Micro-Domain Force Estimation Using Hall-Effect Sensors for a Magnetic Microrobotic Station
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
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.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 découle