Model-Free Magnetic Servoing Control: Leveraging Raw Magnetic Data for Robotic Manipulation
Notice bibliographique
Résumé
This article introduces a novel, model-free magnetic servoing control approach for robotic manipulation, typically employed for specified 6-DoF pose following or trajectory tracking, using raw magnetic data acquired from a magnetometer array. Conventional closed-loop magnetic servoing control of robot manipulators requires an accurate model that correlates robot motion with real-time magnetic field measurements. However, this modeling is complex due to the high degree of nonlinearity in magnetic field calculations. Moreover, measurement errors or model inaccuracies can adversely affect control outcomes. In this study, we attach two orthogonal magnets to the robot end-effector to facilitate its 6-DoF control. To enhance control stability and convergence rate, we make a Jacobian consistency assumption and implement closed-loop control that incorporates a moving window of historical error and actuation data. Furthermore, an adaptive extended Kalman filter is utilized to dynamically estimate the Jacobian matrix and update the noise covariance matrices. As a result, the magnetic servoing control can be executed without any prior knowledge of the magnetic model. Experiments are finally conducted by tracking specified 6-DoF poses and different trajectories with the robot end-effector. The results validate the stability and efficiency of our proposed method.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».