u r a c y   A l g o r i t h m   d e si g n   I n n o v a t o r   D e v e l o p s   a l g o r i t h ms ,   i n t e g r a t e s w i t h   r o b o t i c   sy s t e ms   I mp r o v e s   a d a p t a b i l i t y ,   i n c r e a ses  a u t o n o m y ,   e n a b l e s r e a l - t i m e   a d j u s t me n t s   F e e d b a c k   l o o p   R e f i n e r   C o l l e c t s   d a t a ,   r e f i n e a l g o r i t h ms ,   u p d a t e s   p a t h   p l a n n i n g   En h a n c e p r e c i si o n   o v e r   t i me ,   a d a p t t o   d y n a mi c   e n v i r o n m e n t s,   o p t i mi z e s   r e s o u r c e   u t i l i z a t i o n   S e n s o r   i n t e g r a t i o n   I n t e g r a t o r   I n c o r p o r a t e s s e n s o r   d a t a   i n t o   p a t h   p l a n n i n g   a l g o r i t h ms   I mp r o v e s   o b st a c l e   d e t e c t i o n ,   e n h a n c e n a v i g a t i o n   a c c u r a c y ,   e n s u r e s s a f e t y   M a c h i n e   l e a r n i n g   En h a n c e r   U t i l i z e M t e c h n i q u e s   t o   o p t i m i z e   p a t h   p l a n n i n g   Le a r n s fr o m   p a st   e x p e r i e n c e s,   a d a p t s   t o   n e w   e n v i r o n m e n t s,   e n h a n c e s   d e c i si o n - ma k i n g   M u l t i - r o b o t   c o o r d i n a t i o n   C o o r d i n a t o r   C o o r d i n a t e p a t h s   o f   mu l t i p l e   r o b o t c o l l a b o r a t i v e l y   O p t i mi z e t a s k   d i s t r i b u t i o n ,   r e d u c e c o n g e s t i o n ,   e n h a n c e o v e r a l l   e f f i c i e n c y       4 . 2 . 2 .   Q ua lita t iv a s s ess m ent   Qu alitativ ass es s m en in v o lv es  s u b jectiv ev alu atio n   o f   al g o r ith m ic  p er f o r m an ce   b ased   o n   ex p er ju d g m en an d   f ee d b ac k .   Su r g eo n s   an d   m ed ical  p r o f ess io n als  ass e s s   th q u ality   o f   s u r g ical  tr ajec to r ies  g en er ated   b y   p ath   p lan n i n g   alg o r ith m s   in   ter m s   o f   s m o o th n ess ,   s af ety ,   in tu itiv en ess ,   an d   ad h er en ce   to   s u r g ical  g o als.  Qu alitativ ass ess m en p r o v id es  co m p lem e n tar y   in s ig h ts   to   q u a n titativ m etr ics  an d   h elp s   v alid ate  alg o r ith m ic  p e r f o r m a n ce   f r o m   clin ical  p er s p ec tiv e.   W h en   an aly zin g   p at h   p lan n in g   alg o r ith m s   f o r   r o b o tic  a u to n o m o u s   s u r g er y ,   q u an titativ m ea s u r es  ar e   g r ea t,   b u t q u alitativ ass ess m en is   ev en   b etter .   E x p er t   o p in io n   an d   o b s er v atio n   o f   alg o r ith m   p er f o r m an ce   in   b o th   s im u lated   an d   r ea l - wo r ld   s u r g ic al  s ettin g s   m ak u p   th is   s u b jectiv r atin g .   R esear ch er s   m a y   co n s id er   asp ec ts   lik th al g o r ith m ' s   in tu i tiv b eh a v io r ,   th e   tr ajec to r y ' s   s ea m le s s   ex ec u tio n ,   its   ad ap tatio n   to   u n ex p ec t ed   b ar r ier s ,   an d   s u r g e o n   s atis f ac tio n   o v er all  v ia  q u alitativ ev alu atio n .   Qu a n t itativ in d icato r s   m ay   m is s   s u b tle  n u an ce s   in   alg o r it h m ic  p er f o r m an ce ,   b u q u alitativ ev alu atio n   m ay   p ic k   th em   u p .   T h alg o r ith m ic  c h o ices  an d   th eir   ef f ec ts   o n   s u r g ical  wo r k f lo a n d   p atien o u tco m es  m ay   b b ette r   u n d er s to o d   b y   r esear ch er s   u s in g   th is   to o l.  T o   s u cc ess f u lly   in co r p o r ate  r o b o tic  au to n o m o u s   s u r g e r y   in to   clin i ca p r ac tice,   it  is   n ec ess ar y   to   id en tify   u s er   p r e f er en ce s ,   er g o n o m ic   is s u es,  an d   ar ea s   f o r   alg o r ith m   m o d if icati o n .   Qu alitativ ev al u atio n   m a y   h elp   with   t h is   p r o ce s s .   T ab l 3   s h o ws  th at  p at h   p lan n in g   al g o r ith m s   ar t h f o u n d atio n   f o r   im p r o v in g   r o b o tic  au to n o m y   in   s ev er al  d is ci p lin es.  Fo r   m is s io n s   lik s p ac e x p lo r atio n   a n d   s ea r ch - an d - r escu m is s io n s ,   wh er s p ee d   an d   ac cu r ac y   ar o f   th u tm o s im p o r tan ce ,   th ey   en h a n ce   n av ig atio n   an d   jo b   ex ec u tio n .   T h ab ilit y   to   tailo r   a n d   i n teg r at alg o r ith m s   a llo ws  th em   to   m ee th u n iq u r eq u ir em en ts   o f   f ield s   lik u n d e r s ea   ex p lo r atio n   an d   m ed ical   r o b o tics   wh ile  also   en co u r a g in g   f lex ib ilit y   a n d   ea s y   in co r p o r atio n   in to   p r ee x is tin g   f r am ewo r k s .   B y   d etec tin g   in ef f icien cies  a n d   im p r o v in g   r eso u r ce   allo ca tio n   in   r ea l - tim e,   th f ee d b ac k   lo o p   g u ar a n tees  o n g o in g   im p r o v em en t,   wh ich   is   v ital  f o r   s u r v eillan ce   an d   en v ir o n m e n tal  m o n ito r in g .   Def en s s y s tem s   an d   au to n o m o u s   ca r s   b en ef it  f r o m   im p r o v e d   en v ir o n m e n tal  awa r en ess   an d   o b s tacle   id en tific atio n   m ad p o s s ib le  b y   s en s o r   f u s io n ,   wh ich   in   tu r n   r ed u ce s   th e   lik elih o o d   o f   c o llis io n s   an d   i n cr ea s es  s af ety .   T h r etail,   h ea lth ca r e,   a n d   m an u f ac tu r in g   i n d u s tr ies  m ay   all  b en ef it  f r o m   h u m a n - r o b o t c o o p er atio n ,   wh ich   im p r o v es p r o ce s s es a n d   h el p s   with   v ar iety   o f   jo b s .       T ab le  3 .   L e v er ag in g   p ath   p lan n in g   alg o r ith m s   f o r   en h a n ce d   r o b o tic  au t o n o m y   A sp e c t   U ses   A p p l i c a t i o n s   A d v a n t a g e s   P a t h   p l a n n i n g   N a v i g a t i o n ,   t a s k   o p t i m i z a t i o n   S e a r c h   a n d   R e sc u e ,   S p a c e   Ex p l o r a t i o n   M i n i m i z e t r a v e l   t i me ,   ma x i mi z e mi ssi o n   su c c e ss r a t e ,   i n c r e a s e e x p l o r a t i o n   e f f i c i e n c y   A l g o r i t h m   d e si g n   C u s t o mi z a t i o n ,   i n t e g r a t i o n   M e d i c a l   r o b o t i c s,   u n d e r w a t e r   e x p l o r a t i o n   Ta i l o r a l g o r i t h ms  t o   s p e c i f i c   t a s k s,  s e a ml e ssl y   i n t e g r a t e s wi t h   e x i st i n g   s y st e ms e n h a n c e a d a p t a b i l i t y   F e e d b a c k   l o o p   P e r f o r ma n c e   m o n i t o r i n g ,   o p t i m i z a t i o n   S u r v e i l l a n c e ,   e n v i r o n m e n t a l   m o n i t o r i n g   I d e n t i f i e s   i n e f f i c i e n c i e s ,   f i n e - t u n e s a l g o r i t h ms  i n   r e a l - t i me ,   o p t i m i z e s res o u r c e   a l l o c a t i o n   S e n s o r   f u s i o n   En v i r o n m e n t a l   p e r c e p t i o n ,   o b s t a c l e   d e t e c t i o n   A u t o n o m o u v e h i c l e s ,   d e f e n se   sy st e ms   I mp r o v e s   si t u a t i o n a l   a w a r e n e ss,   e n h a n c e safet y ,   r e d u c e c o l l i si o n   r i s k s   H u ma n - r o b o t   c o l l a b o r a t i o n   Ta sk   a ss i st a n c e ,   w o r k f l o w   o p t i m i z a t i o n   M a n u f a c t u r i n g ,   h e a l t h c a r e ,   r e t a i l   S t r e a m l i n e s   o p e r a t i o n s,   e n h a n c e s   p r o d u c t i v i t y ,   F a c i l i t a t e s s e a m l e ss   h u m a n - r o b o t   i n t e r a c t i o n       4 . 2 . 3 .   Sens it iv it y   a na ly s is   Sen s itiv ity   an aly s is   in v o lv es  s y s tem atica lly   v ar y in g   i n p u t   p ar am eter s   an d   en v ir o n m en tal  co n d itio n s   to   ass es s   th r o b u s tn ess   an d   s en s i tiv ity   o f   p ath   p lan n in g   a lg o r ith m s .   R esear ch er s   ev alu ate  h o ch an g es  in   f ac to r s   s u ch   as  p atien an ato m y ,   s u r g ical  o b jectiv es,  an d   en v ir o n m e n tal  u n ce r tain ties   af f ec alg o r ith m ic   p er f o r m an ce .   Sen s itiv ity   an a ly s is   h elp s   id en tify   cr itical  p ar am eter s   an d   s ce n a r io s   th at  m ay   in f lu e n ce   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n d o n esian   J   E lec  E n g   &   C o m p   Sci     I SS N:   2502 - 4 7 5 2         E n h a n ce d   p erfo r ma n ce   a n d   e fficien cy   o f ro b o tic  a u t o n o mo u s   p r o ce d u r es  …  ( R a ma n   La th a )   221   alg o r ith m ic  b eh av io r   an d   g u id alg o r ith m   r ef in em en t   a n d   o p tim izatio n .   E v alu atio n   o f   p ath   p lan n in g   alg o r ith m s   f o r   r o b o tic  au to n o m o u s   s u r g er y   r elies  h ea v ily   o n   s en s itiv ity   an aly s is .   I e n tails   m eth o d ically   ch an g in g   in p u s ettin g s   o r   ex t er n al  f ac to r s   t o   ev alu ate   th i m p ac o n   alg o r it h m   p e r f o r m a n ce .   Path   p la n n er s   m ig h u s s en s itiv ity   an al y s is   to   ze r o   in   o n   im p o r tan t   v a r iab les  lik s u r g ical  t o o p r o p er ties ,   an ato m ical   v ar iab ilit y ,   an d   o b s tacle   d en s it y   th at  a r im p ac tin g   alg o r ith m   b eh av i o r .   R esear ch er s   lear n   a b o u th r esil ien ce   an d   a d ap tab ilit y   o f   al g o r ith m s   in   v a r io u s   s u r g ical  cir cu m s tan ce s   b y   m ea s u r in g   th ef f ec o f   p a r am ete r   alter atio n s   o n   alg o r ith m   o u tp u ts .   I n   ad d itio n   t o   d ir ec tin g   th cr ea tio n   o f   m eth o d s   to   m an ag p o s s ib le  h az ar d s ,   se n s itiv ity   an aly s is   a s s i s ts   in   i d en tify in g   al g o r ith m   lim its   an d   wea k n ess es.  Plu s ,   it   lets   s cie n tis ts   ze r o   in   o n   th e   alg o r ith m ic  f ac to r s   th at  r ea lly   m atter   f o r   s u r g ical  r esu lts ,   s o   th ey   ca n   im p r o v alg o r ith m   p er f o r m an ce .   W h en   it  co m es  to   r o b o tic  au to n o m o u s   s u r g er y ,   s en s itiv ity   an aly s is   i s   g am e - ch an g er .   I m et h o d ically   ev alu ates  h o r o u te  p lan n i n g   alg o r ith m s   r esp o n d   to   d if f er e n t scen ar io s ,   m ak in g   th em   m o r e   r eliab le  an d   ef f ec tiv e .       5.   CO NCLU SI O N   An aly zin g   r o u te   p lan n in g   alg o r ith m s   f o r   a u to n o m o u s   r o b o tic  s u r g er y   h ig h lig h ts   h o th ey   m ig h im p r o v e   ef f icien c y   a n d   r esu lts ,   p o te n tially   tr an s f o r m in g   th e   f ield   o f   s u r g e r y .   T h er e   ar e   s till   o b s tacle s   to   th ei r   b r o ad   ac ce p tan ce ,   d esp ite   th en co u r ag in g   d ev elo p m en ts .   On o f   t h b i g g est  o b s tacle s   is   m ak in g   s u r alg o r ith m s   ca n   ad a p to   ch a n g in g   s u r g ical  s ettin g s   with o u co m p r o m is in g   p atien t   s af ety .   Fu r t h er m o r e,   co m p r eh e n s iv o p tim izatio n   a n d   v alid atio n   is   r eq u ir ed   s in ce   alg o r ith m ic  ch o ices  af f ec t   s u r g ical  r esu lts   a n d   p atien r ec o v er y .   Op tim al  r o u te  p lan n in g   alg o r ith m s   h av th p o ten tial  to   r ev o lu tio n ize  r o b o tic  s u r g er y   b y   cu ttin g   d o wn   o n   o p er atin g   tim es,  in cr ea s in g   ac cu r ac y ,   an d   d ec r ea s in g   tis s u d am ag e.   T h er is   n ee d   f o r   f u r th er   r esear c h   an d   in n o v atio n   to   ad d r es s   lim its   in clu d in g   co m p u tin g   co m p lex ity   a n d   th n ec ess ity   f o r   r ea l - tim ad ap tab ilit y .   C o n tin u in g   r esear ch   an d   m u ltid is cip lin ar y   co o p er atio n   ar k e y   to   m ee tin g   th ese  is s u es  in   th f u tu r e.   T h s ea m less   in teg r atio n   o f   ad a p tiv alg o r it h m s   in to   r o b o tic  s y s tem s   an d   th eir   ab ilit y   to   ad ju s to   r ea l - tim s u r g ical  s itu atio n s   is   o f   th u tm o s im p o r tan ce .   T o   p u th ese  in n o v atio n s   in to   cli n ical  p r ac tice,   th er e   m u s b th o r o u g h   r eg u lato r y   clea r an ce   a n d   clin ical  v alid atio n .   Au to n o m o u s   r o b o tic  s u r g er y ,   en a b led   b y   s o p h is tic ated   r o u te   p lan n in g   alg o r ith m s ,   h as  e n o r m o u s   p o ten tial  to   r ev o lu tio n ize   s u r g ical  tr ea tm en t   b y   r eso lv in g   th ese  is s u es  an d   co n s tr ain ts .   Ag v ar ies  f r o m   3 8   to   6 2   y ea r s   o ld ,   weig h f r o m   6 5   to   8 5   k g ,   h eig h t   f r o m   1 6 0   to   1 8 0   cm ,   b lo o d   p r ess u r f r o m   1 1 0   to   1 4 0 / 9 0   m m   Hg ,   h ea r t   r ate   f r o m   7 0   to   8 5   b p m ,   h em o g lo b in   f r o m   1 2   to   1 4   g /DL ,   an d   b o d y   m ass   in d ex   f r o m   2 5 . 4   to   2 9 . 4 .       F UNDING   I NF O R M A T I O N   T h au th o r s   s tate  n o   f u n d in g   in v o lv e d .       AUTHO CO NT RI B UT I O NS ST A T E M E N T     Na m o f   Aut ho r   C   M   So   Va   Fo   I   R   D   O   E   Vi   Su   P   Fu   R am an   L ath a                               Sar av an an   Srir am                               B alu   B h ar ath i                               J o h n   B en n ilo   Fer n an d es                               Ay alap o g u   R atn R aju                               Kan n an   B o o p at h y                               Su b b iah   Mu r u g an                                 C     C o n c e p t u a l i z a t i o n   M     M e t h o d o l o g y   So     So f t w a r e   Va     Va l i d a t i o n   Fo     Fo r mal   a n a l y s i s   I     I n v e s t i g a t i o n   R     R e so u r c e s   D   :   D a t a   C u r a t i o n   O   :   W r i t i n g   -   O r i g i n a l   D r a f t   E   :   W r i t i n g   -   R e v i e w   &   E d i t i n g   Vi     Vi su a l i z a t i o n   Su     Su p e r v i s i o n   P     P r o j e c t   a d mi n i st r a t i o n   Fu     Fu n d i n g   a c q u i si t i o n         CO NF L I C T   O F   I N T E R E S T   ST A T E M E NT   T h au th o r s   d ec lar th at  th e r is   n o   co n f lict o f   in ter est.         Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 5 0 2 - 4 7 5 2   I n d o n esian   J   E lec  E n g   &   C o m p   Sci Vo l.  3 9 ,   No .   1 ,   Ju ly   20 25 :   2 1 4 - 2 2 4   222   DATA AV AI L AB I L I T Y   Data   av ailab ilit y   is   n o ap p li ca b le  to   th is   p ap er   as  n o   n e d ata  wer cr ea ted   o r   an aly ze d   in   th is   s tu d y .         RE F E R E NC E S   [ 1 ]   M .   K u r t   P e h l i v a n o ğ l u ,   E.   C .   A y ,   A .   G .   Ek e r ,   N .   B .   A l b a y r a k ,   N .   D u r u ,   A .   S .   M u t l u e r ,   T.   T.   D ü n d a r ,   a n d   I .   D o ğ a n ,   A   n e w   su r g i c a l   p a t h   p l a n n i n g   f r a m e w o r k   f o r   n e u r o s u r g e r y ,   T h e   I n t .   J .   o f   Me d i c a l   Ro b o t i c a n d   C o m p u t e As si s t e d   S u r g e ry ,   v o l .   2 0 ,   n o .   1 ,   p p .   1 - 1 5 ,   2 0 2 4 d o i 1 0 . 1 0 0 2 / r c s. 2 5 7 6   [ 2 ]   L.   P h l i p p e n ,   B .   H o h l ma n n ,   a n d   K .   R a d e r m a c h e r ,   3 D   R e c o n st r u c t i o n   o f   F e mu r   u s i n g   U l t r a s o u n d - H a n d   G u i d e d   Ev a l u a t i o n   a n d   A u t o n o m o u s R o b o t i c   A p p r o a c h ,   I n   Pro c .   o f   t h e   2 2 n d   An n u a l   Me e t i n g   o f   t h e   I n t e rn a ,   v o l .   6 ,   p p .   7 5 - 8 1 ,   2 0 2 4 d o i 1 0 . 2 9 0 0 7 / 7 r r 8 .   [ 3 ]   H .   F a n ,   J .   H u a n g ,   X .   H u a n g ,   H .   Z h u ,   a n d   H .   S u ,   B I - R R T* :   A n   i m p r o v e d   p a t h   p l a n n i n g   a l g o r i t h m   f o r   s e c u r e   a n d   t r u s t w o r t h y   mo b i l e   r o b o t s   s y st e ms,”   H e l i y o n ,   v o l .   1 0 ,   p p .   1 - 1 6 ,   2 0 2 4 doi 1 0 . 1 0 1 6 / j . h e l i y o n . 2 0 2 4 . e 2 6 4 0 3 .   [ 4 ]   Y .   H u a n g ,   L .   Y u ,   a n d   F .   Z h a n g ,   A   su r v e y   o n   p u n c t u r e   mo d e l a n d   p a t h   p l a n n i n g   a l g o r i t h ms  o f   b e v e l - t i p p e d   f l e x i b l e   n e e d l e s,”   H e l i y o n ,   v o l .   1 0 ,   p p .   1 - 2 6 ,   2 0 2 4 ,   d o i 1 0 . 1 0 1 6 / j . h e l i y o n . 2 0 2 4 . e 2 5 0 0 2 .   [ 5 ]   V .   G .   N a i r ,   Ef f i c i e n t   P a t h   P l a n n i n g   A l g o r i t h m   f o r   M o b i l e   R o b o t s   P e r f o r mi n g   F l o o r   C l e a n i n g   L i k e   O p e r a t i o n s,”   J .   o f   R o b o t i c s   a n d   C o n t ro l   ( J RC ) ,   v o l .   5 ,   n o .   1 ,   p p .   2 8 7 - 3 0 0 ,   2 0 2 4 ,   d o i :   1 0 . 1 8 1 9 6 / j r c . v 5 i 1 . 2 0 0 3 5 .   [ 6 ]   C .   M a ,   H .   Z o u ,   a n d   X .   A n ,   A   C o mp l e t e   C o v e r a g e   P a t h   P l a n n i n g   A p p r o a c h   f o r   a n   A u t o n o m o u s   U n d e r w a t e r   H e l i c o p t e r   i n   U n k n o w n   En v i r o n me n t   B a s e d   o n   V F H +   A l g o r i t h m,”   J .   o f   M a r i n e   S c i e n c e   a n d   E n g . ,   v o l .   1 2 ,   n o .   3 ,   p p .     1 - 1 8 ,   2 0 2 4 ,   d o i 1 0 . 3 3 9 0 / j ms e 1 2 0 3 0 4 1 2 .   [ 7 ]   D .   W u ,   R .   Z h a n g ,   A .   P o r e ,   D .   D a l l A l b a ,   X .   T.   H a ,   Z .   Li ,   Y .   Z h a n g ,   F .   H e r r e r a ,   M .   O u r a k ,   W .   K o w a l c z y k ,   a n d   E.   D e   M o mi ,   A   r e v i e w   o n   ma c h i n e   l e a r n i n g   i n   f l e x i b l e   su r g i c a l   a n d   i n t e r v e n t i o n a l   r o b o t s:   W h e r e   w e   a r e   a n d   w h e r e   w e   a r e   g o i n g ,   Bi o m e d i c a l   S i g n a l   Pr o c e ssi n g   a n d   C o n t ro l ,   v o l .   9 3 ,   p p .   1 - 2 1 ,   2 0 2 4 ,   d o i 1 0 . 1 0 1 6 / j . b s p c . 2 0 2 4 . 1 0 6 1 7 9 .   [ 8 ]   F a i s h a l   M .   E n h a n c i n g   M u l t i - R o b o t   F o r mat i o n   C o n t r o l   a n d   N a v i g a t i o n   U si n g   V i r t u a l   S t r u c t u r e a n d   I mp r o v e d   P a t h   P l a n n i n g   A l g o r i t h ms ,   Re se a r c h   S q u a r e ,   p p .   1 - 8 ,   2 0 2 4 ,   d o i 1 0 . 2 1 2 0 3 / r s. 3 . r s - 4 1 1 3 0 9 9 / v 1 .   [ 9 ]   Y .   R i v e r o - M o r e n o ,   M .   R o d r i g u e z ,   P .   Lo s a d a - M u ñ o z ,   S .   R e d d e n ,   S .   Lo p e z - Le z a m a ,   A .   V i d a l - G a l l a r d o ,   D .   M a c h a d o - P a l e d ,   J.  C .   G u i l a r t e ,   S .   Te r a n - Q u i n t e r o ,   Y .   R i v e r o ,   a n d   S .   M .   Te r a n ,   A u t o n o m o u s   R o b o t i c   S u r g e r y :   H a t h e   F u t u r e   A r r i v e d ? ,   C u r e u s ,   v o l .   1 6 ,   n o .   1 ,   p p .   1 - 1 0 ,   2 0 2 4 ,   d o i :   1 0 . 7 7 5 9 / c u r e u s. 5 2 2 4 3 .   [ 1 0 ]   J.  Z h a o ,   H .   C h e n ,   Q .   Ti a n ,   J .   C h e n ,   B .   Y a n g ,   a n d   H .   Li u ,   B r o n c h o C o p i l o t :   To w a r d s   A u t o n o m o u s   R o b o t i c   B r o n c h o s c o p y   v i a   M u l t i m o d a l   R e i n f o r c e me n t   Le a r n i n g ,   a r Xi v   p re p ri n t   a r Xi v :   2 4 0 3 . 0 1 4 8 3 ,   p p .   1 - 8 ,   2 0 2 4 d o i 1 0 . 4 8 5 5 0 / a r X i v . 2 4 0 3 . 0 1 4 8 3 .   [ 1 1 ]   N .   B a s k a r ,   S .   A k sh i t h a ,   S .   Y o sm i t h a ,   T.   T.   Y a d a v ,   N .   B a s k a r ,   S .   A k sh i t h a ,   S .   Y o smi t h a ,   a n d   T.   T.   Y a d a v ,   M a c h i n e   l e a r n i n g   f o r   r o b o t   n a v i g a t i o n   c l a ss i f i c a t i o n   u s i n g   u l t r a s o u n d   se n so r   d a t a ,   J .   o f   S c i e n c e   a n d   T e c h . ,   v o l .   9 ,   n o .   1 ,   p p .   5 0 - 6 0 ,   2 0 2 4 ,   d o i 1 0 . 4 6 2 4 3 / j st . 2 0 2 4 . v 9 . i 1 . p p 5 0 - 60 .   [ 1 2 ]   E.   A u h ,   J .   K i m ,   Y .   J o o ,   J.  P a r k ,   G .   Le e ,   I .   O h ,   N .   P i c o ,   a n d   H .   M o o n ,   U n l o a d i n g   se q u e n c e   p l a n n i n g   f o r   a u t o n o m o u r o b o t i c   c o n t a i n e r - u n l o a d i n g   s y s t e u s i n g   A - st a r   sea r c h   a l g o r i t h m ,   En g .   S c i e n c e   a n d   T e c h . ,   a n   I n t .   J . ,   v o l .   5 0 ,   p p .   2 0 2 4 ,   d o i 1 0 . 1 0 1 6 / j . j e st c h . 2 0 2 3 . 1 0 1 6 1 0 .   [ 1 3 ]   M .   M .   H a md ,   A .   A .   I b r a h i m,  a n d   M .   R .   A t i a ,   S e l e c t i n g   D y n a mi c   P a t h   P l a n n i n g   A l g o r i t h B a se d - U p o n   R a n k i n g   A p p r o a c h   f o r   O mn i - W h e e l e d   M o b i l e   R o b o t ,   J .   o f   Ad v a n c e d   Re s.  i n   Ap p l i e d   S c i e n c e s   a n d   E n g .   T e c h . ,   v o l .   4 1 ,   n o .   2 ,   p p .   1 2 8 - 1 3 8 ,   2 0 2 4 ,   d oi :   1 0 . 3 7 9 3 4 / a r a s e t . 4 1 . 2 . 1 2 5 1 3 8 .   [ 1 4 ]   A .   M a r a sh i a n ,   a n d   A .   R a z mi n i a ,   M o b i l e   r o b o t p a t h - p l a n n i n g   a n d   p a t h - t r a c k i n g   i n   st a t i c   a n d   d y n a m i c   e n v i r o n men t s:   D y n a m i c   p r o g r a mm i n g   a p p r o a c h ,   R o b o t i c a n d   A u t o n o m o u s   S y s t e m s ,   v o l .   1 7 2 ,   p p .   1 - 1 3 ,   2 0 2 4 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . r o b o t . 2 0 2 3 . 1 0 4 5 9 2 .   [ 1 5 ]   E.   A d e d i r a n ,   T.   O g u n y i n k a ,   a n d   W .   S a k p e r e ,   A d v a n c i n g   R o b o t i c s:   H a r mo n i z i n g   D e s i g n s,   C o n c e p t s,   a n d   M e t h o d ,   I n t .   J .   o f   Ad v a n c e s i n   En g .   a n d   M a n a g e m e n t   ( I J AEM ) ,   v o l .   6 ,   n o .   0 4 ,   p p .   2 4 2 - 2 5 0 ,   2 0 2 4 ,   d o i :   1 0 . 3 5 6 2 9 / 5 2 5 2 - 0 6 0 4 2 4 2 2 5 0 .   [ 1 6 ]   T.   S e n t h i l   K u m a r ,   R .   R a ma n ,   M .   K a r t h i k e y a n ,   C . J .   R a w a n d a l e ,   S .   S a s i k a l a   a n d   S .   M u r u g a n ,   " D r u n k   D r i v i n g   D e t e c t i o n   a n d   A u t o ma t i c   C a r   I g n i t i o n   Lo c k i n g   S y s t e m" ,   I n t e r n a t i o n a l   C o n f e r e n c e   o n   S e l f   S u s t a i n a b l e   A rt i f i c i a l   I n t e l l i g e n c e   S y st e m s ,   p p .   1 4 6 3 - 1 4 6 8 ,   2 0 2 3 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / I C S S A S 5 7 9 1 8 . 2 0 2 3 . 1 0 3 3 1 7 5 4 .   [ 1 7 ]   Q .   Zh a n g ,   R .   Li ,   J.  S u n ,   L.   W e i ,   J.  H u a n g ,   a n d   Y .   Ta n ,   D y n a m i c   3 D   P o i n t   C l o u d   D r i v e n   A u t o n o m o u s Hie r a r c h i c a l   P a t h   P l a n n i n g   f o r   Q u a d r u p e d   R o b o t s,   Pr e p r i n t s ,   1 - 2 3 ,   2 0 2 4 ,   d o i :   1 0 . 2 0 9 4 4 / p r e p r i n t s 2 0 2 4 0 2 . 1 6 8 6 . v 1 .   [ 1 8 ]   Z.   S u n ,   B .   L e i ,   P .   X i e ,   F .   L i u ,   J.   G a o ,   Y .   Z h a n g ,   a n d   J.   W a n g ,   M u l t i - R i sk - R R T:   A n   Ef f i c i e n t   M o t i o n   P l a n n i n g   A l g o r i t h f o r   R o b o t i c   A u t o n o mo u s   L u g g a g e   Tr o l l e y   C o l l e c t i o n   a t   A i r p o r t s,”   I EE T ra n s .   o n   I n t e l l i g e n t   V e h i c l e s ,   p p .   1 - 1 2 ,   2 0 2 4 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / TI V . 2 0 2 3 . 3 3 4 9 1 71 .   [ 1 9 ]   H .   Esma i e l ,   G .   Zh a o ,   Z.   A .   Q a s e m,  J.  Q i ,   a n d   H .   S u n ,   D o u b l e - L a y e r   R R T*   O b j e c t i v e   B i a A n y t i me   M o t i o n   P l a n n i n g   A l g o r i t h m ,   Ro b o t i c s ,   v o l .   1 3 ,   n o .   3 ,   p p .   1 - 1 5 ,   2 0 2 4 doi 1 0 . 3 3 9 0 / r o b o t i c s 1 3 0 3 0 0 4 1 .   [ 2 0 ]   H .   S u w o y o ,   A .   A d r i a n s y a h ,   J.  A n d i k a ,   M .   H .   H a j a r ,   T .   G .   M o c h t a r ,   M .   Y u su f ,   a n d   F .   R .   H u t o m o ,   U t i l i z i n g   I n v e r se  K i n e ma t i c s   f o r   P r e c i s e   G u i d a n c e   i n   P l a n n i n g   6 - D o F   R o b o t   E n d - Ef f e c t o r   M o v e me n t s ,   I n t .   J .   o f   E n g .   C o n t i n u i t y ,   v o l .   3 ,   n o .   1 ,   p p .   2 4 - 3 7 ,   2 0 2 4 ,   d o i 1 0 . 5 8 2 9 1 / i j e c . v 3 i 1 . 1 4 8 .   [ 2 1 ]   M .   D .   A .   H a s a n ,   K .   B a l a s u b a d r a ,   G .   V a d i v e l ,   N .   A r u n f r e d ,   M .   V .   I sh w a r y a   a n d   S .   M u r u g a n ,   " I o T - D r i v e n   I mag e   R e c o g n i t i o n   f o r   M i c r o p l a st i c   A n a l y si s   i n   W a t e r   S y st e ms  u si n g   C o n v o l u t i o n a l   N e u r a l   N e t w o r k s,"   2 n d   I n t e rn a t i o n a l   C o n f e re n c e   o n   C o m p u t e r,   C o m m u n i c a t i o n   a n d   C o n t r o l ,   p p .   1 - 6 ,   2 0 2 4 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / I C 4 5 7 4 3 4 . 2 0 2 4 . 1 0 4 8 6 4 9 0 .   [ 2 2 ]   X .   D e n g ,   D .   H e ,   a n d   L .   Q u ,   A   M u l t i - st r a t e g y   E n h a n c e d   A r i t h met i c   O p t i m i z a t i o n   A l g o r i t h a n d   I t A p p l i c a t i o n   i n   P a t h   P l a n n i n g   o f   M o b i l e   R o b o t s,”   N e u r a l   Pr o c e ssi n g   L e t t e rs ,   v o l .   5 6 ,   n o .   1 ,   p p .   1 - 5 1 ,   2 0 2 4 d o i 1 0 . 1 0 0 7 / s1 1 0 6 3 - 0 2 4 - 1 1 4 6 7 - 6 .   [ 2 3 ]   M .   M a d h e sw a r a n   a n d   A .   M .   M u r u g a i y a n ,   A   S y s t e m a t i c   V i d e o   I n d e x i n g   A p p r o a c h   U s i n g   D e c i s i o n   Tr e e ,   I n t e rn a t i o n a l   J o u rn a l   o f   Ad v a n c e i n   S i g n a l   a n d   I m a g e   S c i e n c e s ,   v o l .   8 ,   n o .   2 ,   p p .   1 8 2 5 ,   2 0 2 2 ,   d o i :   1 0 . 2 9 2 8 4 / i j a si s . 8 . 2 . 2 0 2 2 . 1 8 - 2 5 .   [ 2 4 ]   V . S a n g e e t h a ,   M .   V a n e e t a ,   A .   M a ma t h a ,   M .   S h o b a ,   S . R .   D e e p a ,   V .   S u j a t h a ,   S .   S u j a t h a ,   A   B r e a s t   c a n c e r   p r e d i c t i o n   u s i n g   g e n e t i c   a l g o r i t h m   a n d   s a n d   c a t   sw a r m   o p t i m i z a t i o n   a l g o r i t h m,   I n d o n e si a n   J o u r n a l   o f   E l e c t ri c a l   E n g i n e e r i n g   a n d   C o m p u t e r   S c i e n c e ,   V o l   3 7 ,   N o   2 ,   2 0 2 5 ,   d o i :   1 0 . 1 1 5 9 1 / i j e e c s. v 3 7 . i 2 . p p 8 4 9 - 8 5 8 .   [ 2 5 ]   M .   Jo t h i s h   K u mar,   S .   M i s h r a ,   G .   R .   El a n g o v a n ,   M .   R a j m o h a n ,   S .   M u r u g a n ,   a n d   N .   A .   V i g n e s h ,   B a y e s i a n   d e c i si o n   mo d e l   b a s e d   r e l i a b l e   r o u t e   f o r m a t i o n   i n   i n t e r n e t   o f   t h i n g s” ,   I n d o n e s i a n   J .   o f   El e c t .   E n g .   a n d   C o m p .   S c i . ,   v o l .   3 4 ,   n o .   3 ,   p p .   1 6 7 7 - 1 6 8 5 ,   2 0 2 4 .   d o i 1 0 . 1 1 5 9 1 / i j e e c s . v 3 4 . i 3 . p p 1 6 6 5 - 1 6 7 3 .   [ 2 6 ]   M . P .   A a r t h i ,   C .   M .   R e d d y ,   A .   A n b a r a si ,   N .   M o h a n k u mar,   M . V .   I sh w a r y a   a n d   S .   M u r u g a n ,   " C l o u d - B a s e d   R o a d   S a f e t y   f o r   R e a l - Ti me  V e h i c l e   R a sh   D r i v i n g   A l e r t w i t h   R a n d o F o r e st   A l g o r i t h m , "   3 r d   I n t e r n a t i o n a l   C o n f e r e n c e   f o I n n o v a t i o n   i n   T e c h n o l o g y p p .   1 - 6 ,   2 0 2 4 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / I N O C O N 6 0 7 5 4 . 2 0 2 4 . 1 0 5 1 1 3 1 6 .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n d o n esian   J   E lec  E n g   &   C o m p   Sci     I SS N:   2502 - 4 7 5 2         E n h a n ce d   p erfo r ma n ce   a n d   e fficien cy   o f ro b o tic  a u t o n o mo u s   p r o ce d u r es  …  ( R a ma n   La th a )   223   [ 2 7 ]   B.  J.  G a n e sh ,   P .   V i j a y a n ,   V .   V a i d e h i ,   S .   M u r u g a n ,   R .   M e e n a k sh i   a n d   M .   R a j mo h a n ,   " S V M - b a s e d   P r e d i c t i v e   M o d e l i n g   o f   D r o w si n e ss  i n   H o s p i t a l   S t a f f   f o r   O c c u p a t i o n a l   S a f e t y   S o l u t i o n   v i a   I o I n f r a st r u c t u r e , "   2 n d   I n t e r n a t i o n a l   C o n f e r e n c e   o n   C o m p u t e r ,   C o m m u n i c a t i o n   a n d   C o n t r o l ,   p p .   1 - 5 ,   2 0 2 4 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / I C 4 5 7 4 3 4 . 2 0 2 4 . 1 0 4 8 6 4 2 9 .       B I O G RAP H I E S O F   AUTH O RS       Dr .   Ra m a n   L a th a           re c e iv e d   t h e   P h . D.  d e g re e   in   CS fro m   P M U,  Th a n jav u i n   M a rc h   2 0 1 7   a n d   th e   M . Tec h .   d e g re e   in   c o m p u t e sc ien c e   a n d   e n g in e e rin g   fr o m   th e   An n a   Un iv e rsity ,   TN,   In d ia,  i n   2 0 0 9   a n d   t h e   b a c h e lo d e g re e   in   c o m p u ter  a p p li c a ti o n   fro m   M a d ra s   Un iv e rsity ,   TN,   In d ia,  2 0 0 4 .   He re se a rc h   in t e re sts  in c lu d e   wire les se n so n e two r k s,  m a c h i n e   lea rn in g   a n d   n e two r k s .   S h e   h a p u b li s h e d   3 5   re se a rc h   p a p e rs  i n   v a rio u in tern a t io n a j o u r n a ls   a n d   c o n fe re n c e s .   P re se n tl y   sh e   is  wo r k in g   a p ro fe ss o i n   t h e   d e p a rtme n t   o f   CS E ,   K .   Ra m a k rish n a n   Co ll e g e   o En g in e e rin g ,   Tri c h ira p a ll i,   TN,   6 0 0 0 2 8 .   S h e   c a n   b e   c o n tac ted   a t   e m a il lath a it 6 4 @ g m a il . c o m         Mr.  S a r a v a n a n   S r ira m           is  c u rre n tl y   p u rsu in g   a   B. Tec h   d e g re e   in   e lec tro n ics   a n d   c o m m u n ica ti o n   e n g i n e e rin g   a A m rit a   Vish wa   Vid y a p e e th a m ,   Ch e n n a i.   His  a re a o in tere st  in c lu d e   I o T ,   a n ten n a s,   b i o m e d i c a sig n a p ro c e ss in g ,   a n d   ima g e   p r o c e ss in g .   He   c a n   b e   c o n tac ted   a e m a il s1 8 iram @g m a il . c o m .         Ms.   Ba lu   Bh a r a t h         is  a n   a ss istan p ro fe ss o i n   De p a rtme n o f   Co m p u ter  S c ien c e   a n d   En g in e e rin g   a t   R. M . K.   En g i n e e rin g   Co l leg e .   S h e   o b tain e d   h e Ba c h e lo o f   En g in e e ri n g   d e g re e   in   c o m p u ter  sc ien c e   fro m   Ve Tec h   a n d   M a ste o E n g in e e rin g   d e g re e   i n   c o m p u te r   sc ien c e   fro m   R. M . K.  En g in e e rin g   C o ll e g e .   S h e   is   c u rre n tl y   p u rsu in g   P h . D .   d e g re e   i n   A n n Un iv e rsity .   He a re a o in tere st   in c lu d e   a rti ficia in telli g e n c e ,   c lo u d   c o m p u ti n g ,   a n d   b lo c k   c h a in .   S h e   h a s p u b li s h e d   7   p a p e rs   in   i n tern a ti o n a j o u r n a a n d   c o n fe re n c e .   Sh e   c a n   b e   c o n tac ted   a e m a il :   h b b s k 2 0 @g m a il . c o m .         Dr .   J o h n   Be n n il o   Fer n a n d e         re c e iv e d   th e   P h . D.  d e g re e   in   ECE   fro m   KLEF   (De e m e d   to   b e   Un i v e rsity ),   G u n t u r,   AP  a n d   t h e   M . Tec h .   d e g re e   in   e m b e d d e d   s y ste m fro m   th e   Hin d u sta n   Un i v e rsity ,   Ch e n n a i,   Tam il   Na d u ,   I n d ia  a n d   th e   B . Tec h .   d e g re e   in   e lec tro n ics   a n d   c o m m u n ica ti o n   e n g i n e e rin g   fr o m   An n a   Un iv e rsity   C h e n n a i.   His  re se a rc h   in tere sts  in c lu d e   sig n a p ro c e ss i n g ,   AI   &   M L,   wire les c o m m u n ica ti o n s ,   a n d   e m b e d d e d   s y ste m s .   He   h a s   p u b li sh e d   3 0   re se a rc h   p a p e rs  in   v a rio u in ter n a ti o n a jo u r n a ls  a n d   c o n fe re n c e s.  P re se n tl y   h e   is   wo rk i n g   a a ss istan p ro fe ss o r   in   th e   D e p a rtme n o ECE ,   Ka las a li n g a m   Ac a d e m y   o Re se a rc h   a n d   Ed u c a ti o n   (De e m e d   to   b e   Un iv e rsity ),   Krish n a n k o il ,   Tam il   Na d u ,   I n d ia - 6 2 6 1 2 5 .   He   c a n   b e   c o n tac ted   a e m a il :   b e n n ij 0 5 @ g m a il . c o m         Dr .   Ay a l a p o g u   Ra tn a   Ra j u           re c e iv e d   h is  u n d e rg ra d u a te  d e g re e   B.   Tec h . ,   i n   in fo rm a ti o n   tec h n o lo g y   d isc ip l in e   fro m   Ja wa h a rlal  Ne h r u   Tec h n o l o g ica U n iv e rsit y ,   Hy d e ra b a d   a n d   P o stg ra d u a te  De g re e   M .   E.   i n   C S f ro m   A n n a m a lai  Un iv e rsit y ,   Tam il n a d u .   In d ia.   In   2 0 2 4 ,   h e   c o m p lete d   d o c to ra d e g re e   Ph . D .   i n   c o m p u t e sc ien c e   a n d   e n g in e e rin g   d isc ip li n e   fro m   Ja wa h a rlal  Ne h ru   Tec h n o lo g ica Un i v e rsity ,   Hy d e ra b a d .   No h e   is  c u rre n tl y   wo rk i n g   a a ss istan p ro fe ss o r   i n   t h e   D e p a rtme n t   o f   CS E   a M a h a tma   G a n d h In sti tu te   o f   Tec h n o l o g y ,   Hy d e ra b a d .   He   h a s   p u b l ish e d   c o n si d e ra b le  re p u te d   j o u r n a ls  i n d e x e d   in   S c o p u s,   S CI,   a n d   S CIE .   He   is  a   li f e   m e m b e o IAENG .   His  a re a o in tere st  a re   m e d ica ima g e   p ro c e ss in g ,   a rti ficia l   in telli g e n c e ,   m a c h in e   lea rn in g ,   d a ta   sc ien c e   a n d   c y b e se c u rit y .   He   c a n   b e   c o n tac t ed   at   e m a il :   a ra tn a ra ju _ c se @m g it . a c . in .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.