Experimental evaluation of adaptive CMAC haptic control for teleoperation of compliant-joint manipulators
Notice bibliographique
Résumé
Using compliant joints and haptic feedback are two methods that could improve next-generation teleoperated systems, but both methods present challenges to traditional control systems. This paper describes the first experimental investigation of a new approach to real-time haptic control for teleoperated robots with compliant joints. One original aspect of the approach is using an auxiliary error, in which a velocity penalty is added to the force error. Also, the method utilizes a Cerebellar Model Articulation Controller (CMAC), a type of neural network known for its rapid adaptation. The adaptive neural network compensates for unknown nonlinear system dynamics, interaction with unstructured environments, and non-passive operator behaviour in real-time. The auxiliary error damps vibrations and allows for control of the robot in free space without the need for control switching. In real-time experiments with both computer-generated trajectories and full bilateral teleoperation, the proposed controller tracks torque as well as a custom PID controller and outperforms the PID during free-space velocity tracking. In addition, the proposed approach causes significantly less control signal chatter than the PID during full bilateral teleoperation. A Lyapunov analysis guarantees that the proposed controller has uniformly ultimately bounded signals.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».