Abstract-Precis kontroll av industriella automationssystem med icke-linjär kinematics på grund av leder elasticitet, variation i kabelåtdragning, eller backlash är utmanande; särskilt i system som endast kan styras genom ett gränssnitt med en oprecis intern kinematic modell. Kabeldrivna Robotiska Kirurgiska Assistenter (RSA) är ett exempel på ett sådant automationssystem, eftersom de är utformade för master-slave teleoperation. Vi anser att problemet med att lära sig en funktion för att ändra kommandon till den felaktiga kontrollgränssnitt så att verkställandet av det ändrade kommandot på systemet resulterar i ett önskat tillstånd. För att uppnå detta måste vi lära oss en kartläggning som står för de icke-linjäriteter i den kinematiska kedjan som inte redovisas i systemets interna modell. Gaussian Process Regression (GPR) är en datadriven teknik som kan uppskatta denna icke-linjära korrigering i en uppgiftsspecifik region av tillståndsutrymme, men den är känslig för korruption av utbildningsexempel på grund av partiell ocklusion eller ljusförändringar. I detta papper utökar vi användningen av GPR för att lära sig en icke-linjär korrigering för kabeldrivna kirurgiska robotar genom att använda i) hastighet som en funktion i regression och ii) ta bort skadade träningsobservationer baserat på rotationsgränser och storleken på hastigheten. Vi utvärderar detta tillvägagångssätt på Raven II Kirurgiska Robot på uppgiften att greppa skum "skadad vävnad" fragment, med hjälp av fasrymd LED-baserade rörelse fånga system för att spåra Raven end-effector. Vårt huvudresultat är en minskning av normen för medelpositionsfelet från 2,6 cm till 0,2 cm och normen för medelvinkelfelet från 20,6 grader till 2,8 grader vid korrigering av kommandon för en uppsättning av hållna banor. Vi använder också den lärda kartläggningen för att uppnå en 3,8× speedup över tidigare resultat på uppgiften att autonom kirurgisk debridering. Ytterligare information om denna forskning, inklusive data, kod, foton och video, finns på http: // rll.berkeley. edu/surgical.
Till exempel, en korrekt kinematisk kontroll av en kabeldriven kirurgisk robot genomförs i REF.
Learning accurate kinematic control of cable-driven surgical robots using data cleaning and Gaussian Process Regression
{'venue': '2014 IEEE International Conference on Automation Science and Engineering (CASE)', 'journal': '2014 IEEE International Conference on Automation Science and Engineering (CASE)', 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Computer Science']}