Remote sensing of magnetic field for enhanced control of magnetically-actuated continuum robots

Magnetic interaction can be utilized for remote actuation of surgical continuum robots. BigMag, currently under development at the Surgical Robotics Laboratory of the University of Twente (NL), is the first device using six mobile coils to generate the magnetic field responsible for the actuation of continuum manipulators. For precise steering of the continuum manipulators, the magnetic field magnitude and direction should be known at any location of the workspace. However, the currently adopted mathematical model of BigMag coils shows high error when the coils enter the ferromagnetic core saturation region. This thesis presents a possible solution of that problem: a real-time embedded system used to perform an on-line estimation of the magnetic field. Various magnetic sensors are placed in suitable locations outside of the workspace. A microcontroller is used to collect the data coming from the sensors. Subsequently, a real-time estimation algorithm is created to use this data to inform a mathematical model of the coil, estimating the magnetic field in arbitrary, remote target region inside the workspace of the device. Based on the field estimation, a closed-loop control of the field generated by the BigMag coil is implemented. The real-time estimator presented here is able to estimate the magnetic field generated by a BigMag coil, both in linear and saturation region, with a mean relative error between the model and the measurement of 7.7% (standard deviation: 6.5%), as calculated on a population of 42 points of the workspace. The entire data collection and estimation process takes less than 10 ms allowing a closed loop control frequency of 100 Hz.

L’interazione magnetica è uno tra i possibili metodi di attuazione di continuum robot. BigMag, attualmente in sviluppo al Surgical Robotics Laboratory della University of Twente (NL), è il primo dispositivo in cui il campo magnetico, responsabile dell’attuazione di continuum robot, è generato da un sistema di sei bobine elettromagnetiche mobili. Per poter esercitare l’attuazione in maniera precisa e affidabile è necessario conoscere la direzione e l’intensità del campo magnetico in ogni posizione dell’area di lavoro del dispositivo. Tuttavia il modello matematico attualmente utilizzato mostra significativi errori nella stima del campo, quando i nuclei ferromagnetici delle bobine entrano in regime di saturazione. Il lavoro di tesi qui illustrato presenta una possibile soluzione a questo problema: un sistema embedded real-time che implementa uno stimatore del campo magnetico. Numerosi sensori di campo magnetico sono opportunatamente posizionati all’esterno dell’area di lavoro. Un microcontrollore è utilizzato per raccogliere i dati provenienti dai sensori e, sulla base di essi, implementare un algoritmo che permetta di stimare l’intensità e la direzione del campo magnetico in qualsiasi punto dell’area di lavoro. Questa informazione è usata per effettuare il controllo ad anello chiuso del campo magnetico generato da una bobina di BigMag. Questo dispositivo è in grado di ottenere una stima dell’intensità del campo magnetico con un errore relativo del 7,7% (deviazione standard: 6,5%) tra il valore stimato e quello reale (media tra gli errori calcolati in 42 posizioni della regione di spazio presa in considerazione). L’intero processo di raccolta dei dati e di stima del campo impiega meno di 10 ms, permettendo di effettuare il controllo ad anello chiuso a una frequenza di 100 Hz.