Predictive control with online jacobian update for dynamic mitral valve targeting in continuum robots

Transcatheter mitral valve repair requires accurate targeting of anatomical structures undergoing significant physiological motion, challenging con- ventional control strategies based on static assumptions. This work presents a predictive control framework for dynamic target reaching with tendon-driven con- tinuum robotic catheters. Target motion is modeled and predicted online, and a Model Predictive Trajectory Planning (MPTP) scheme generates anticipatory trajectories toward the moving valve. To cope with the nonlinear and configuration-dependent behavior of con- tinuum robots, an online Jacobian adaptation strategy is integrated within the control loop, augmented by dead-zone detection and motor saturation handling to ensure stability under actuation constraints. The approach is validated on a dedicated experimental platform featuring a mo- torized tendon-driven continuum robot and a motion stage reproducing physiolog- ically inspired valve dynamics. Experimental results demonstrate a success rate of 100%, outperforming classical Model Predictive Control (MPC) (55%) and analyti- cal Proportional-Integral-Derivative (PID) (75%) baselines. The proposed method achieves shorter trajectories (72 ± 6 mm) and reduced time-to-target (260 ± 45 s), while preserving robustness across varying motion amplitudes and frequencies. These findings highlight the effectiveness of combining predictive planning with online kinematic adaptation for robotic interventions involving dynamic anatomical targets.

La riparazione transcatetere della valvola mitrale richiede un raggiungimento accurato di strutture anatomiche soggette a significative dinamiche fisiologiche, mettendo in crisi strategie di controllo convenzionali basate su ipotesi statiche. Questo lavoro presenta un framework di controllo predittivo per il raggiungimento di obiettivi dinamici mediante cateteri robotici continui azionati mediante tendini. Il moto dell’ obittivo viene modellato e predetto online, mentre uno schema di Model Predictive Trajectory Planning (MPTP) genera traiettorie anticipative verso la valvola in movimento. Per gestire il comportamento non lineare e dipendente dalla configurazione, tipico dei robot continui, viene integrata nell’ anello di controllo una strategia di adattamento online del Jacobiano, arricchita da un meccanismo di rilevazione della dead-zone e dalla gestione della saturazione dei motori, al fine di garantire stabilità in presenza di vincoli attuativi. L’approccio è validato su una piattaforma sperimentale dedicata, composta da un robot continuo azionato a tendini e da uno stadio di movimento in grado di riprodurre dinamiche valvolari fisiologicamente ispirate. I risultati mostrano un tasso di successo del 100%, superiore rispetto a Controllo basato Modello Predittivo classico (55%) e un controllore Proporzionale-Integrale-Derivativo basato su modello analitico (75%). Il metodo proposto consente traiettorie più brevi (72 ± 6 mm) e una riduzione del tempo di raggiungimento dell’ obiettivo (260 ± 45 s), mantenendo robustezza rispetto a variazioni di ampiezza e frequenza del moto. Tali risultati evidenziano l’efficacia dell’integrazione tra pianificazione predittiva e adattamento cinematico online per interventi robotici su obiettivi anatomici dinamici.