Core Concepts
磁気マイクロロボットを使用した非接触操作の効率的な実現方法に焦点を当てる。
Abstract
磁気マイクロロボットは生体内で自律的に移動するための外部磁場によってナビゲートされ、薬物送達、診断、治療介入などの潜在的な応用がある。
本論文では、非接触形式でオブジェクトを押し出すためにロボットが回転し、その動作モデルを効率的に推定するデータ駆動型ソリューションが提案されている。
モデル学習後、最適制御スキームが開発されており、オブジェクトを時間変化する軌道に沿って押し出すことが可能。
非接触操作の適応性を評価するために直感的なプランナーも導入されている。
実験結果は提案手法の追跡およびナビゲーション性能を示している。
Stats
ロボットとターゲットオブジェクト間の平均相対誤差は約20%であり、RBFN(放射基底関数ネットワーク)は実時間制御に適している。
最も低い予測エラーは32個のニューロンで得られ、安定性と滑らかさから多重二次放射関数活性化関数が採用された。
Quotes
"Many strategies have been applied to micromanipulation automation, such as mechanical, fluidic, electrical, optical, and magnetic."
"Magnetic microrobots have the attractive feature of moving within living organisms."