Micro-Domain Force Estimation Using Hall-Effect Sensors for a Magnetic Microrobotic Station
Notice bibliographique
Résumé
This paper introduces a novel micro-domain force estimation method for applications in a magnetic-haptic micromanipulation platform (MHMP). The MHMP employs the magnetic levitation technology in micro-domain worlds for ultra-high precision micromanipulation. In the MHMP, a microrobot that consists of a magnetic head and a body that includes electronic parts and an end-effector is manipulated by regulating an external magnetic field. The MHMP has been equipped with a haptic technology to allow a human operator to feel micro-domain environments and to intervene in dexterous tasks due to the poor knowledge from micro-worlds. To preserve a high feeling of a micro-domain environment for a human operator, the applied force/torque from the environment to the microrobot are required to be directly measured by specific sensors. Due to the size restriction, attaching force sensors to our microrobot is impractical. Therefore, we use a combination of Hall-effect sensor in the structure of the MHMP to estimate a single-axis force, eliminating the need for sensors on the microrobot. The Hall-sensors measure the magnetic flux and determine the location of the horizontally zero magnetic field gradient, Bmax location. It was realized that the applied force from the environment to the microrobot is linearly proportional to the distance of the microrobot from the Bmax location. The magnetic force which is equal to the environment force is calibrated using a cantilever deflection. The developed micro-domain force estimation method is verified experimentally, and it was demonstrated that this method has promising potential in estimating the environmental force applied to the microrobot in a non-contact way.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».