論文の概要: SSTL: Self-Sensing Tendon Loop for Hysteresis Modeling and Compensation in Tendon-Sheath Mechanisms
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.16870v1
- Date: Sat, 16 May 2026 08:18:25 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-05-26 16:42:18.232453
- Title: SSTL: Self-Sensing Tendon Loop for Hysteresis Modeling and Compensation in Tendon-Sheath Mechanisms
- Title(参考訳): SSTL : 腱シース機構のヒステリシスモデリングと補償のためのセルフセンシング腱ループ
- Authors: Myeongbo Park, Junhyun Park, Ihsan Ullah, Chunggil An, Minho Hwang,
- Abstract要約: 腱せん断摩擦と腱弾性は運動入力と遠位出力の系統的な相違を誘導する。
本稿では、挿入管を貫通し遠位滑車に巻かれた二重パス腱ループである自覚腱ループ(SSTL)を提案し、近位端に戻す。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 1.4720414225399951
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Flexible endoscopic robots enable minimally invasive access through natural orifices, but their control accuracy is limited by configuration-dependent hysteresis in the tendon-sheath mechanisms (TSMs). Tendon-sheath friction and tendon elasticity induce a systematic discrepancy between the proximal actuation input and distal output, and this discrepancy varies with the insertion tube configuration. To address this challenge, this paper proposes the Self-Sensing Tendon Loop (SSTL), a double-pass tendon loop routed through the insertion tube and wrapped around a distal pulley, and returned to the proximal end. The loop structure allows both the input and output tensions of the SSTL to be measured proximally, thereby providing an input-output tension profile without requiring distal force or fiber-optic sensors. Because the SSTL shares the same routing path as the actuation TSM, the two TSMs exhibit strongly correlated hysteresis behaviors. From the SSTL tension profile, a learning-based mapping estimates the configuration-dependent hysteresis parameters of the actuation TSM, which are then used by a feedforward controller to compensate for actuation hysteresis. We validate the proposed method by tracking actuation tendon tension under three different insertion tube configurations. Across sinusoidal and random trajectories, the proposed method reduces average RMSE by 88.1% compared with the uncompensated baseline, achieving 97.8% of the performance of direct identification, which requires direct measurement of the input and output tension profile of the actuation TSM.
- Abstract(参考訳): 柔軟な内視鏡ロボットは、天然のオリフィスを介して最小限の侵襲的アクセスを可能にするが、その制御精度は、テンポンシース機構(TSM)における構成に依存したヒステリシスによって制限される。
腱せん断摩擦と腱弾性は, 近位運動入力と遠位出力の系統的な相違を生じさせ, この相違は挿入管構成によって異なる。
この課題に対処するため,本論文では,挿入管を貫通し遠位滑車に巻かれた二重パス腱ループであるセルフセンシング腱ループ(SSTL)を提案し,近位端に戻す。
このループ構造はSSTLの入力張力と出力張力の両方を近接的に測定することができ、遠心力や光ファイバセンサを必要としない入出力張力プロファイルを提供する。
SSTLはアクティベーションTSMと同じ経路を持っているため、2つのTSMは強く相関したヒステリシスの挙動を示す。
SSTLテンションプロファイルから、学習ベースのマッピングは、アクチュエータTSMの構成依存性ヒステリシスパラメータを推定し、フィードフォワードコントローラがアクチュエータヒステリシスを補償するために使用する。
3種類の挿入管構成下でのアクティベーション腱張力の追跡により,提案手法の有効性を検証した。
提案手法は,正弦波およびランダム軌道全体で,補正されていないベースラインと比較して平均RMSEを88.1%削減し,直接識別性能の97.8%を達成し,アクチュエータTSMの入力および出力の張力プロファイルを直接測定する必要がある。
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