Stable Trajectory Tracking of Magnetic Swarms Under Uncertain Viscosity: An Adaptive Robust Lyapunov Redesign
Notice bibliographique
Résumé
Magnetic microrobotic swarms are increasingly studied for their potential in precise motion control under complex and uncertain environments. One of the core challenges in swarm-level control lies in achieving accurate trajectory tracking in the presence of time-varying dynamic parameters, such as fluid resistance. To address such problem, we incorporate error integration into the swarms control framework and derive a kinematic model through model transformation. Based on this model, a Lyapunov-based adaptive robust control strategy is developed to ensure closed-loop stability and compensate for environmental uncertainties. The proposed controller dynamically adapts to unknown environmental variations, and rigorous theoretical analysis establishes the asymptotic stability of the system. A series of experiments are conducted on an electromagnetic actuation platform using silicone oil environments with different viscosities (5 cSt, 10 cSt, and 15 cSt) as well as under a rapidly varying viscosity generated by syringe pump to validate the method. Experimental results confirm that the proposed strategy enables the microrobotic swarm to achieve stable and precise trajectory tracking under varying resistance conditions, demonstrating its robustness and adaptability.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».