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Enregistrement W2987061965 · doi:10.1177/0278364919886047

Tendon-driven continuum robots with extensible sections—A model-based evaluation of path-following motions

2019· article· en· W2987061965 sur OpenAlexaff
Ernar Amanov, Thien-Dang Nguyen, Jessica Burgner-Kahrs

Notice bibliographique

RevueThe International Journal of Robotics Research · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSoft Robotics and Applications
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesDeutsche Forschungsgemeinschaft
Mots-clésRobotConcentricActuatorSimulationComputer scienceControl theory (sociology)EngineeringArtificial intelligenceGeometryMathematicsControl (management)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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)0,0010,000

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 Opus0,066
Tête enseignante GPT0,373
Écart entre enseignants0,307 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations192
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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