комбинированная дорожная машина, кдм, ярославич, камаз кдм
Комбинированные дорожные машины КДМ 65-01 предназначены для всесезонного обслуживания дорог с твердым покрытием. Применяются на крупных федеральных автомагистралях, областных и районных дорогах, на окружных дорогах вокруг крупных городов. В городе может применяться на широких проспектах. Большая вместимость бункера. Сокращается время простоя на заправке противогололедныи реагентами. Нет необходимости задействовать большое количество техники.
НАЗНАЧЕНИЕ: В зимнее время — очистка дорожного полотна от свежевыпавшего снега, удаление наката, шуги; распределение сыпучих противогололедных материалов, в том числе соли, и жидких реагентов. В летнее время — уборка и мойка дорог, ограждений, бордюров, дорожных знаков и элементов обустройства дороги; перевозка асфальта при ямочном ремонте.
Посмотреть видео —
НадежностьНадежные российские и импортные комплектующие, отлично зарекомендовавшие себя в эксплуатации и предназначенные для многолетнего применения с минимальным обслуживанием.
Применением новейших технологий и оборудования: раскрой деталей на установках лазерной и плазменной резки, гибка заготовок на листогибочном гидравлическом прессе с ЧПУ.
Нержавеющие и легированные конструкционные стали.
ЭффективностьВМЕСТИМОСТЬ бункера до 12 куб.м.
ВМЕСТИМОСТЬ емкости для вода — до 14 куб.м.
Ширина распределиния — до 12 метров (жидкие реагенты до 20 метров).
Асимметрия — возможность инменения ширины и направления распределения.
КДМ-65-01 может заменять до 2-х обычных коммбинированных -дорожных машин.
Многофункциональность машин обеспечивает ее всесезонную эксплуатацию.
Широкий набор устанавливаемого оборудования: 3 вида фронтальных отвалов, 4 вида щеток, боковой отвал, средний грейдерный нож, бункер для сыпучих реагентов, емкость для жидкостей. Возможна комбинация бункера и емкости в разных пропорциях.
КомфортУправление всем оборудование из кабины автомобиля при помощи специального пульта.
Удобный и безопасный доступ ко всем механизмам.
Заметность на дороге.
БезопасностьНа оборудование и монтаж предоставляется заводская гарантия.
Многоуровневые системы защиты, обеспечивающие сохранность оборудования и безопасность обслуживающего персонала.
Современное осветительное и сигнальное оборудование: проблесковые LED маячки спереди и сзади, габаритные огни на кабине, спереди на отвале и сзади на пескоразбрасывателе, дублирующие фары на кабине автомобиля, защищенный фонарь для освещения рабочей зоны на заднем борте.
Коммбинированная дорожная машина КДМ 65-01 на базе самосвала МАЗ-6501 полностью комплектуется всем необходимым оборудованием для целей круглогодичного ухода за автодорогами с твердым покрытием.
В случае установки оборудования на автомобили других марок — предоставляется полный комплект документов для оформления в органах ГИБДД.
Выберите пескоразбрасыватель
для распределения сыпучих противогололёдных смесей
Распределитель противогололедных реагентов РМ Айсберг
Нержавеющая или легированная сталь.
Вместимость бункера до 16 м³
Выберите отвал
для очистки проезжей части от снега, наледи, шуги
Снегоуборочный передний отвал УПО-3 «Ураган»
Ширина очистки 3,3 м Резиновый или металлический нож
Снегоуборочный передний поворотный отвал ПО-2 / ПО-2Г «Вихрь»
Ширина очистки до 3,2 м
Скоростной снегоуборочный отвал ПКО-2,6 «Циклон»
Ширина очистки 2,6 м
Скоростной снегоуборочный отвал ПКО-2,6М «Буран»
Ширина очистки 2,6 м
Боковой поворотный отвал БПО-1,8 «Торнадо»
Ширина очистки 2,2 м
Средний грейдерный отвал СГОН-3
Ширина очистки 3,1 м
Выберите емкость для поливомоечного оборудования
Материал — высокопрочный полиэтилен, толщина стенок — 8,5 мм
Емкость для поливомоечного оборудования РАР-14
Выберите поливомоечное оборудование
Фронтальные плоскоструйные форсунки низкого давления РАР-1
Переднее поливомоечное устройство РАР-2
Заднее поливомоечное устройство РАР-3
Устройство распределяющее тарельчатого типа РАР-3.
Брандспойт высокого давления РАР-4
Выберите щеточное оборудование
Щетка для мойки ограждений ЩМБУ «Road Master»
Средняя щетка ЩС
Задняя щетка ЩЗ «Road Master»
Передняя щетка «RoadMaster»
Вы выбрали:
Базовое шасси
НА БАЗЕ САМОСВАЛА МАЗ-6501
Комплектация
Узнать цену
Характеристики / Модель
КДМ 65-01
Тип монтажа оборудования
В кузове автомобиля
Виды выполняемых работ
Содержание автодорог, снегоочистка, обработка противогололедными реагентами
Условия эксплуатации
всесезонная
Максимальная вместимость применяемых распределителей марки «Ярославич» для обработки твердыми противогололедными реагентами, не менее
12
Марки применяемых снегоуборочных отвалов «Ярославич»
Городские отвалы ПО, универсальный отвал УПО-3, боковой отвал БПО-1,8, средний грейдерный нож СГОН-3, скоростные отвалы ПКО
Максимальная ширина снегоочистки
5 метров
Максимальная ширина снегоочистки вместе с боковым отвалом
5 метров
Марки и виды поливомоечного оборудования «Ярославич»
Пластиковая емкость РАР, объемом 10 или 14 куб.
м., фронтальные плоскоструйные форсунки, переднее и заднее поливомоечное оборудование, брандспойт
Управление рабочими органами
из кабины при помощи специального пульта
Марки и виды щеток
Межбазовые, фронтальные, поворотные, для мойки барьерных ограждений
Световая сигнализация
Дополнительная головная светотехника с фарами, расположенными под лобовым стеклом, либо на кабине; проблесковый LED-маячок на кабине, либо световая панель на кабине; галогенный фонарь освещения задней рабочей зоны; задний проблесковый LED-маячок и дополнительные задние фонари
Вместимость бункера
до 12 куб.м.
Дополнительное оборудование (* опции)
Камера заднего вида, вибратор бункера, система управления с GPS-позиционированием, пульт с джойстиками, асимметрия, система увлажнения смеси, исполнение для чистой соли
Лестница
есть
Ступени
есть
Привод разбрасывателя
гидравлический
Привод транспортера
гидравлический
Запросить подробные технические характеристики
У текущего товара нет ни одного отзыва.
КДМ Камаз 43118-3017-50 — Уральский Завод Спецтехники
Производство онлайн Спецтехника нашего производства Лизинг и субсидии Новинки спецтехники Видеоролики
8-800-333-74-74 звонок бесплатный
+7 (351) 211-59-56 (доб. 111) отдел запчастей
Производство онлайн
Видеоролики
Фотогалерея
Краны-манипуляторы АНТ
Прицепная техника
Нефтепромысловая спецтехника
Капитальный ремонт навесного оборудования
ДОПОГ
Одобрения типа транспортного средства ОТТС
- Главная
- Каталог
- Спецтехника для дорожного и коммунального хоз-ва
- Комбинированная дорожная машина КДМ Камаз 43118-3017-50
org/ListItem»>Для содержания дорогПоказать все модели категории «Для содержания дорог»
Скрыть список моделей
Код модели: 20205
Цена: Договорная
Окончательная стоимость складывается из стоимости техники, необходимых доработок и стоимости доставки
Шасси Камаз 43118
Показать все модификации Комбинированная дорожная машина КДМ Камаз 43118-3017-50 в наличии
Скрыть наличие
Показать еще фото
Скрыть фото
Входной кран
Входной кран
Гидробак
Гидробак
Гидронасос
Гидронасос
Горловина
Горловина
Пенал напорно-всасывающего рукава
Пенал напорно-всасывающего рукава
Поворотный отвал
Поворотный отвал
Щетка
Щетка
Показать еще фото узлов и агрегатов
Скрыть фото узлов и агрегатов
Почему стоит купить Комбинированная дорожная машина КДМ Камаз 43118-3017-50 у нас?
Технология покраски на нашем производстве
Двигатель Камаз 740. 705-300 | |
|---|---|
| Тип двигателя | Четырехтактный дизель |
| Количество и расположение цилиндров | 8, V-образное |
| Рабочий объём цилиндров, см3 | 11762 |
| Степень сжатия | 17,6…18,4 |
| Максимальная мощность, кВт | 221 (300 л.с.) |
| Максимальный крутящий момент, Н*м | 1275 |
| Топливо | Дизельное |
| Технические характеристики комбинированной дорожной машины на шасси Камаз 43118-3017-50 | |
|---|---|
| Назначение | Круглогодичное обслуживание дородного полотна при температуре окружающего воздуха от минус 20С° до плюс 40С° Использование машины в летний период для мойки, поливки, очистки от грязи и пыли дорожных покрытий, а также возможность забора воды для пожаротушения Использование машины для скоростной и патрульной очистки дорожного полотна от свежевыпавшего или спрессованного снега |
| Поливомоечное оборудование | |
| Вместимость цистерны | 10 м3 |
| Ширина обрабатываемой полосы при мойке | 7 м |
| Привод водяного насоса | Гидравлический |
| Производительность водяного насоса | 1000 л/мин |
| Рабочее давление воды | 0,8 МПа |
| Мойка для уборки дорожного полотна | С двумя поворотными соплами |
| Люк | В верхней части цистерны |
| Закачка воды | Возможность закачки воды в цистерну при помощи насоса самой машины |
| Комплектация |
|
| Габариты машины с оборудованием |
|
| Средства технического контроля оборудования системы мониторинга |
|
| Средства безопасности |
|
Возможность менять угол поворота относительно поперечной оси машины
МД-432-С Урал 4320-1912-60Е5
6х6, 230 л.
с., машина для обслуживания дорог
ВМКД-18 Урал 5557-1112-60Е5
6х6, 230 л.с., всесезонная комбинированная дорожная машина
ТМГ-3А-01 Урал 43203-1012-10
6х6, 180 л.с., тепловая машина гололедная
МД-651 Камаз 65115
6х4, 300 л.с., дорожно-уборочная машина
Транслес впервые представил комбинированную дорожную машину (КДМ) с эксклюзивным функционалом — КДМ — ТРАНСЛЕС — КАМАЗ-6520 — Т63200 — Комбинированная дорожная машина — КДМ — PALFINGER М100L80 — PALFINGER
|
07.04.2017 07 апреля 2017 года состоялась отгрузка комбинированной дорожной машины (КДМ) Т63200 в адрес ООО «Архангельский Автоцентр КамАЗ», крупнейшего дилера в Северо-Западном регионе по поставке техники КАМАЗ и давнего партнера компании «Транслес». Автомобиль-ломовоз на базе шасси КАМАЗ-6520 грузоподъемностью 24 тонны оснащенный гидроманипулятором PALFINGER М100L80, кузовом производства «Транслес» и пескоразбрасывающей системой с гидравлическим отвалом представляет собой эксклюзивный продукт сотрудничества четырёх гигантов российского рынка спецтехники: ООО «Палфингер кран рус», ООО «Архангельский Автоцентр КамАЗ», ООО «Транслес» и ООО «Смоленские машины». Комбинированный дорожный автомобильТ63200 на базе шасси КАМАЗ-6520 (автомобиль-ломовоз экологического класса Евро-4) в зависимости от сезона может быть использован в следующих видах работ:
Уникальность представленной коммунальной машины заключается в том, что кроме выполнения стандартных работ, характерных для КДМ, этот автомобиль также способен осуществлять погрузочно-разгрузочные работы с помощью легендарного манипулятора EPSILON модели М100L80 холдинга PALFINGER. Также для КДМ была специально спроектирована опора стрелы манипулятора за кабиной, позволяющая устанавливать на переднюю часть автомобиля дополнительное оборудование (отвал, щетку, поливомоечное оборудование). Данный автомобиль-ломовоз имеет универсальный кузов, благодаря которому машина работает на ваш бизнес круглый год. www.trans-les.ru КДМ, ТРАНСЛЕС, КАМАЗ-6520, Т63200, Комбинированная дорожная машина, КДМ, PALFINGER М100L80, PALFINGER, М100L80 29 июн 2017 07:05 | автор: newsrelay | просмотров: 5265 | + добавить объявление Продажа спецтехники:
+ добавить объявление Аренда спецтехники:
|
На правах рекламы: |
В такой комплектации для обзора водителя ничего не мешает.
Санкт-Петербург
09.2019
2TDci + Palfin
Санкт-Петербург
02.2017
Оценка конфигурации континуального ловкого манипулятора с изгибом переменной кривизны с использованием частичного определения формы
. 2015;2015:5268-71.
doi: 10.1109/EMBC.2015.7319580.
Райан Дж. Мерфи, Мехран Арманд
- PMID: 26737480
- PMCID: ЧВК4910624
- DOI:
10.
1109/ЕМВС.2015.7319580
1109/ЕМВС.2015.7319580Бесплатная статья ЧВК
Райан Дж. Мерфи и др. Annu Int Conf IEEE Eng Med Biol Soc. 2015.
Бесплатная статья ЧВК
. 2015;2015:5268-71.
дои: 10.1109/ЕМВС.2015.7319580.
Авторы
Райан Дж. Мерфи, Мехран Арманд
- PMID: 26737480
- PMCID: PMC4910624
- DOI:
10.1109/ЕМВС.2015. 7319580
7319580Абстрактный
Надежная оценка формы ловких манипуляторов континуума переменной кривизны (CDM) необходима для использования этих устройств в биомедицинских приложениях. Было показано, что встраивание элементов, чувствительных к форме, эффективно измеряет форму CDM постоянной кривизны. В этой статье исследуется несколько методов оценки конфигурации CDM переменной кривизны. В экспериментах CDM сгибали в различных конфигурациях, прикладывали внешнюю нагрузку и измеряли конфигурацию. Описаны три метода, в которых используются измерения смоделированных элементов, чувствительных к форме. Анализы включали изменение количества и размещения датчиков формы. Результаты показали, что для прогнозирования конфигурации манипулятора необходимы как минимум три элемента, чувствительных к форме, при этом один метод демонстрирует среднюю ошибку менее 0,35 мм для CDM под внешней нагрузкой. Представленные методы обещают успешное прогнозирование, отслеживание и контроль конфигурации CDM во время операции.
Цифры
Рис. 1
Предполагаемая процедура для компьютеризированной…
Рис. 1
Предполагаемая процедура компьютерной ревизионной хирургии тотального эндопротезирования тазобедренного сустава. Манипулятор…
рисунок 1Предполагаемая процедура компьютерной ревизионной хирургии тотального эндопротезирования тазобедренного сустава. Манипулятор вводится через винтовые отверстия вертлужного компонента для лечения остеолитического поражения, расположенного позади имплантата.
Рис. 2
Кинематика манипулятора со штифтом…
Рис. 2
Кинематика манипулятора с шарнирными соединениями (*) и точками p j (o) идентифицированы…
Рис. 2Кинематика манипулятора с шарнирными соединениями (*) и точками p j (o) идентифицирован [15].
Рис. 3
Пример конфигурации манипулятора до (слева)…
Рис. 3
Пример конфигурации манипулятора до (слева) и после (справа) внешней нагрузки.
Рис. 3Пример конфигурации манипулятора до (слева) и после (справа) внешней нагрузки.
Рис. 4
Пример распределения ошибок, | |…
Рис. 4
Пример распределения ошибок, | | п я — п ∼ 1 | |…
Рис. 4Пример распределения ошибок, ||pi−p∼1||, по длине манипулятора для ненагруженного манипулятора с тремя точками кривизны. Наконечник манипулятора приходится на точку с индексом 29.и 30 (рис. 2).
Рис. 5
Ошибка прогнозирования конфигурации CDM…
Рис. 5
Ошибка в прогнозировании конфигурации CDM ( ‖ p i − p ∼ i…
Рис. 5 Ошибка прогнозирования конфигурации CDM (
‖pi−p∼i‖¯, с планками погрешностей в одно стандартное отклонение) для (а) ненагруженного и (б) нагруженного случаев. Максимальная ошибка обозначается символом ×. Наборы кривизны сопоставляются с наборами в Таблице I.
См. это изображение и информацию об авторских правах в PMC
Похожие статьи
Отслеживание формы ловкого манипулятора сплошной среды с использованием двух датчиков формы с большим отклонением.
Лю Х., Фарвардин А., Групп Р., Мерфи Р.Дж., Тейлор Р.Х., Иордачита И., Арманд М. Лю Х и др. IEEE Sens J. 15 октября 2015 г. (10): 5494-5503. doi: 10.1109/JSEN.2015.2442266. Epub 2015 5 июня. IEEE Sens J. 2015. PMID: 27761103 Бесплатная статья ЧВК.
Эффекты инструментов, вставленных через змеевидные хирургические манипуляторы.
Мерфи Р.Дж., Отаке Ю., Вулф К.С., Тейлор Р.Х., Арманд М. Мерфи Р.Дж. и соавт. Annu Int Conf IEEE Eng Med Biol Soc. 2014;2014:6854-8. doi: 10.1109/EMBC.2014.
6945203.
Annu Int Conf IEEE Eng Med Biol Soc. 2014.
PMID: 25571571
Бесплатная статья ЧВК.Определение формы большого отклонения континуального манипулятора для малоинвазивной хирургии.
Лю Х., Фарвардин А., Педрам С.А., Иордачита И., Тейлор Р.Х., Арманд М. Лю Х и др. IEEE Int Conf Robot Autom. 2015 26 мая; 2015: 201-206. doi: 10.1109/ICRA.2015.7139000. IEEE Int Conf Robot Autom. 2015. PMID: 26312136 Бесплатная статья ЧВК.
Методы определения формы для роботов Continuum в минимально инвазивной хирургии: обзор.
Ши С., Луо С., Ци П., Ли Т., Сонг С., Найдовски З., Фукуда Т., Рен Х. Ши С. и др. IEEE Trans Biomed Eng. 2017 авг;64(8):1665-1678. doi: 10.1109/TBME.2016.2622361. Epub 2016 27 октября.
IEEE Trans Biomed Eng. 2017.
PMID: 27810796
Обзор.Маломасштабные биологические и искусственные многомерные датчики для 3D-зондирования.
Агарвал К., Хван С., Бартник А., Бучеле Н., Мишра А., Чо Дж. Х. Агарвал К. и др. Маленький. 2018 авг;14(35):e1801145. doi: 10.1002/smll.201801145. Epub 2018 30 июля. Маленький. 2018. PMID: 30062866 Обзор.
6945203.
Annu Int Conf IEEE Eng Med Biol Soc. 2014.
PMID: 25571571
Бесплатная статья ЧВК.
IEEE Trans Biomed Eng. 2017.
PMID: 27810796
Обзор.Посмотреть все похожие статьи
Типы публикаций
термины MeSH
Грантовая поддержка
- R01 EB016703/EB/NIBIB NIH HHS/США
- 1R01EB016703/EB/NIBIB NIH HHS/США
Управление манипулятором сплошной среды, взаимодействующим с препятствиями, на основе ВБР
Введение
В последние годы манипуляторы континуума использовались для различных приложений [1] — [3] .
Многие из этих приложений требуют, чтобы манипулятор маневрировал в ограниченной среде, что позволяет использовать гибкость этих манипуляторов. Имея ограниченные предварительные знания о геометрии ограниченной среды и возможных взаимодействиях с неизвестными препятствиями, жизненно важно выбрать подходящий метод определения формы и алгоритм управления для управления CDM. В зависимости от геометрии и поведения кривизны этих манипуляторов был предложен ряд методов определения формы, моделирования и управления.0211 [4] — [7] .
Ограниченные среды часто существуют в медицинских приложениях, где манипулятор континуума может взаимодействовать с тканями и органами. Одним из таких применений является роботизированное лечение остеолиза (деградации кости), возникающего из-за износа полиэтиленовой прокладки вертлужного компонента после тотального эндопротезирования тазобедренного сустава. Для менее инвазивного лечения этой медицинской проблемы мы ранее разработали планарный манипулятор континуума непостоянной кривизны с тросовым приводом (CDM) с относительно большим (4 мм) инструментальным каналом (рис.
1) [5] .
CDM позволяет хирургам получить доступ к области позади хорошо зафиксированного имплантата, пропустив манипулятор через резьбовые отверстия вертлужного компонента [5, 7] . Затем через инструментальный канал манипулятора проводят гибкий инструмент для удаления и очистки остеолитического поражения [8, 9] . Эти особенности применения требуют, чтобы манипулятор мог достигать и маневрировать в окружающей среде позади имплантата. Когда CDM проходит через имплантат вертлужной впадины внутри тела пациента, он не будет визуально доступен для оптических систем слежения или камер, что требует техники определения формы, которая не требует прямой видимости. Кроме того, CDM может взаимодействовать с мягкими и твердыми тканями с неизвестной геометрией и физическими свойствами позади имплантата вертлужной впадины, что затрудняет контроль CDM.
Рис. 1: CDM при взаимодействии с твердым препятствием: a) прямая конфигурация b) конфигурация с изгибом c) рентгеновское изображение CDM, вставленного в отверстия для винтов вертлужного компонента Существует несколько подходов для определения формы и наконечника континуальных манипуляторов.
. Примеры таких подходов к обнаружению включают электромагнитное отслеживание, инфракрасное оптическое отслеживание и камеры, методы на основе изображений, такие как рентгеноскопия и магнитный резонанс, и методы определения формы с помощью оптоволокна [10] — [14] . Каждый из этих методов страдает такими ограничениями, как магнитные помехи, люфт и необходимость прямой видимости. Кроме того, существует ограничение в широком интраоперационном использовании методов на основе изображений для определения формы в реальном времени из-за радиационного облучения. Волоконные решетки Брэгга (ВБР), однако, обеспечивают обратную связь в реальном времени, не требуя прямой видимости. Их небольшой размер, гибкость и минимальное влияние на жесткость — преимущества, которые делают эти датчики отличным кандидатом для интеграции в манипуляторы континуума [11] , [13] .
Поскольку форма и положение наконечника CDM предоставляются датчиками формы FBG в режиме реального времени, следует использовать соответствующую стратегию управления для управления CDM с обратной связью.
Ранее было разработано несколько кинематических и механических моделей для различных типов манипуляторов континуума [15] — [20] . Эти модели, однако, не могут учитывать взаимодействие с окружающей средой и возможное влияние на управление и кинематику манипулятора. Принимая во внимание взаимодействие CDM с ограниченной неизвестной средой в случае остеолиза, стратегия управления на основе оптимизации, включающая физические ограничения на информацию о положении CDM и FBG, потенциально может быть практическим подходом к управлению CDM [21] .
В этом документе разрабатывается алгоритм управления на основе оптимизации с оптимизационными ограничениями, основанными на требованиях приложения остеолиза и физических ограничениях CDM, независимо от механической модели CDM и предварительных знаний об окружающей среде рабочего пространства. С учетом этого алгоритма, используя измерения приводов (тросов) и строя форму и положение наконечника МДК в режиме реального времени по датчикам формы ВБР, мы обновляем якобиан манипулятора.
Этот якобиан затем используется для поиска управляющих входных команд для манипулирования CDM в желаемую целевую точку. Мы оцениваем эффективность предлагаемого метода на CDM как в свободной, так и в ограниченной среде, содержащей неизвестные препятствия с различными свойствами. Кроме того, мы тщательно исследуем поведение обновленного якобиана при взаимодействии CDM с объектами и, используя эту информацию, идентифицируем столкновения CDM с жесткими или мягкими объектами.
Вклад этой статьи состоит из трех частей: 1) подробная реконструкция формы CDM с использованием нового датчика формы с большим отклонением на основе ВБР, который состоит из поликарбонатной трубки с тремя открытыми просветами в качестве подложки, 2) разработка стратегии управления на основе оптимизации с использованием ВБР. обратная связь о положении наконечника для управления CDM в среде с препятствиями, 3) идентификация столкновений CDM с мягкими и твердыми препятствиями с использованием обновленной информации о Якобиане.
II Методы
Ii-a Спецификации CDM
CDM, разработанный для применения при остеолизе, состоит из двух вложенных друг в друга кусков нитиноловой трубки с внешним диаметром 6 мм, предназначенных для установки в отверстия для винтов вертлужного имплантата (рис. 2) [5] . Нитинол выбран из-за его сверхэластичных свойств, которые обеспечивают большую гибкость CDM. Кроме того, CDM состоит из инструментального канала диаметром 4 мм для прохождения таких инструментов, как инструменты для удаления краев, эндоскоп и отсасывающие механизмы [8] . Стенка CDM состоит из каналов для прохождения кабелей управления и датчиков формы (описанных в разделе II-B
). Один датчик формы вставляется через канал с каждой стороны CDM для точной оценки наконечника CDM (рис.
2).
Блок измерения формы Ii-B
В зависимости от применения и требуемой точности разные исследователи разработали и изучили датчики формы на основе ВБР с различной структурой, разным расположением ВБР и количеством активных областей [22] — [28] .
В [11] мы предложили конструкцию для определения формы CDM путем внедрения массива волокон с тремя активными областями FBG и двумя нитиноловыми проволоками в качестве подложек в трехпросветную поликарбонатную трубку. В этой статье мы продолжаем работу, изготавливая и встраивая два датчика формы в два канала на противоположных сторонах CDM (рис. 2) и реконструируя форму CDM, чтобы найти положение его наконечника. Конструкция датчика формы гораздо более надежна по сравнению с ранее изученными датчиками формы, поскольку поликарбонатная трубка с тремя просветами обеспечивает точное размещение ВБР и нитиноловых проволок, что приводит к более точному смещению датчика. Метод восстановления формы заключается в следующем. При изгибе CDM смещение длины волны активных участков волокна связано с изменением деформации датчиков формы. Затем, учитывая значение деформации, кривизна рассчитывается по формуле:
| ΔλλB=kϵϵ+kTΔT | (1) |
где ΔT, κ, ϵ, Δλ и λB относятся к изменению температуры, кривизне, деформации, сдвигу длины волны и длине волны Брэгга ВБР соответственно. kϵ и kT – коэффициенты деформации и температуры. Если предположить, что изменение температуры очень мало и пренебрежимо мало (ΔT≈0), изменения сдвига длины волны связаны с изменениями механической деформации, возникающей в результате напряжения изгиба. Эта механическая деформация связана с кривизной следующим образом:
| ϵ=δκ | (2) |
где κ и δ относятся к кривизне и смещению датчика соответственно. Объединяя (1) и (2) и принимая ∆T≈0, получаем:
| κ=ΔλλBkϵδ | (3) |
где λB, kϵ и δ все константы. Следовательно, мы можем предположить линейную зависимость между Δλ (сдвиг длины волны) и κ (кривизна) в каждой активной области датчиков формы ВБР.
λB (длина волны Брэгга) и kϵ (механические константы деформации) известны из свойств ВБР. С другой стороны, δ (смещение датчика) зависит от того, насколько точно и на каком расстоянии от центра поликарбонатной трубки приклеены ВБР. Теоретически это значение равно расстоянию центра просветов от центра поликарбонатной трубки. Однако на практике из-за малого зазора между волокнами и просветом это расстояние не может быть точно измерено. По этой причине мы выполняем процедуру калибровки, чтобы найти соответствие между сдвигами длины волны ВБР и значениями кривизны:
| κ=f(Δλ) | (4) |
где f:R3→R3 — линейная функция, связывающая сдвиг длины волны в трех активных областях каждого датчика формы со значениями кривизны в этих трех точках. Чтобы найти f, у нас есть 3D-печатные калибровочные приспособления с известными постоянными кривизнами для CDM (рис. 4-a). Кривизна в этих приспособлениях варьируется от прямой до радиуса кривизны 20 мм.
Данные о длине волны ВБР передаются динамическим оптическим опросчиком (Micron Optics sm 130) с частотой 200 Гц. CDM помещается в приспособления, показанные на рис. 4, и опросчик собирает данные о длине волны. Линейная функция подгоняется к данным о длине волны и известным кривизнам приспособления, чтобы найти калибровочное отображение f. Затем любые данные о длинах волн в реальном времени передаются функции f для нахождения кривизны в месте расположения каждой из активных областей.
Используя функцию калибровки f, кривизна находится в трех дискретных точках по длине CDM на каждом датчике формы. Мы предполагаем линейную связь между длиной дуги и кривизной и находим дискретизированную кривизну для определенного количества точек (например, 10) на каждом отрезке между двумя ВБР. Угол кривизны между каждыми двумя последовательными точками связан с кривизной и длиной дуги как:
| κ=as+bΔθi=κiΔs=Δsρi | (5) |
где s — длина дуги, a и b — константы, ρ — радиус кривизны, а θ — угол кривизны.
Двухмерное положение (y и z) вдоль датчика формы ВБР можно найти (рис. 4-b):
| yi+1=yi+ρisin(Δθi)zi+1=zi+ρi(1−cos(Δθi)) | (6) |
Используя (5) и (6) для каждого датчика формы, мы можем получить положение датчика формы и положение наконечника CDM путем усреднения значений положения для датчиков формы, которые мы обозначаем как x∈R2.
Структура управления на основе оптимизации Ii-C
Якобиан манипулятора (J) — это зависящая от конфигурации функция, которая отображает входные скорости срабатывания (˙l) в скорости рабочего органа (˙x):
| ˙x=J˙l | (7) |
Используя (7), для каждого временного шага (k) можно оценить изменения положения рабочего органа за бесконечно малый период времени на основе изменений входного сигнала:
Jk≈ΔxkΔlk. | (8) |
где ∆lk и ∆xk — изменения входных воздействий и перемещений рабочих органов соответственно. Принимая во внимание (8), одной разумной стратегией управления CDM в целевой точке является поиск пошагового срабатывания, которое перемещает рабочий орган CDM в целевую точку. Кроме того, как мы уже обсуждали, проблемы реального мира имеют различные ограничения, например. вход срабатывания CDM может быть подвержен некоторым ограничениям движения. Поэтому мы формулируем следующую оптимизацию для решения этой проблемы:
| свернуть ∆lk | ∥Δxdes−JkΔlk∥ | (9) | ||||
| при условии | A∆lk≤b |
где Δxdes — смещение положения наконечника рабочего органа, необходимое для достижения желаемой целевой точки, а A∈Rm×n и b∈Rm×1 обозначают m неравенств, ограничивающих Δlk (Rn), на временном шаге ( к).
Эти ограничения неравенства определяют допустимую область для переменной оптимизации ∆lk, что имеет решающее значение, учитывая возможные ограничения в физическом приложении.
На каждом временном шаге k при заданном вводе управления активацией, рассчитанном по (9), CDM перемещается. Затем с использованием (10) вычисляется правильный якобиан, который должен был бы совершить движение Δxk от управляющего входа срабатывания Δlk. Для более плавного перехода от текущего якобиана на временном шаге (k) к следующему шагу мы минимизируем матричную норму Фробениуса ΔJ:
| минимизировать ΔJk+1 | ∥ΔJ∥ | (10) | ||||
| при условии | Δxk=Jk+1Δlk | |||||
| Джк+1=Джк+ΔДж | ||||||
где ∆lk — расчетный входной сигнал управления срабатыванием из (9), а ∆xk — смещение положения конца рабочего органа, считанное с датчиков ВБР между последней оценкой якобиана на временном шаге k и следующим временным шагом.
Порог (ϵ) может быть указан как фактор завершения алгоритма. Величина этого порога может быть определена экспериментально и на основе шума обратной связи датчика. Другими словами, управляющий вход и якобиан будут обновляться до тех пор, пока Δxdes больше этого порогового значения. Следует отметить, что основным преимуществом оценки якобиана на лету с использованием уравнения. 10 заключается в том, что независимо от типа среды, окружающей CDM (например, свободное пространство или взаимодействия с препятствиями), входные данные срабатывания CDM для следующего шага вычисляются соответствующим образом путем включения информации о поведении CDM в этой среде. Алгоритм (1) обобщает предлагаемую стратегию управления.
Вход: якобиан на временном шаге k, Jk
Целевое положение наконечника, xtarget
Порог, ϵ
Выход: вход срабатывания Δlk
Якобиан на следующем шаге
1 Запрос xcurrent от датчиков ВБР xtarget -xcurrent
3 В то время как Δxdesired≥ϵ do
4 ΔLK ← Минимизируйте ∥Δxdes -JKΔLK∥Subject TOAΔLK≤B ΔJK+1 ← Minimize∥ΔJ∥Subject toΔX = Jk+1 ΔJOK+1 = jK+1 = jk+1 = 1 = 1 = 10000 = jK+1 = jK+1 = jK+1 = jK+1 = jK+1 ← jK+1 = jk+1 ← jk+1 ← 5 конец пока
Алгоритм 1 Алгоритм управления на основе оптимизацииIII Эксперименты
III-a Экспериментальная установка
Предлагаемый плоскостной КДМ для лечения остеолиза, состоит из двух приводных тросов на боковых каналах.
Кабели CDM приводятся в действие двумя двигателями постоянного тока (RE10, Maxon Motor Inc., Швейцария) с приводами шпинделя (GP 10 A, Maxon Motor, Inc., Швейцария). Коммерческий контроллер используется для питания и подключения отдельных контроллеров Maxon (EPOS 2, Maxon Motor Inc., Швейцария) к шине CAN. Используя библиотеки, предоставленные Maxon, специальный интерфейс C++ обменивается данными по одному кабелю USB и выполняет управление положением двигателей. На рис. 3 показана экспериментальная установка.
FBG передаются запросчиком с динамическим оптическим датчиком (Micron Optics sm 130) с частотой 200 Гц. Два волокна, каждое с тремя активными участками, подключены к отдельным каналам опросчика. Эти данные используются для восстановления формы CDM и определения положения наконечника (x) с использованием метода, описанного в разделе II-B.
Ограничения III-B
Учитывая (9), нам нужно определить A и b на основе ограничений, налагаемых приложением.
CDM способен выполнять гибку с большой кривизной до 166,7 м−1 [5] . Следовательно, существует максимально допустимое срабатывание троса, предотвращающее поломку CDM. Кроме того, чтобы избежать больших срабатываний на каждом шаге (9), мы ограничиваем смещение тросов. Учитывая ограничения, мы можем определить матрицу A
и вектор
b как:
| А=[10-101-110010-11-101]Т |
| б = [11110.10.1b1b2] Т |
| b1=b2=lc-lmax |
где lmax и lc — максимально допустимая длина кабеля и длина кабеля на текущей итерации соответственно. Первые четыре строки в A и b гарантируют, что изменение длины струны на каждой итерации будет меньше 1 мм. В пятом и шестом рядах сумма изменений длин обеих струн будет составлять менее 0,1 мм (т.
е. оба троса должны двигаться примерно одинаково, чтобы избежать чрезмерного встречного натяжения). Эти ограничения учитывают поведение двух кабелей «тяни-тяни», что гарантирует, что кабели не мешают друг другу. Последние две строки гарантируют, что достигнутая длина кабелей на следующей итерации алгоритма не превысит максимально допустимую длину. lmax выбрано 7 мм исходя из ограничений экспериментальной установки.
III-C Эксперименты
Все эксперименты проводятся на компьютере с 64-разрядной ОС Windows 7, процессором Intel Core i7 с тактовой частотой 2,3 ГГц и 8 ГБ ОЗУ. Поток данных ВБР происходит с частотой 200 Гц, а контур управления работает с частотой 100 Гц. Выпуклые целевые функции с двумя нормами и ограничения задач оптимизации были преобразованы в простую квадратичную программу с линейными ограничениями-равенствами.
Для оптимизации управляющего входа мы переписали векторные двойные нормы как произведение вектора на его транспонирование. Для задачи обновления якобиана мы сложили элементы матрицы ΔJ в вектор и минимизировали двойную норму этого вектора. Мы использовали C++ QuadProg 9.0560 1 1 1http://www.diegm.uniud.it/digaspero/библиотека — решатель квадратичной оптимизации — для решения задач оптимизации (9) и (10).
Мы выбрали 0,05 мм/с в качестве скорости срабатывания кабеля для всех экспериментов. Эта скорость согласуется с результатами исследования [8] , где мы исследовали оптимальную скорость удаления твердых и мягких остеолитических поражений с использованием соответствующих инструментов для удаления повреждений. Кроме того, во всех экспериментах было выбрано пороговое значение ϵ=0,05 мм. Мы также рассмотрели норму Фробениуса для оценки изменений адаптированного якобиана на каждом временном шаге.
Во время лечения остеолитических поражений CDM может взаимодействовать с различными средами.
Поэтому мы рассмотрели три типа экспериментов для моделирования этих ситуаций: 1) перемещение CDM в свободной среде, 2) взаимодействие CDM с мягкими препятствиями, имитирующими мягкие ткани, и 3) взаимодействие CDM с твердыми препятствиями (например, кость или склеротическая ткань).
Изгиб в свободной среде III-C1
Сначала мы проверили поведение алгоритма управления CDM в среде без каких-либо препятствий. В этом эксперименте оценивалась способность контроллера перемещать наконечник CDM в три разные целевые точки (рис. 5). Мы выбрали целевые точки p1=[-10,32,1] мм, p2=[-22,6,21,4] мм и p3=[-25,16,2] мм, соответствующие разным уровням изгиба. Кроме того, для обеспечения повторяемости CDM выполнял следующую последовательность перемещения: 1) из прямолинейной конфигурации (p0=[0,34]) в целевое положение p1; 2) из положения p1 в прямолинейную конфигурацию p0; 3) из прямой конфигурации p0 в целевое положение p1; 4) из положения p1 в прямую конфигурацию p0.
III-C2 Мягкая среда с препятствиями
Для изучения поведения контроллера при взаимодействии CDM с мягкими средами мы произвольно разместили мягкий объект на пути изгиба CDM (рис.
6). Чтобы сравнить поведение CDM со случаем свободного изгиба, мы выбрали точку p3 в качестве целевой точки.
III-C3 Среда с жесткими препятствиями
Подобно эксперименту с мягким препятствием, мы произвольно разместили жесткий объект на пути изгиба CDM. Чтобы сравнить поведение CDM на изгиб, а также производительность контроллера с вышеупомянутыми случаями (т. е. свободная среда и мягкое препятствие), мы выбрали точку 3 в качестве целевой точки.
Рис. 6: Взаимодействие CDM с мягким препятствием.IV Результаты и обсуждение
На рис. 5 показаны конфигурации CDM и пройденные пути наконечника при его движении от прямой конфигурации (p0) к трем вышеупомянутым целевым точкам (p1, p2 и p3) в условиях свободного изгиба. Из-за поведения CDM [5] с переменной кривизной его динамика меняется, поскольку CDM подвергается различным уровням изгиба. Как видно на рис. 5, предлагаемый алгоритм управления может справиться с этим изменением динамики, направляя CDM к желаемым целям.
Кроме того, аналогичные пройденные пути в разных экспериментах подтверждают повторяемость поведения CDM при изгибе и демонстрируют незначительный гистерезис.
На рис. 7 показана повторяемость предложенного метода по управляющему входу и норме адаптированной матрицы Якоби. Как показано, аналогичные закономерности наблюдаются как в контрольном входе, так и в норме якобиана для повторных экспериментов. На обоих рисунках восходящие части графиков демонстрируют изгибающее движение CDM к целевой точке p1, а падающие части указывают на движение к целевой точке p0. Исследование управляющего входа демонстрирует небольшие пики в начале каждой восходящей и нисходящей части (синие кружки на рис.
7-а). Это поведение иллюстрирует этап обучения предлагаемого метода управления, когда контроллер стремится получить правильное направление движения к целевой точке. Кроме того, аналогичное поведение наблюдается в норме рассчитанного якобиана (рис. 7-б), подтверждая поведение шага обучения. Кроме того, значения нормы Якоби увеличивались при приближении CDM к p1 и уменьшались при приближении к p0. Это означает, что в сильно изогнутой конфигурации CDM определенный управляющий сигнал (т. е. изменение длины кабеля) приводит к большему смещению наконечника CDM по сравнению с конфигурациями с меньшим изгибом.
На рис. 8-а сравниваются пути, пройденные кончиком CDM, сообщаемые ВБР, во время движения к целевой точке p3 в мягком препятствии, твердом препятствии и экспериментах по свободному изгибу. Как показано, независимо от внешних контактных сил, создаваемых мягким препятствием, CDM проходил примерно те же пути, что и эксперимент со свободным изгибом. Это указывает на то, что предлагаемый метод может вычислять эффективные управляющие воздействия для преодоления неизвестного возмущения, создаваемого контактной силой.
Далее, в эксперименте с твердым препятствием мы наблюдаем более высокое отклонение от пройденного пути свободного изгиба (как и ожидалось), так как CDM не может проникнуть через твердое препятствие, в отличие от случая мягкого препятствия (рис. 1 и рис. 6). Более высокая ошибка в эксперименте с твердым препятствием между желаемой целевой точкой и конечным достигнутым положением наконечника связана с тем, что CDM физически не может достичь целевой точки.
Рис. 8-b демонстрирует норму адаптированных якобианов с течением времени как для экспериментов с мягким, так и с твердым препятствием. Эти графики показывают аналогичное поведение до итерации 60, где нет контакта между CDM и препятствиями. После столкновения норма якобиана меняется; в случае мягкого препятствия норма якобиана больше, чем в другом случае. Более высокое уменьшение нормы Якоби для взаимодействия с твердым препятствием демонстрирует более высокую контактную силу по сравнению с взаимодействием с мягким препятствием.
Кроме того, последние движения в эксперименте с твердым препятствием (т.е. итерации ≥280) демонстрируют снижение норм Якоби. Физически эти итерации соответствуют ситуации, когда CDM обходит цилиндрическое препятствие и не может двигаться к заданной цели (рис. 1). В этом случае любая конкретная входная команда (например, длина струны) приводит к небольшому смещению наконечника CDM.
Следует отметить, что Wilkening et. др. [29] ранее использовали постоянную матрицу Якобиана для управления CDM, аналогичную той, которая использовалась в этом исследовании с использованием PD-контроллера. Якобиан был обнаружен путем вытягивания приводных тросов во время свободного изгибающего движения и наблюдения за поведением наконечника. Тем не менее, постоянный экспериментальный якобиан ограничил бы стратегию контроля, чтобы она была действительной только при изгибе CDM в свободном пространстве (а не при неизвестных взаимодействиях с препятствиями), что не относится к применению остеолиза.
V Заключение
В этой статье мы предложили основанный на оптимизации метод управления континуальным манипулятором, предназначенным для менее инвазивного лечения остеолиза, с использованием обратной связи в режиме реального времени от сенсора на волоконной брэгговской решетке и с учетом механических ограничений на CDM, налагаемых заявление. Мы использовали предоставленные данные ВБР для реконструкции формы и оценки кончика CDM. Чтобы оценить эффективность предлагаемого метода, мы разработали эксперименты, чтобы имитировать реальный сценарий взаимодействия CDM с мягкими и твердыми поражениями, а также свободное движение изгиба. Полученные результаты подтверждают успешное управление наконечником CDM в неизвестных условиях (мягкие и твердые препятствия). Кроме того, результаты показали воспроизводимость и надежность предложенного метода управления наконечником CDM, хотя необходимы дальнейшие эксперименты. Кроме того, мы показали, что с помощью предложенного метода мы можем обнаруживать столкновения CDM с объектами.
Будущие работы будут сосредоточены на использовании предложенного алгоритма для управления CDM в условиях ограничений. Кроме того, будет исследовано комбинированное управление интегрированной роботизированной системой, включающей CDM и роботизированную руку.
Ссылки
- [1] Я БЫ. Уокер, Х. Чосет и Г. С. Чирикджян, «Змееподобные и сплошные роботы», в Springer Handbook of Robotics, Springer, 2016, стр. 481–498.
- [2] Г. Робинсон и J.B.C. Дэвис, «Континуальные роботы — современное состояние», в журнале «Робототехника и автоматизация», 1999 г. Труды. Международная конференция IEEE 1999 г., стр. 2849–2854, 1999 г.
- [3] Д.Б. Камарильо, Т.М. Круммель и Дж.К. Солсбери, «Роботизированные технологии в хирургии: прошлое, настоящее и будущее», The American Journal of Surgery, vol. 188, стр. 2-15, 2004.
- [4]
Р.Дж. Вебстер III и Б.А. Джонс, «Проектирование и кинематическое моделирование непрерывной непрерывной кривизны роботов: обзор», Международный журнал исследований робототехники, том. 29, стр. 1661-1683, 2010.
- [5] Р.Дж. Мерфи, М.Д. Катцер, С.М. Сегрети, Британская Колумбия Лукас и М. Арманд, «Конструкция и кинематическая характеристика хирургического манипулятора с упором на лечение остеолиза», Robotica, vol. 32, стр. 835-850, 2014.
- [6] ЧП Дюпон, Дж. Лок и Б. Итковиц, «Управление положением роботов с концентрическими трубами в реальном времени», в книге «Робототехника и автоматизация» (ICRA), Международная конференция IEEE 2010 г., стр. 562-568, 2010 г.
- [7] Ф. Аламбейджи, С. Сефати и М. Арманд, «Выпуклая структура оптимизации для ограниченного одновременного управления движением гибридной резервной хирургической системы», Препринт ArXiv arXiv: 1801.06864, 2018.
- [8]
Ф. Аламбейджи, С. Сефати, Р.Дж. Мерфи, И. Иордачита и М. Арманд, «Конструкция и характеристика инструмента для дебридинга при роботизированном лечении остеолиза», в книге «Робототехника и автоматизация» (ICRA), Международная конференция IEEE 2016 г., стр. 5664-5669, 2016 г.
- [9] Ф. Аламбейги, Ю. Ван, С. Сефати, К. Гао, Р.Дж. Мерфи, И. Иордачита, Р. Х. Тейлор, Х. Хануджа и М. Арманд, «Подход с криволинейным сверлением при основной декомпрессии остеонекроза головки бедренной кости с использованием континуального манипулятора», IEEE Robotics and Automation Letters, vol. 2, стр. 1480-1487, 2017.
- [10] Ши К., Луо С., Ци П., Ли Т., Сонг С., Найдовски З., Фукуда Т. и Рен Х., «Методы определения формы для непрерывных роботов в малоинвазивной хирургии: обзор», IEEE Transactions по биомедицинской инженерии, вып. 64, стр. 1665-1678, 2017.
- [11] С. Сефати, Ф. Аламбейги, И. Иорданита, М. Арманд и Р.Дж. Мерфи, «Определение формы большого отклонения непрерывного манипулятора на основе ВБР: оптимизация производства», в SENSORS, 2016 IEEE, стр. 1-3, 2016.
- [12]
ЯВЛЯЮСЬ. Франц, Т. Хайдеггер, В. Биркфельнер, К. Клири, Т.М. Петерс и Л. Майер-Хейн, «Электромагнитное отслеживание в медицине — обзор технологий, проверки и приложений», IEEE Trans. Med.Imaging, vol. 33, стр. 1702-1725, 2014.
- [13] С. Сефати, М. Позин, Ф. Аламбейги, И. Иордачита, Р. Х. Тейлор и М. Арманд, «Высокочувствительный датчик формы волоконной брэгговской решетки для континуальных манипуляторов с большими отклонениями», в SENSORS, 2017 IEEE, стр. 1- 3, 2017.
- [14] С. Сефати, Ф. Аламбейджи, И. Иордачита, Р. Х. Тейлор и М. Арманд, «О влиянии вибрации на определение формы континуальных манипуляторов с использованием волоконных брэгговских решеток», в журнале «Медицинская робототехника» (ISMR), Международный симпозиум 2018 г., стр. 1-6, 2018.
- [15] Д.Б. Камарильо, К.Р. Карлсон и Дж.К. Солсбери, «Управление в пространстве задач континуальными манипуляторами с сопряженным сухожильным приводом», в Experimental Robotics, стр. 271-280, 2009.
- [16]
А. Кападиа и И.Д. Уокер, «Управление расширяемыми континуальными манипуляторами в пространстве задач», в книге «Интеллектуальные роботы и системы» (IROS), Международная конференция IEEE/RSJ, 2011 г. , стр. 1087–109.2, 2011.
- [17] С. Неппалли, М.А. Ченчиц, Б.А. Джонс и И.Д. Уокер, «Замкнутая инверсная кинематика для континуальных манипуляторов», Adv.Rob., vol. 23, стр. 2077-2091, 2009.
- [18] Д.Б. Камарильо, К.Ф. Милн, К.Р. Карлсон, М.Р. Зинн и Дж.К. Солсбери, «Механическое моделирование управляемых сухожилиями континуальных манипуляторов», IEEE Transactions on Robotics, vol. 24, стр. 1262-1273, 2008.
- [19] А. Баджо и Н. Симаан, «Обнаружение и локализация контактов на основе кинематики вдоль многосегментных континуальных роботов», IEEE Transactions on Robotics, vol. 28, стр. 291-302, 2012.
- [20] А.В. Махони, Х.Б. Гилберт и Р.Дж. Вебстер III, «Обзор роботов с концентрическими трубами: моделирование, управление, проектирование, планирование и датчики».
- [21]
М.К. Йип и Д.Б. Камарильо, «Безмодельное управление с обратной связью манипуляторами континуума в средах с ограничениями», IEEE Transactions on Robotics, vol. 30, стр. 880-889, 2014.
- [22] Ю. Пак, С. Элаяперумал, Б. Даниэль, С. К. Рю, М. Шин, Дж. Савалл, Р.Дж. Блэк, Б. Мослехи и М. Р. Каткоски, «Оценка трехмерной формы и отклонения иглы в режиме реального времени для вмешательств под контролем МРТ», IEEE/ASME Transactions on Mechatronics, vol. 15, стр. 906-915, 2010.
- [23] Р.Дж. Роестуис, М. Кемп, ван ден Доббельстин, Джон Дж. и С. Мисра, «Трехмерная реконструкция формы иглы с использованием массива волоконных датчиков брэгговской решетки», IEEE / ASME Transactions on Mechatronics, vol. 19, стр. 1115-1126, 2014.
- [24] С. К. Рю и П. Э. Дюпон, «Трубки для определения формы на основе ВБР для непрерывно работающих роботов», в книге «Робототехника и автоматизация» (ICRA), Международная конференция IEEE 2014 г., стр. 3531-3537, 2014 г.
- [25]
Р. Сюй, А. Юркевич и Р.В. Патель, «Измерение кривизны, кручения и силы в непрерывных роботах с использованием датчиков ВБР со спиральной обмоткой», IEEE Robotics and Automation Letters, vol. 1, стр. 1052-1059., 2016.
- [26] Йи Дж., Чжу С., Чжан Х., Шен Л. и Цяо С., «Реконструкция пространственной формы с использованием массива датчиков с ортогональной волоконной брэгговской решеткой», Мехатроника, т. 1, с. 22, стр. 679-687, 2012.
- [27] А.В. Махони, Т.Л. Брунс, П.Дж. Суони и Р.Дж. Вебстер, «О неразрывной природе выбора датчика, размещения датчика и оценки состояния непрерывных роботов или «где разместить датчики и как их использовать», в книге «Робототехника и автоматизация» (ICRA), Международная конференция IEEE 2016 г., стр. 4472-4478, 2016.
- [28] Х. Ван, Р. Чжан, В. Чен, С. Лян и Р. Пфайфер, «Алгоритм определения формы для мягкого манипулятора на основе волоконных решеток Брэгга», IEEE / ASME Transactions on Mechatronics, vol. 21, стр. 2977-2982, 2016.
- [29]
П. Уилкенинг, Ф. Аламбейджи, Р.Дж. Мерфи, Р. Х. Тейлор и М. Арманд, «Разработка и экспериментальная оценка одновременного управления роботизированной рукой и континуальным манипулятором для лечения остеолитических поражений», IEEE Robotics and Automation Letters, vol. 2, стр. 1625-1631, 2017.
.jpg)
29, стр. 1661-1683, 2010.
5664-5669, 2016 г.
Med.Imaging, vol. 33, стр. 1702-1725, 2014.
, стр. 1087–109.2, 2011.
880-889, 2014.
1, стр. 1052-1059., 2016.
2, стр. 1625-1631, 2017.Манипуляции с символами — Код для анизотропии в микроволновом фоне (CAMB) 1.3.6 документация
Этот модуль определяет скалярные линейные уравнения возмущения для стандартной космологии LCDM, используя sympy. Он использует нотацию ковариантного возмущения, но включает функции для проектирования в Ньютоновская или синхронная калибровка, а также построение общих калибровочно-инвариантных величин. Он использует «t» в качестве конформной переменной времени (=tau в коде Fortran).
Руководство по использованию и содержанию см. в блокноте ScalEqs
Помимо определения стандартных величин и того, как они соотносятся с переменными CAMB, существуют также функции для
преобразование символьного выражения в исходный код CAMB и компиляция пользовательских исходников для использования с CAMB
(как используется моделью .CAMBparams.set_custom_scalar_sources() , results.CAMBdata.get_time_evolution() )
А.
Льюис, июль 2017 г.
- camb.symbolic.LinearPerturbation( имя , видов=Нет , camb_var=Нет , camb_sub=Нет , frame_dependence=Нет , description=Нет )[источник]
Возвращает как линейную переменную возмущения, функцию конформного времени t. Используйте help(x) для быстрого просмотра всех величин, определенных для результата.
- Параметры
имя – Симпи имя для функции
вид – метка вида, если применимо (не используется)
camb_var – соответствующая переменная CAMB fortran
camb_sub – если не равно camb_var, и строка, дающая выражение в переменных CAMB
frame_dependence – изменение возмущения при изменении кадра 4-скорости u от u до u + delta_frame. Должно быть пустое выражение, включающее delta_frame.
описание – строка описания переменной
- Возвращает
sympy Экземпляр функции (функция t) с атрибутами, установленными на указанные выше аргументы.
- camb.symbolic.camb_fortran( expr , name=’camb_function’ , frame=’CDM’ , expand=False )[источник]
Преобразовать символьное выражение в код CAMB fortran, используя нотацию переменных CAMB. Это не совсем общее, но оно будет обрабатывать преобразование ньютоновской калибровки. такие переменные, как Psi_N, и большинство производных до второго порядка.
- Параметры
expr – символьное sympy выражение с использованием переменных и функций camb.symbolic (плюс любые стандартные общие функции, которые CAMB может конвертировать в фортран).
имя – строка переменной lhs для присвоения результата
кадр – кадр, в котором интерпретируются не калибровочно-инвариантные выражения.
По умолчанию используется кадр CDM (синхронный датчик), который изначально используется CAMB.расширить — сделать sympy расширение перед генерацией кода
- Возвращает
Фрагмент кода на Фортране
По умолчанию используется кадр CDM (синхронный датчик), который изначально используется CAMB.- camb.symbolic.cdm_gauge( x )[источник]
Вычисляет выражение в кадре CDM \((v_c=0, A=0)\). Эквивалент синхронного датчика но используя ковариантные имена переменных.
- Параметры
x – выражение
- Возвращает
выражение оценивается в кадре CDM.
- camb.symbolic.compile_source_function_code( code_body , file_path=» , компилятор=Нет , fflags=Нет , cache=True )[источник]
Скомпилируйте код на Фортране в указатель на функцию в скомпилированной общей библиотеке. Функция предназначена не для вызова из python, а для передачи обратно в скомпилированный CAMB.
- Параметры
code_body – код fortran для вычисления и назначения массива вывода sources(i). При необходимости можно начать с объявления временных переменных.
file_path — необязательный выходной путь для сгенерированного кода f90
компилятор — компилятор, обычно по пути
fflags – опции для компилятора
cache – кэшировать ли результат
- Возвращает
указатель функции для скомпилированного кода
- класс camb.symbolic.f_K( *args )
- camb.symbolic.get_hierarchies( lmax=5 )[источник]
Получить иерархии Больцмана до lmax для фотонов (J), поляризации E и безмассовых нейтрино (G).
- Параметры
lmax – максимальный многополюсник
- Возвращает
список уравнений
- camb. symbolic.get_scalar_temperature_sources( checks=False )[источник]
Получает термины в пределах прямой видимости источника после интегрирования по частям так, что интегрировано только против функция Бесселя (без производных).
- Параметры
проверок — True для проверки согласованности результата
- Возвращает
монопольный_источник, ISW, доплеровский, квадрупольный_источник
symbolic.get_scalar_temperature_sources( checks=False )[источник]- camb.symbolic.make_frame_invariant( expr , frame=’CDM’ )[источник]
Делает датчик количества инвариантным, при условии, что в настоящее время он оценивается в кадре ‘frame’. frame может быть либо строковым именем кадра, либо переменной, равной нулю в текущем кадре,
напр. frame = Delta_g дает кадр постоянной плотности фотонов. Таким образом, make_frame_invariant(sigma, frame=Delta_g) вернет комбинацию sigma и Delta_g. то есть инвариант кадра (и равен просто сигме, когда Delta_g=0).
