Dual Mode pHRI-teleHRI Control System with a Hybrid Admittance-Force Controller for Ultrasound Imaging
Notice bibliographique
Résumé
The COVID-19 pandemic has brought unprecedented extreme pressure on the medical system due to the physical distance policy, especially for procedures such as ultrasound (US) imaging, which are usually carried out in person. Tele-operation systems are a promising way to avoid physical human–robot interaction (pHRI). However, the system usually requires another robot on the remote doctor side to provide haptic feedback, which makes it expensive and complex. To reduce the cost and system complexity, in this paper, we present a low-cost, easy-to-use, dual-mode pHRI-teleHRI control system with a custom-designed hybrid admittance-force controller for US imaging. The proposed system requires only a tracking camera rather than a sophisticated robot on the remote side. An audio feedback is designed for replacing haptic feedback on the remote side, and its sufficiency is experimentally verified. The experimental results indicate that the designed hybrid controller can significantly improve the task performance in both modes. Furthermore, the proposed system enables the user to conduct US imaging while complying with the physical distance policy, and allows them to seamlessly switch modes from one to another in an online manner. The novel system can be easily adapted to other medical applications beyond the pandemic, such as tele-healthcare, palpation, and auscultation.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».