Kompensation der Hysterese eines flexiblen Kontinuummanipulators mit RGBD-Erfassung und temporalem konvolutionalem Netzwerk

Core Concepts

Ein datengesteuerter Ansatz auf Basis tiefer neuronaler Netze wird verwendet, um die nichtlinearen und zustandsabhängigen Eigenschaften der Kabelansteuerung zu erfassen und eine Hysteresekompensation für einen flexiblen Kontinuummanipulator zu erreichen.

Abstract

Der Artikel beschreibt den Entwurf und die Analyse eines 5-Freiheitsgrad-Kontinuummanipulators für die endoskopische Chirurgie. Aufgrund der langen und flexiblen Kabelansteuerung treten jedoch erhebliche Hysterese-Effekte auf, die die Kontrollgenauigkeit beeinträchtigen.
Um diese Herausforderung zu bewältigen, wird ein datengesteuerter Ansatz auf Basis tiefer neuronaler Netze vorgeschlagen. Mithilfe von RGBD-Erfassung und Fiducial-Markern wird ein Datensatz zur Modellierung der Hysterese des Manipulators erstellt. Es werden verschiedene Deep-Learning-Architekturen (FNN, LSTM, TCN, TCN-LSTM) untersucht, um die Hysterese vorherzusagen. Die Ergebnisse zeigen, dass das Temporal Convolutional Network (TCN) die beste Vorhersageleistung erbringt.
Basierend auf dem trainierten TCN-Modell wird ein Regelungsalgorithmus entwickelt, um die Hysterese zu kompensieren. Tests mit unbekannten Trajektorien in Aufgabenraum zeigen, dass der vorgeschlagene kalibrierte Regler die durchschnittlichen Positions- und Orientierungsfehler um 61,39% (von 13,7 mm auf 5,29 mm) bzw. 64,04% (von 31,17° auf 11,21°) reduziert. Dies deutet darauf hin, dass der kalibrierte Regler die gewünschten Konfigurationen durch Schätzung der Hysterese des Manipulators effektiv erreichen kann.

Stats

Die durchschnittlichen absoluten Fehler und Standardabweichungen zwischen physischer und Sollgelenkskonfiguration über den gesamten Datensatz betragen:
q1[°]: MAE 16,31, SD 11,59
q2[°]: MAE 10,09, SD 7,67
q3[°]: MAE 11,21, SD 7,56
q4[°]: MAE 12,02, SD 8,91
q5[°]: MAE 13,84, SD 10,37

Quotes

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Key Insights Distilled From

Hysteresis Compensation of Flexible Continuum Manipulator using RGBD Sensing and Temporal Convolutional Network

by Junhyun Park... at arxiv.org 04-11-2024

https://arxiv.org/pdf/2402.11319.pdf

Deeper Inquiries

Wie könnte der vorgeschlagene Ansatz zur Hysteresekompensation auf andere Arten von Kontinuummanipulatoren oder flexible Robotersysteme erweitert werden

Der vorgeschlagene Ansatz zur Hysteresekompensation könnte auf andere Arten von Kontinuummanipulatoren oder flexible Robotersysteme erweitert werden, indem ähnliche Deep Learning-Modelle und Datenerfassungstechniken angewendet werden. Zum Beispiel könnten andere Kontinuummanipulatoren mit unterschiedlichen Anzahlen von DOFs oder verschiedenen Materialien für die Aktuatoren untersucht werden. Die Erweiterung auf andere Systeme erfordert möglicherweise Anpassungen an den Modellen und Datenerfassungstechniken, um die spezifischen Eigenschaften und Herausforderungen dieser Systeme zu berücksichtigen. Durch die Anpassung des Ansatzes könnte die Hysteresekompensation auf eine Vielzahl von flexiblen Robotersystemen angewendet werden, um deren Genauigkeit und Leistung zu verbessern.

Welche zusätzlichen Faktoren, die nicht in dieser Studie berücksichtigt wurden, könnten die Hysterese des Systems beeinflussen und wie könnte man diese in zukünftigen Arbeiten adressieren

Zusätzliche Faktoren, die die Hysterese des Systems beeinflussen könnten und in dieser Studie nicht berücksichtigt wurden, sind beispielsweise Umgebungseinflüsse wie Temperaturänderungen, Verschleiß der Aktuatoren im Laufe der Zeit und externe Störungen während des Betriebs. Diese Faktoren könnten die Genauigkeit der Hysteresekompensation beeinträchtigen und sollten in zukünftigen Arbeiten berücksichtigt werden. Um diese Herausforderungen anzugehen, könnten Methoden wie adaptive Modellierung, kontinuierliche Datenerfassung während des Betriebs und robuste Regelungsalgorithmen implementiert werden. Durch die Integration dieser zusätzlichen Faktoren könnte die Hysteresekompensation des Systems weiter verbessert werden.

Welche Möglichkeiten gibt es, den Prozess der Datenerstellung und -erfassung zu beschleunigen, um eine schnellere Kalibrierung des Systems zu ermöglichen

Um den Prozess der Datenerstellung und -erfassung zu beschleunigen und eine schnellere Kalibrierung des Systems zu ermöglichen, könnten verschiedene Ansätze verfolgt werden. Eine Möglichkeit besteht darin, Simulationen und virtuelle Umgebungen zu nutzen, um synthetische Daten zu generieren und die Modelle vorab zu trainieren. Dies würde die Abhängigkeit von physischen Datensätzen verringern und den Kalibrierungsprozess beschleunigen. Darüber hinaus könnten fortschrittliche Sensortechnologien wie hochauflösende Kameras, Inertialsensoren und Lidar eingesetzt werden, um Echtzeitdaten während des Betriebs zu erfassen. Durch die Kombination von Simulationen, synthetischen Daten und Echtzeitdatenerfassung könnte die Effizienz des Kalibrierungsprozesses erheblich gesteigert werden.