要約
ケーブル駆動連続マニピュレーター (CDCM) は傷跡のない処置を可能にしますが、ヒステリシスによる作業スペースと制御精度の制限に直面しています。
セミアクティブメカニズム（SAM）を備えた拡張可能なCDCMを導入し、基準マーカーとRGBDセンシングから収集されたデータに基づいて時間畳み込みネットワーク（TCN）を使用して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。
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ランダム軌道追跡テストで最大 69.5%、ボックス ポインティング タスクで約 26% 大幅に削減することを示しています。
SAM メカニズムにより、周囲の組織を損傷することなくさまざまな病変へのアクセスが可能になります。
TCN ベースの補償を備えた提案されたコントローラーは、ヒステリシス挙動を効果的に予測し、リアルタイムで位置と関節角度の誤差を最小限に抑えます。これにより、外科手術のタスクのパフォーマンスが向上する可能性があります。
要約(オリジナル)
Cable-Driven Continuum Manipulators (CDCMs) enable scar-free procedures but face limitations in workspace and control accuracy due to hysteresis. We introduce an extensible CDCM with a Semi-active Mechanism (SAM) and develop a real-time hysteresis compensation control algorithm using a Temporal Convolutional Network (TCN) based on data collected from fiducial markers and RGBD sensing. Performance validation shows the proposed controller significantly reduces hysteresis by up to 69.5% in random trajectory tracking test and approximately 26% in the box pointing task. The SAM mechanism enables access to various lesions without damaging surrounding tissues. The proposed controller with TCN-based compensation effectively predicts hysteresis behavior and minimizes position and joint angle errors in real-time, which has the potential to enhance surgical task performance.
arxiv情報
| 著者 | Junhyun Park,Seonghyeok Jang,Myeongbo Park,Hyojae Park,Jeonghyeon Yoon,Minho Hwang |
| 発行日 | 2024-09-30 08:11:20+00:00 |
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