Using an Improved Output Feedback MPC Approach for Developing a Haptic Virtual Training System

要約

ハプティック トレーニング シミュレーターは一般に、人間のオペレーター、ハプティック インターフェイス、仮想環境の 3 つの主要コンポーネントで構成されます。
これらの各コンポーネントの適切な動的モデリングは、透明性、実際の環境との類似性、および安定性の観点から、システム全体のパフォーマンスの向上に広範囲に及ぶ可能性があります。
この論文では、入力制約付き線形パラメトリック変数モデルを使用して、仮想環境で現象学的洞組織骨折の動的特性評価を行うことにより、内視鏡洞手術（ESS）用の仮想ベースのハプティックトレーニングシミュレータを開発しました。
キャリブレーションされた力センサーを搭載したパラレル ロボット マニピュレーターは、触覚インターフェイスとして採用されています。
オペレータの腕の動特性には、5 パラメータの単一自由度の質量 – 剛性 – 減衰インピーダンス モデルが集中して割り当てられます。
堅牢なオンライン出力フィードバック準最小最大モデル予測制御 (MPC) フレームワークは、仮想環境の区分的線形ダイナミクス間の切り替え中にシステムを安定させるために提案されています。
シミュレーションと実験結果は、ロバスト性と目的のインピーダンス量への収束に関して、提案された制御アルゴリズムの有効性を示しています。

要約(オリジナル)

Haptic training simulators generally consist of three major components, namely a human operator, a haptic interface, and a virtual environment. Appropriate dynamic modeling of each of these components can have far-reaching implications for the whole system’s performance improvement in terms of transparency, the analogy to the real environment, and stability. In this paper, we developed a virtual-based haptic training simulator for Endoscopic Sinus Surgery (ESS) by doing a dynamic characterization of the phenomenological sinus tissue fracture in the virtual environment, using an input-constrained linear parametric variable model. A parallel robot manipulator equipped with a calibrated force sensor is employed as a haptic interface. A lumped five-parameter single-degree-of-freedom mass-stiffness-damping impedance model is assigned to the operator’s arm dynamic. A robust online output feedback quasi-min-max model predictive control (MPC) framework is proposed to stabilize the system during the switching between the piecewise linear dynamics of the virtual environment. The simulations and the experimental results demonstrate the effectiveness of the proposed control algorithm in terms of robustness and convergence to the desired impedance quantities.

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