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/2406.18388v3
- Date: Mon, 30 Sep 2024 08:11:20 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-10-01 21:59:10.428370
- 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: 我々は,セミアクティブ機構(SAM)を備えたCDCMを導入し,時間畳み込みネットワーク(TCN)を用いたリアルタイム補償制御アルゴリズムを開発した。
性能検証の結果,ランダムな軌道追跡テストでは最大69.5%,ボックスポインティングタスクでは約26%が大幅に削減された。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 2.2534780624797617
- License:
- Abstract: 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.
- Abstract(参考訳): ケーブル駆動連続マニピュレータ(CDCM)は、スカーレスプロシージャを実現するが、ワークスペースの制限やヒステリシスによる制御精度に直面する。
我々は,セミアクティブ機構(SAM)を備えた拡張可能なCDCMを導入し,時間的畳み込みネットワーク(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た。
性能検証の結果, ボックスポインティングタスクでは, ランダム軌道追跡テストでは69.5%, ボックスポインティングタスクでは約26%, ヒステリシスは69.5%削減された。
SAM機構は周囲の組織を傷つけることなく様々な病変へのアクセスを可能にする。
提案したTNに基づく補償制御器は,ヒステリシスの挙動を効果的に予測し,リアルタイムでの位置と関節角度の誤差を最小化し,外科的作業性能を向上させる可能性を秘めている。
関連論文リスト
- Conformal Distributed Remote Inference in Sensor Networks Under Reliability and Communication Constraints [61.62410595953275]
通信制約付き分散共形リスク制御(CD-CRC)
CD-CRCは通信制約下でのセンサネットワークのための新しい意思決定フレームワークである。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-09-12T10:12:43Z) - Automatically Adaptive Conformal Risk Control [49.95190019041905]
本稿では,テストサンプルの難易度に適応して,統計的リスクの近似的条件制御を実現する手法を提案する。
我々のフレームワークは、ユーザが提供するコンディショニングイベントに基づく従来のコンディショニングリスク制御を超えて、コンディショニングに適した関数クラスのアルゴリズム的、データ駆動決定を行う。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-06-25T08:29:32Z) - Growing Q-Networks: Solving Continuous Control Tasks with Adaptive Control Resolution [51.83951489847344]
ロボット工学の応用において、スムーズな制御信号はシステム摩耗とエネルギー効率を減らすために一般的に好まれる。
本研究では,離散的な動作空間を粗い状態から細かい制御分解能まで拡大することにより,この性能ギャップを埋めることを目的とする。
我々の研究は、値分解とアダプティブ・コントロール・リゾリューションが組み合わさることで、単純な批判のみのアルゴリズムが得られ、連続制御タスクにおいて驚くほど高い性能が得られることを示唆している。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-04-05T17:58:37Z) - Hysteresis Compensation of Flexible Continuum Manipulator using RGBD Sensing and Temporal Convolutional Network [2.387821008001523]
ケーブル駆動マニピュレータは、摩擦、伸縮、結合などのキャブリング効果によって制御困難に直面している。
本稿では、ディープニューラルネットワーク(DNN)に基づくデータ駆動型アプローチを提案し、これらの非線形および過去の状態依存特性を捉える。
この手法を実際の手術シナリオに適用することで、制御精度を高め、手術性能を向上させることができる。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-02-17T16:20:59Z) - Integrating DeepRL with Robust Low-Level Control in Robotic Manipulators for Non-Repetitive Reaching Tasks [0.24578723416255746]
ロボット工学では、現代の戦略は学習に基づくもので、複雑なブラックボックスの性質と解釈可能性の欠如が特徴である。
本稿では, 深部強化学習(DRL)に基づく衝突のない軌道プランナと, 自動調整型低レベル制御戦略を統合することを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-02-04T15:54:03Z) - Efficient Deep Reinforcement Learning Requires Regulating Overfitting [91.88004732618381]
本稿では,高時間差(TD)誤差が深部RLアルゴリズムの性能に悪影響を及ぼす主要な原因であることを示す。
検証TDエラーをターゲットとした簡単なオンラインモデル選択法は,状態ベースDMCおよびGymタスク間で有効であることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-04-20T17:11:05Z) - Constrained Reinforcement Learning using Distributional Representation for Trustworthy Quadrotor UAV Tracking Control [2.325021848829375]
本研究では, 未知の空力効果に対する分散強化学習障害推定器を統合した新しいトラジェクトリトラッカーを提案する。
提案手法は, 空気力学効果の真値と推定値の不確かさを正確に同定する。
本システムは,最近の技術と比較して,累積追尾誤差を少なくとも70%改善することを示した。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-02-22T23:15:56Z) - Towards Safe Control of Continuum Manipulator Using Shielded Multiagent
Reinforcement Learning [1.2647816797166165]
ロボットの制御は、MADQNフレームワークにおける1つのエージェント問題である1-DoFとして定式化され、学習効率が向上する。
シールドされたMADQNにより、ロボットは外部負荷下で、サブミリ単位のルート平均二乗誤差で点と軌道追跡を行うことができた。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-06-15T05:55:05Z) - Continuous Decoding of Daily-Life Hand Movements from Forearm Muscle
Activity for Enhanced Myoelectric Control of Hand Prostheses [78.120734120667]
本研究では,前腕のEMG活性をハンドキネマティクスに連続的にマップする,長期記憶(LSTM)ネットワークに基づく新しい手法を提案する。
私たちの研究は、この困難なデータセットを使用するハンドキネマティクスの予測に関する最初の報告です。
提案手法は, 人工手指の複数のDOFの独立的, 比例的アクティベーションのための制御信号の生成に適していることが示唆された。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-04-29T00:11:32Z) - Statistical control for spatio-temporal MEG/EEG source imaging with
desparsified multi-task Lasso [102.84915019938413]
脳磁図(MEG)や脳電図(EEG)のような非侵襲的手法は、非侵襲的手法を約束する。
ソースローカライゼーション(ソースイメージング)の問題は、しかしながら、高次元の統計的推測問題を引き起こす。
この問題に対処するために,分離されたマルチタスクラッソ(ecd-MTLasso)のアンサンブルを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-09-29T21:17:16Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。