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Enregistrement W6999687920

Developing force feedback for human-robot interactions with telerobotic manipulators

2024· dissertation· en· W6999687920 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueUniversity Library (University of Saskatchewan) · 2024
Typedissertation
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueTeleoperation and Haptic Systems
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTeleoperationHaptic technologyStiffnessManipulator (device)TeleroboticsRobot manipulatorVisualizationInterface (matter)Robot
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Robotic manipulators are being used for a growing number of applications. However, one concern with robotic manipulators is that they have a limited awareness of its environment. This can cause issues with safety or control of the manipulator. Therefore, it is important to develop sensor systems for different applications. This research is part of the Musculoskeletal Tele-robotic Imaging Machine (MSK-TIM) project at the University of Saskatchewan. The purpose of this project is to develop a remotely controlled robotic manipulator to conduct medical ultrasound examinations. In human-robot interactions, safety of the human is paramount. Therefore, this research investigates two different methods to measure the contact load: a load cell and a material model. To investigate using a load cell in a teleoperated system, a 1 degree-of-freedom (DOF) force sensor was installed, and remote control of the manipulator was developed. Other upgrades include developing a graphical user interface (GUI) and supporting remote control of ultrasound parameters. Using this system, an experienced radiologist conducted remote examination of 24 arms. Afterward, both the radiologist and participants reported their experience. The changes to the MSK-TIM were found to improve the function of the device, especially image quality. The visual force feedback was noted by the radiologist to be a useful tool as it indicated when the applied force exceeded recommended limits. To investigate the material-model method of obtain force-feedback, a finite element model of the arm-probe interaction was generated. The geometry of the soft tissue was obtained using photogrammetry. Experimental stiffness behaviour of the wrist was captured using the MSK-TIM. This data was used in model-correction analysis to obtain the first-order Ogden hyper-elastic material parameters of the soft tissue within the wrist. As a result, the developed finite element model could predict the contact force based on the displacement of the ultrasound probe into the skin. Several changes were then applied to the original model to optimize its computational efficiency. The final model was shown to be reasonable for real-time applications. As a result of this study, it has been shown that both a load cell and material model can be used to predict the contact force of a human-robot interaction.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,284
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,015
Tête enseignante GPT0,196
Écart entre enseignants0,181 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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