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物理约束运动学校准提升穿刺机械臂精度

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AI 综述

Prabhu Nithin Gollapudi 等作者提出一种带边界约束的运动学校准方法,用于提升6自由度机器人穿刺引导机械臂的定位精度:以物理合理的参数范围作为优化约束,正则化一个紧凑的19参数几何辨识模型,以缓解参数耦合与过拟合。 仿真中末端执行器RMSE从3.422 mm降至0.690 mm,改善79.8%;台架硬件实验中,标定模型在轨迹验证和坐标格点验证任务上分别取得0.865 mm和0.610 mm的RMSE,达到亚毫米级验证精度。 作者称该结果为未来临床应用奠定高精度基础,但尚未开展临床验证。该论文发表于arXiv,为预印本。

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11月2日
  1. arXiv · cs.RO
    面向高精度机器人穿刺引导的物理约束运动学标定方法

    论文提出一种带边界约束的运动学标定方法,用于提升6自由度机器人穿刺引导机械臂的定位精度。该方法以物理合理的参数范围作为优化约束,正则化一个紧凑的19参数几何辨识模型,以缓解参数耦合与过拟合。仿真中末端执行器RMSE从3.422 mm降至0.690 mm,改善79.8%;台架硬件实验中,标定模型在轨迹验证和坐标格点验证任务上分别取得0.865 mm和0.610 mm的RMSE,达到亚毫米级验证精度。作者称该结果为未来临床应用奠定高精度基础,但尚未开展临床验证。

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