27、医疗领域柔性机器人技术的创新与应用

医疗领域柔性机器人技术的创新与应用

1. 多弯曲肌腱驱动柔性机器人平台测试与分析

1.1 避障测试

避障测试旨在分析设备的灵活性、可控性和功能性。测试过程中,用户需操控机器人平台,使柔性尖端绕过黄色障碍物,到达红色方块指定的目标位置。此测试证明,该设备能形成复杂的 S 形并抵达目标,这得益于各肌腱绳的独立性以及柔性尖端的多段设计,体现了其高度的灵活性。然而,该平台的控制尚显原始,仅支持远程操作,需多次试验和协调肌腱绳才能到达目标位置,因此需要更完善的软件系统来实现更自然的肌腱绳操控。

1.2 尸体测试的实际应用

尸体测试的目的是检验机器人平台在实际医疗场景中的性能。机器人平台通过双手机器人操作,在口腔区域进行活检,以完成部分微喉外科手术。在此过程中,多段机器人平台与单段柔性操作器平台配合使用。多段机器人平台能采用各种形状,围绕单段柔性操作器工作,展现出比单段平台更出色的机动性,在口腔区域操作时不会影响其他平台的运动。但在缺乏先进控制算法的情况下,难以预估多段柔性操作器的形状,需要进行多次试验才能达到预期形状并到达目标位置。

1.3 与现有柔性操作器平台的比较

  • 工作空间 :所设计的柔性操作器平台的工作空间通过长度和弯曲段数量计算得出。尽管只有两个弯曲段,但其工作空间与现有设计相当。例如,高度通用的单端口系统平台所需工作空间为 10×10×6 厘米,而该设计的工作空间为 12×12×12 厘米。需注意的是,这里的工作空间仅指柔性操作器的弯曲空间,而非平移工作空间。
  • 承载能力 :基于形状操控分析,该柔性
【无人车路径跟踪】基于神经网络的数据驱动迭代学习控制(ILC)算法,用于具有未知模型和重复任务的非线性单输入单输出(SISO)离散时间系统的无人车的路径跟踪(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了一种基于神经网络的数据驱动迭代学习控制(ILC)算法,用于解决具有未知模型和重复任务的非线性单输入单输出(SISO)离散时间系统的无人车路径跟踪问题,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法无需精确系统模型,通过数据驱动方式结合神经网络逼近系统动态,利用迭代学习机制不断提升控制性能,从而实现高精度的路径跟踪控制。文档还列举了大量相关科研方向和技术应用案例,涵盖智能优化算法、机器学习、路径规划、电力系统等多个领域,展示了该技术在科研仿真中的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事无人车控制、智能算法开发的工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于无人车在重复任务下的高精度路径跟踪控制;②为缺乏精确数学模型的非线性系统提供有效的控制策略设计思路;③作为科研复现算法验证的学习资源,推动数据驱动控制方法的研究应用。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解算法实现细节,重点关注神经网络ILC的结合机制,并尝试在不同仿真环境中进行参数调优性能对比,以掌握数据驱动控制的核心思想工程应用技巧。
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