Iterative Learning for Gravity Compensation in Impedance Control
Notice bibliographique
Résumé
Robot-assisted arthroscopic surgery has been increasingly receiving attention in orthopedic surgery. To build a robot-assisted system, dynamic uncertainties can be a critical issue that could bring robot performance inaccuracy or even system instability if cannot be appropriately compensated. Disturbance observer is a common tool to be used for disturbance estimation and compensation by taking all uncertainties as disturbances, but this will refuse human–robot interaction since the human-applied force will also be regarded as a disturbance by the observer. Iterative learning for gravity compensation can be another promising way to solve this problem when gravity compensation is the main concern. In this article, a gravity iterative learning (Git) scheme in Cartesian space for gravity compensation, integrating with an impedance controller, is presented. A steady-state scaling strategy is then proposed, which released the updating requirements of the learning scheme and also extended its validity to trajectory-tracking scenarios from set-point regulations. The deriving process and convergence properties of the Git scheme are presented and theoretically analyzed, respectively. A series of simulations and physical experiments are conducted to evaluate the validity of the scaling strategy, the learning accuracy of the Git scheme, and the effectiveness of the learning-based impedance controller. Both simulation and experimental results demonstrate good performance and properties of the Git scheme and the learning-based impedance controller.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».