Inverse Kinematics of Concentric Tube Robots in the Presence of Environmental Constraints
Notice bibliographique
Résumé
Inverse kinematics (IK) of concentric tube continuum robots (CTRs) is associated with two main problems. First, the robot model (e.g., the relationship between the configuration space parameters and the robot end-effector) is not linear. Second, multiple solutions for the IK are available. This paper presents a general approach to solve the IK of CTRs in the presence of constrained environments. It is assumed that the distal tube of the CTR is inserted into a cavity while its proximal end is placed inside a tube resembling the vessel enabling the entry to the organ cavity. The robot-tissue interaction at the beginning of the organ-cavity imposed displacement and force constraints to the IK problem to secure a safe interaction between the robot and tissue. The IK in CTRs has been carried out by treating the problem as an optimization problem. To find the optimized IK of the CTR, the cost function is defined to be the minimization of input force into the body cavity and the occupied area by the robot shaft body. The optimization results show that CTRs can keep the safe force range in interaction with tissue for the specified trajectories of the distal tube. Various simulation scenarios are conducted to validate the approach. Using the IK obtained from the presented approach, the tracking accuracy is achieved as 0.01 mm which is acceptable for the application.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».