要約
ケーブル駆動連続マニピュレーター (CDCM) は、自然な開口部を介して傷跡のない処置を可能にし、湾曲した経路を通した標的病変へのアクセス性を向上させます。
ただし、CDCM は、ヒステリシスを引き起こす非線形ケーブル効果により、作業スペースと制御精度の制限に直面しています。
このペーパーでは、追加の機械要素や作動を必要とせずに、並進運動によってワークスペースを拡張するセミアクティブ メカニズム (SAM) を備えた拡張可能な CDCM を紹介します。
8 つの基準マーカーと RGBD センシングを使用してヒステリシス データセットを収集します。
このデータセットに基づいて、1ms の遅延時間で訓練された時間畳み込みネットワーク (TCN) を使用して、マニピュレータのヒステリシス動作を効果的に推定するリアルタイム ヒステリシス補償制御アルゴリズムを開発します。
ランダム軌道追跡テストとボックス ポインティング タスクによる性能検証では、提案されたコントローラーがヒステリシスをジョイント スペースで最大 69.5%、ボックス ポインティング タスクで約 26% 大幅に低減することが示されました。
要約(オリジナル)
Cable-Driven Continuum Manipulators (CDCMs) enable scar-free procedures via natural orifices and improve target lesion accessibility through curved paths. However, CDCMs face limitations in workspace and control accuracy due to non-linear cable effects causing hysteresis. This paper introduces an extensible CDCM with a Semi-active Mechanism (SAM) to expand the workspace via translational motion without additional mechanical elements or actuation. We collect a hysteresis dataset using 8 fiducial markers and RGBD sensing. Based on this dataset, we develop a real-time hysteresis compensation control algorithm using the trained Temporal Convolutional Network (TCN) with a 1ms time latency, effectively estimating the manipulator’s hysteresis behavior. Performance validation through random trajectory tracking tests and box pointing tasks shows the proposed controller significantly reduces hysteresis by up to 69.5% in joint space and approximately 26% in the box pointing task.
arxiv情報
| 著者 | Junhyun Park,Seonghyeok Jang,Myeongbo Park,Hyojae Park,Jeonghyeon Yoon,Minho Hwang |
| 発行日 | 2024-06-27 13:13:12+00:00 |
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