External and Internal Sensor Fusion Based Localization Strategy for 6-DOF Pose Estimation of a Magnetic Capsule Robot

工作区 机器人 惯性参考系 人工智能 计算机科学 胶囊 引力奇点 符号 计算机视觉 算法 数学 物理 数学分析 生物 算术 量子力学 植物
作者
Keyu Li,Yangxin Xu,Ziqi Zhao,Max Q.‐H. Meng
出处
期刊:IEEE robotics and automation letters 卷期号:7 (3): 6878-6885 被引量:13
标识
DOI:10.1109/lra.2022.3178473
摘要

This paper introduces a novel localization approach for active capsule endoscopy that, for the first time, combines external magnetic field sensing and internal inertial sensing to realize 6-DOF pose estimation of a magnetic capsule robot. It utilizes an inertial measurement unit embedded in the capsule with an external magnetic sensor array to estimate the 6-DOF pose of the capsule, which does not require complicated structures of the capsule and the actuator or the implementation of specific motions of the magnets, and can achieve accurate and real-time localization of the capsule in a large workspace. We formulate the localization model and analyze the singularities of the method, and present the design approach to determine the configuration of the localization system for efficient and accurate localization in a 0.5 × 0.5 × 0.2 m $^{3}$ workspace. Simulation and real-wold experiments are conducted to validate the effectiveness of the proposed localization strategy. Our results show that the proposed method can achieve a localization accuracy of 5.35 $\pm$ 2.89 mm and 1.46 $\pm$ 1.09 $^\circ$ in position and orientation in the real-time tracking task at an update rate of $60 \,\mathrm{Hz}$ . The presented method can be integrated with any magnetic actuation method to achieve closed-loop control of a magnetic capsule robot in the human body.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
1秒前
1秒前
停云完成签到,获得积分10
1秒前
YT发布了新的文献求助10
1秒前
天天快乐应助Total采纳,获得10
1秒前
2秒前
2秒前
大模型应助Rue采纳,获得10
2秒前
鬼火发布了新的文献求助10
2秒前
rtaxa完成签到,获得积分0
2秒前
风轩轩发布了新的文献求助10
3秒前
3秒前
SciGPT应助阿阿松松松松松采纳,获得10
3秒前
我是老大应助WangZD采纳,获得10
3秒前
阿馨发布了新的文献求助10
3秒前
wxy发布了新的文献求助10
3秒前
华仔应助晓晓采纳,获得10
4秒前
4秒前
好运常在发布了新的文献求助20
4秒前
5秒前
蘑菇完成签到,获得积分10
5秒前
科研通AI6.2应助li采纳,获得10
5秒前
6秒前
6秒前
6秒前
成就宛完成签到,获得积分10
7秒前
Shaco完成签到,获得积分10
7秒前
myh完成签到,获得积分10
7秒前
鱼鱼完成签到 ,获得积分10
7秒前
8秒前
王无极发布了新的文献求助30
8秒前
俭朴依白发布了新的文献求助10
8秒前
154发布了新的文献求助10
8秒前
小郭发布了新的文献求助10
8秒前
纯情的天奇完成签到,获得积分10
9秒前
科研通AI6.1应助Lwj采纳,获得10
9秒前
纯真凝雁完成签到,获得积分20
9秒前
MD发布了新的文献求助10
9秒前
9秒前
皮皮蛙完成签到,获得积分10
9秒前
高分求助中
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
Introduction to Helicopter and Tiltrotor Flight Simulation, Second Edition 2500
卤化钙钛矿人工突触的研究 2000
Malcolm Fraser : a biography 700
Signals, Systems, and Signal Processing 610
Bounds for Statistical Estimation in Semiparametric Models 500
Forced degradation and stability indicating LC method for Letrozole: A stress testing guide 500
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 纳米技术 工程类 有机化学 化学工程 生物化学 计算机科学 物理 内科学 复合材料 催化作用 物理化学 光电子学 电极 细胞生物学 基因 无机化学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 6502700
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 8297397
关于积分的说明 17709230
捐赠科研通 5600874
什么是DOI,文献DOI怎么找? 2919195
邀请新用户注册赠送积分活动 1896442
关于科研通互助平台的介绍 1757856