11、基于视觉辅助力反馈的稳定系统及软膜接触力控制方案

基于视觉辅助力反馈的稳定系统及软膜接触力控制方案

1. 基于视觉辅助力反馈的稳定系统

在医疗手术场景中,耳部手术设备的稳定性至关重要,患者头部或耳部的运动可能会影响手术设备的成功率。为了稳定患者鼓膜(TM)与设备之间的相对运动以及接触力,提出了一种通过维持工具组(带管)与膜之间接触力的方法。

1.1 实验结果分析

通过模拟头部运动的实验,对比了力控制和力 + 视觉控制两种方式下的误差,具体数据如下表所示:
| 误差类型(mm) | 力控制 | 力 + 视觉控制 | 改进率 |
| — | — | — | — |
| MaxAE | 0.01885 | 0.01571 | 16.66% |
| RMSE | 0.00488 | 0.00388 | 20.53% |

从实验结果可以看出,力(反馈)控制器能够帮助系统跟踪期望力,但当引入头部/耳部运动(作为一种干扰)时,其性能会变差。而基于视觉的运动补偿器能够测量并抑制这种干扰,从而极大地提高了系统性能。力反馈与基于视觉的运动补偿控制方案对于维持管与膜之间的接触力非常有效,进而间接稳定了设备与膜之间的相对运动。

1.2 系统优势

与传统的力控制方法相比,该方法具有以下主要优势:
- 快速响应受扰运动 :能够迅速对头部运动等干扰做出反应,保证接触力的稳定。
- 有效消除意外干扰影响 :可以较好地应对各种不可预见的干扰因素,提高系统的稳定性。
- 精确接触力跟踪性能良好 :能够精确地跟踪期望的

根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
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