Iterative Learning for Gravity Compensation in Impedance Control
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
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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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 | 0,000 | 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 | 0,000 | 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