論文の概要: Vibration-Assisted Hysteresis Mitigation for Achieving High Compensation Efficiency

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.02720v1
• Date: Tue, 04 Mar 2025 15:36:19 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-05 19:15:47.800853
• Title: Vibration-Assisted Hysteresis Mitigation for Achieving High Compensation Efficiency
• Title（参考訳）: 高補償効率を実現するための振動支援ヒステリシス緩和
• Authors: Myeongbo Park, Chunggil An, Junhyun Park, Jonghyun Kang, Minho Hwang,
• Abstract要約: テンドンシース機構 (TSM) は, 最小侵襲手術 (MIS) の応用に広く用いられている。 TSMは、摩擦、逆転、腱伸長のリードが大きなトラッキングエラーの原因である。 本稿では,振動支援による摩擦緩和とデッドゾーン低減のための補償手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.5043003485289217
• License:
• Abstract: Tendon-sheath mechanisms (TSMs) are widely used in minimally invasive surgical (MIS) applications, but their inherent hysteresis-caused by friction, backlash, and tendon elongation-leads to significant tracking errors. Conventional modeling and compensation methods struggle with these nonlinearities and require extensive parameter tuning. To address this, we propose a vibration-assisted hysteresis compensation approach, where controlled vibrational motion is applied along the tendon's movement direction to mitigate friction and reduce dead zones. Experimental results demonstrate that the exerted vibration consistently reduces hysteresis across all tested frequencies, decreasing RMSE by up to 23.41% (from 2.2345 mm to 1.7113 mm) and improving correlation, leading to more accurate trajectory tracking. When combined with a Temporal Convolutional Network (TCN)-based compensation model, vibration further enhances performance, achieving an 85.2% reduction in MAE (from 1.334 mm to 0.1969 mm). Without vibration, the TCN-based approach still reduces MAE by 72.3% (from 1.334 mm to 0.370 mm) under the same parameter settings. These findings confirm that vibration effectively mitigates hysteresis, improving trajectory accuracy and enabling more efficient compensation models with fewer trainable parameters. This approach provides a scalable and practical solution for TSM-based robotic applications, particularly in MIS.
• Abstract（参考訳）: テンドン・シース機構(TSM)は、最小侵襲手術 (MIS) の応用において広く用いられているが、その固有のヒステリシスは、摩擦、バックラッシュ、腱伸長リードが重要なトラッキングエラーの原因である。 従来のモデリングと補償手法はこれらの非線形性に苦慮し、広範囲なパラメータチューニングを必要とする。 そこで本研究では, 腱の運動方向に沿って振動運動を制御し, 摩擦を緩和し, デッドゾーンを低減する振動支援型ヒステリシス補償手法を提案する。 実験の結果、発振は全ての試験周波数でヒステリシスを一貫して減少させ、RMSEを最大23.41%(2.2345mmから1.7113mm)まで減少させ、相関性を改善し、より正確な軌道追跡をもたらすことが示された。 時相畳み込みネットワーク(TCN)ベースの補償モデルと組み合わせると、振動により性能がさらに向上し、MAEの85.2%(1.334 mmから0. 1969 mm)が削減された。 TCNベースのアプローチでは、同じパラメータ設定でMAEを72.3%(1.334 mmから0.370 mm)削減している。 これらの結果から, 振動はヒステリシスを効果的に緩和し, 軌道精度を向上し, トレーニング可能なパラメータの少ないより効率的な補償モデルを可能にした。 このアプローチは、特にMISにおいて、TSMベースのロボットアプリケーションに対してスケーラブルで実用的なソリューションを提供する。

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