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Enregistrement W2038573003 · doi:10.1115/esda2012-82782

Towards Delayed Teleoperation With Pneumatic Master and Slave for MRI

2012· preprint· en· W2038573003 sur OpenAlexaff
Arnaud Lelevé, Minh Tu Pham, Mahdi Tavakoli, Richard Moreau

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueTeleoperation and Haptic Systems
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTeleoperationActuatorRobotHaptic technologyTeleroboticsMaster/slaveSimulationPneumatic actuatorComputer scienceControl engineeringControl theory (sociology)EngineeringArtificial intelligenceMobile robotControl (management)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Over the last 50 years, master-slave teleoperation has become a widespread and successful field of research. This discipline explores how to perform tasks using a robot on an environment with haptic feedback about robot-environment interaction being provided to the human operator. Most of the master and slave manipulators used in teleoperation are electrically actuated. However, in some particular applications such as inside an MRI for image-guided surgery, ferromagnetic materials including electrical wiring is prohibited. Thus, non-ferromagnetic actuators like pneumatic or hydraulic actuators are a solution to this problem. This specific application also requires teleoperation in the sense of “tele-actuation” because of the lack of space inside the MRI chamber to put the robot’s actuators and the presence of electrical components in pneumatic servovalves. In this paper, we study the case of a teleoperation system composed of two identical pneumatic cylinders (as the master and the slave) equipped with servovalves, making a symmetric teleoperation system. This serves as a one-degree-of-freedom system to outline the design and analysis in terms of teleoperation transparency and stability. Simulation and experimental results check the validity of the theory without and with classical transmission delays.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,878
Score d'incertitude au seuil0,712

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,024
Tête enseignante GPT0,226
Écart entre enseignants0,202 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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