面向 I2RIS 机器人的带迟滞补偿数据驱动模型
机器人学
2023-03-13 v1
摘要
视网膜显微手术是在极精细组织上进行的高精度手术，目前需要经广泛训练且技术高超的外科医生。鉴于在受限眼内空间中仪器运动范围有限，以及可能限制仪器与巩膜接触，蛇形机器人可能是一项有前景的技术，可在诸如视网膜静脉插管和视网膜内界膜剥除等需要高精度和有利工具端接近角度的视网膜手术中，为外科医生提供更大的灵活性、灵巧性、空间可达性和定位精度。这些机器人的运动学建模是实现精确位置控制的关键步骤，然而，与传统机械臂不同，由于其复杂的机械结构和驱动机制，这些机器人的建模并非直截了当。特别是在线驱动蛇形机器人中，由钢丝张力状况引起的迟滞问题会对这些机器人的定位精度产生显著影响。在本文中，我们提出了一种采用概率高斯混合模型(GMM)高斯混合回归(GMR)方法的带迟滞补偿算法的实验运动学模型。在二自由度(DOF)集成机器人眼内蛇形(I2RIS)上的实验结果表明，所提模型提供 0.4 度的精度，与该机器人先前模型相比，偏航和俯仰自由度分别总体提升 60% 和 70%。
引用
@article{arxiv.2303.05704,
title = {A Data-Driven Model with Hysteresis Compensation for I2RIS Robot},
author = {Mojtaba Esfandiari and Yanlin Zhou and Shervin Dehghani and Muhammad Hadi and Adnan Munawar and Henry Phalen and Peter Gehlbach and Russell H. Taylor and Iulian Iordachita},
journal= {arXiv preprint arXiv:2303.05704},
year = {2023}
}