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J-GLOBAL ID：202102289998572778   整理番号：21A0671208

アクティブ制約を有する手術ロボットの運動計画の改善【JST・京大機械翻訳】

Improving Motion Planning for Surgical Robot with Active Constraints

著者 (9件)： Su Hang (Politecnico di Milano,Information and Bioengineering,Department of Electronics,Milan,Italy,20133) ,  Hu Yingbai (Technical University of Munich,Department of Informatics,Munich,Germany,85748) ,  Li Jiehao (Politecnico di Milano,Information and Bioengineering,Department of Electronics,Milan,Italy,20133) ,  Guo Jing (Guangdong University of Technology,School of Automation,Guangzhou,China,20133) ,  Liu Yuan (Guangdong University of Technology,School of Automation,Guangzhou,China,20133) ,  Li Mengyao (Chinese Academy Sciences,Shenzhen Institutes of Advanced Technology,Shenzhen,China,518055) ,  Knoll Alois (Technical University of Munich,Department of Informatics,Munich,Germany,85748) ,  Ferrigno Giancarlo (Politecnico di Milano,Information and Bioengineering,Department of Electronics,Milan,Italy,20133) ,  De Momi Elena (Politecnico di Milano,Information and Bioengineering,Department of Electronics,Milan,Italy,20133)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： IROS  ページ： 3151-3156  発行年： 2020年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本論文では,関節拘束,関節速度制約,および運動制約の遠隔中心を含む,複数のアクティブ制約を有する外科ロボット制御のための改良運動計画方式を提案した。多重制約に関するオンライン運動計画を最適化するために,改良再帰ニューラルネットワーク(RNN)を導入した。実証された外科的手術軌跡を,実証による教育を用いて誘導した。次に,新しい再帰ニューラルネットワークを用いた改良運動計画方式を設計して,多重制約の下で正確なタスク追跡を達成した。一般的二次性能指数を採用して,制約条件を表した。最後に,提案したアルゴリズムの有効性を,実験室セットアップ環境においてKUKA LWR4+ロボットを用いて実証した。Copyright 2021 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  最適化 ,  *ロボット ,  ニューラルネットワーク ,  性能指数 ,  多重化 ,  有効性 ,  *医用ロボット
準シソーラス用語： *手術ロボット ,  *運動計画 ,  ロボット制御 ,  オンライン , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (3件)： 制約 ,  手術ロボット ,  運動計画