Control of repulsive force in a virtual environment using an electrorheological haptic master for a surgical robot application
Notice bibliographique
Résumé
This paper presents control performances of a new type of four-degrees-of-freedom (4-DOF) haptic master that can be used for robot-assisted minimally invasive surgery (RMIS). By adopting a controllable electrorheological (ER) fluid, the function of the proposed master is realized as a haptic feedback as well as remote manipulation. In order to verify the efficacy of the proposed master and method, an experiment is conducted with deformable objects featuring human organs. Since the use of real human organs is difficult for control due to high cost and moral hazard, an excellent alternative method, the virtual reality environment, is used for control in this work. In order to embody a human organ in the virtual space, the experiment adopts a volumetric deformable object represented by a shape-retaining chain linked (S-chain) model which has salient properties such as fast and realistic deformation of elastic objects. In haptic architecture for RMIS, the desired torque/force and desired position originating from the object of the virtual slave and operator of the haptic master are transferred to each other. In order to achieve the desired torque/force trajectories, a sliding mode controller (SMC) which is known to be robust to uncertainties is designed and empirically implemented. Tracking control performances for various torque/force trajectories from the virtual slave are evaluated and presented in the time domain.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 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 ».