Tendon-driven continuum robots with extensible sections—A model-based evaluation of path-following motions
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
Continuum robots are highly miniaturizable, exhibit non-linear shapes with several curves, and are flexible and compliant. In particular, concentric-tube and tendon-driven continuum robots can be designed on a small scale with diameters of below 10 mm. A small diameter-to-length ratio enables insertion of these robots through small entry points in order to reach hardly accessible regions by avoiding obstacles. This scenario can often be found in minimally invasive surgery and technical inspections. However, to reach the target region, a deployment along a narrow tortuous path is often required. Common tendon-driven continuum robots are intrinsically incapable of such deployment and concentric-tube continuum robots require special path conditions and intensive parameter optimization. Other proposed robot types, such as hyper-redundant and pneumatically actuated robots, exhibit less favorable diameter-to-length ratios and are thus not suitable for those tasks. Since the limiting factors are found in the design of continuum robots, we propose a novel tendon-driven continuum robot design, which features an additional degree of freedom in each robot section. The backbone is composed of straight, concentrically arranged tubes, each of which composes a section and is used to adapt its length. We present a three-section continuum robot prototype with a diameter of 7 mm, determine its follow-the-leader capabilities theoretically, and validate the results experimentally using model-based control. For our 165 mm long robot prototype, the repeatability is below 2.38 mm. The model accuracy reaches a median of 3.16% over 25 configurations with respect to robot length. The path-following error over five curvilinear paths results in median errors of 2.59% with respect to robot length.
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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 | 0,002 | 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 | 0,001 | 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