論文の概要: SAM: Semi-Active Mechanism for Extensible Continuum Manipulator and Real-time Hysteresis Compensation Control Algorithm
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.18388v1
- Date: Wed, 26 Jun 2024 14:30:51 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-06-27 13:09:50.416502
- Title: SAM: Semi-Active Mechanism for Extensible Continuum Manipulator and Real-time Hysteresis Compensation Control Algorithm
- Title（参考訳）: SAM:拡張型連続マニピュレータのセミアクティブ機構とリアルタイムヒステリシス補償制御アルゴリズム
- Authors: Junhyun Park, Seonghyeok Jang, Myeongbo Park, Hyojae Park, Jeonghyeon Yoon, Minho Hwang,
- Abstract要約: 本稿では,機械的要素やアクティベーションを伴わない翻訳動作により作業空間を拡張するためのセミアクティブ機構(SAM)を備えたCDCMを提案する。
トレーニングされた時間変化ネットワーク(TCN)を1msの遅延時間でリアルタイムに補償するアルゴリズムを開発し,マニピュレータの挙動を効果的に推定する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.2534780624797617
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: 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.
- Abstract（参考訳）: Cable-Driven Continuum Manipulator (CDCMs) は、天然のオリフィスによる傷跡のない処置を可能にし、湾曲した経路による標的病変のアクセシビリティを向上させる。
しかし、CDCMは作業空間の制限や、ヒステリシスを引き起こす非線形ケーブル効果による制御精度に直面する。
本稿では,機械的要素やアクティベーションを伴わない翻訳動作により作業空間を拡張するための,セミアクティブ機構(SAM)を備えた拡張可能なCDCMを提案する。
我々は8つのフィデューシャルマーカーとRGBDセンシングを用いてヒステリシスデータセットを収集した。
このデータセットに基づいて,トレーニングされた時間変化ネットワーク(TCN)を用いた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,マニピュレータのヒステリシス挙動を効果的に推定する。
ランダムな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により、提案したコントローラは、関節空間で69.5%、ボックスポインティングタスクで約26%のヒステリシスを著しく低減する。
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