可伸縮連續操縱器的半主動機構和實時滯後補償控制算法

Temel Kavramlar

本文提出了一種具有半主動機構(SAM)的可伸縮連續操縱器,並開發了基於時間卷積網絡(TCN)的實時滯後補償控制算法,有效減少了操縱器在運動過程中的滯後效應。

Özet

本文介紹了一種新型的連續操縱器,採用了半主動機構(SAM)設計。與傳統的連續操縱器相比,SAM操縱器可以通過伸縮運動來擴大工作空間,而無需增加自由度。作者分析了SAM操縱器的運動學,並證明其工作空間比傳統操縱器大約增加了527.6%。

然而,SAM操縱器在運動過程中也表現出了明顯的滯後效應,主要由於驅動電纜的伸長、摩擦、扭轉等因素造成。為了解決這一問題,作者提出了一種基於時間卷積網絡(TCN)的實時滯後補償控制算法。首先,作者使用RGBD攝像頭和標記點估計操縱器的實際關節角度,並收集了大量的滯後數據。然後,作者利用TCN模型學習滯後行為,並將其應用於實時補償控制中。

實驗結果表明,在隨機軌跡跟蹤測試中,補償控制器可以將q3、q4和q5關節角的平均絕對誤差分別降低69.5%、46.8%和33.0%。在箱子指點任務中,補償控制器的定位誤差也顯著降低,x、y和z方向的平均絕對誤差分別降低了36.9%、38.1%和43.5%。這些結果表明,所提出的補償控制方法可以有效減少SAM操縱器在運動過程中的滯後效應,提高其控制精度。

İstatistikler

在隨機軌跡跟蹤測試中,補償控制器相比於未補償控制器,q3關節角的平均絕對誤差降低了69.5%。
在隨機軌跡跟蹤測試中,補償控制器相比於未補償控制器,q4關節角的平均絕對誤差降低了46.8%。
在隨機軌跡跟蹤測試中,補償控制器相比於未補償控制器,q5關節角的平均絕對誤差降低了33.0%。
在箱子指點任務中,補償控制器相比於未補償控制器,x方向的平均絕對誤差降低了36.9%。
在箱子指點任務中,補償控制器相比於未補償控制器,y方向的平均絕對誤差降低了38.1%。
在箱子指點任務中,補償控制器相比於未補償控制器,z方向的平均絕對誤差降低了43.5%。

Alıntılar

"本文提出了一種具有半主動機構(SAM)的可伸縮連續操縱器,並開發了基於時間卷積網絡(TCN)的實時滯後補償控制算法,有效減少了操縱器在運動過程中的滯後效應。"
"實驗結果表明,在隨機軌跡跟蹤測試中,補償控制器可以將q3、q4和q5關節角的平均絕對誤差分別降低69.5%、46.8%和33.0%。在箱子指點任務中,補償控制器的定位誤差也顯著降低,x、y和z方向的平均絕對誤差分別降低了36.9%、38.1%和43.5%。"

Önemli Bilgiler Şuradan Elde Edildi

SAM: Semi-Active Mechanism for Extensible Continuum Manipulator and Real-time Hysteresis Compensation Control Algorithm

by Junhyun Park... : arxiv.org 10-01-2024

https://arxiv.org/pdf/2406.18388.pdf

Daha Derin Sorular

如何進一步提高SAM操縱器的控制精度,例如通過改進機械設計或控制算法?

要進一步提高SAM操縱器的控制精度，可以從以下幾個方面著手：

機械設計改進：

材料選擇：使用更高強度和更輕的材料來減少操縱器的重量，從而提高其靈活性和反應速度。例如，使用碳纖維或高強度塑料可以減少結構的彈性變形，從而降低滯後效應。
關節設計：改進關節的設計，使用更精密的軸承和連接機構，以減少摩擦和磨損，從而提高運動的平滑性和精確度。
傳感器集成：在操縱器中集成高精度的傳感器，如力傳感器和角度傳感器，實時監測操縱器的狀態，並提供反饋以進行動態調整。

控制算法改進：

自適應控制：開發自適應控制算法，根據實時數據調整控制參數，以應對不同的操作環境和負載變化。
機器學習技術：利用機器學習算法，特別是深度學習，來預測和補償滯後效應。通過訓練模型來識別和學習操縱器的動態行為，從而提高控制精度。
多模態控制：結合多種控制策略（如PID控制、模糊控制等），根據不同的操作需求選擇最合適的控制方法，以提高整體性能。

除了滯後效應,SAM操縱器在實際臨床應用中還可能面臨哪些其他挑戰,如何解決?

在實際臨床應用中，SAM操縱器可能面臨以下挑戰：

操作環境的複雜性：

挑戰：手術環境通常充滿不確定性，如組織的變形、血管的運動等，這些都可能影響操縱器的精確控制。
解決方案：開發更智能的感知系統，利用高解析度的影像技術（如3D成像和即時影像處理）來實時監測手術區域，並根據環境變化調整操縱器的運動。

人機協作的挑戰：

挑戰：外科醫生與操縱器之間的協作需要高度的同步性和準確性，任何延遲或誤差都可能影響手術結果。
解決方案：設計直觀的用戶界面和控制系統，使外科醫生能夠輕鬆地控制操縱器，並提供即時的反饋和提示，以提高操作的準確性和安全性。

長時間操作的穩定性：

挑戰：在長時間的手術過程中，操縱器的性能可能會因為熱量積累或材料疲勞而下降。
解決方案：進行熱管理設計，使用散熱材料或主動冷卻系統來保持操縱器的穩定性，並定期進行維護和檢查以確保其性能。

基於SAM操縱器的設計思路,是否可以應用於其他類型的外科手術機器人,以擴大其工作空間和靈活性?

基於SAM操縱器的設計思路，確實可以應用於其他類型的外科手術機器人，以擴大其工作空間和靈活性。具體應用包括：

內窺鏡手術：

SAM的可擴展性和靈活性使其非常適合用於內窺鏡手術，能夠在狹小的空間內靈活操作，並有效地到達難以接觸的病變部位。

微創手術：

在微創手術中，操縱器的尺寸和靈活性至關重要。SAM的設計可以使手術器械在不增加直徑的情況下擴大工作範圍，從而提高手術的安全性和有效性。

機器人輔助手術：

將SAM的設計理念應用於機器人輔助手術系統，可以提高機器人的靈活性和適應性，使其能夠在不同的手術環境中自如運作，並減少對外科醫生的操作負擔。

多功能手術器械：

SAM的設計可以集成多種功能，如抓取、切割和縫合等，這樣的多功能性可以使手術器械在不同的手術中更具通用性，從而擴大其應用範圍。

總之，SAM操縱器的設計思路不僅能提高當前手術機器人的性能，還能為未來的外科手術機器人技術發展提供新的方向。