优化机器人辅助喂食系统效率和舒适度的框架

优化机器人辅助喂食系统效率和舒适度的框架
该团队的方法在模拟中找到了可行的咬合转移轨迹。给定食物几何形状和叉子上的姿势,我们使用学习的约束模型对至少 N 个目标食物姿势进行采样,检查与嘴部几何形状的碰撞。接下来,我们对目标姿势进行聚类,并使用启发式引导的 BiRRT 以舒适(蓝色)和咬合效率(橙色)启发式方法到达聚类质心。图片来源:Belkhale 等人。

对于老年人和身体残疾的人来说,机器人可以成为宝贵的盟友,因为它们可以帮助他们的日常生活并减少他们对人类护理人员的依赖。一种可能特别有用的机器人系统是辅助喂养或咬转移机器人,它们旨在从盘子中拾取食物并喂养无法移动手臂或协调动作的人类。

尽管世界各地的许多研究团队都在尝试开发机器人辅助喂食系统,但大多数现有解决方案并未考虑用户在从机器人那里吃到一口食物时的舒适度。换句话说,这些系统可以有效地抓取和转移不同形状和大小的食物,但它们没有考虑用户如何接受咬合,例如机器人是否会用叉子倒置戳用户的脸或嘴巴在提供咬合的同时。

斯坦福大学、华盛顿大学和康奈尔大学的研究人员最近开发了一个新框架,试图在机器人辅助喂养系统的效率和舒适度之间实现最佳平衡。他们的方法在 arXiv 上预先发表的一篇论文中进行了介绍,该方法基于一种称为“启发式引导的双向快速探索随机树 (h-BiRRT)”的计算方法。

“我们以前在这个领域的很多工作都集中在从盘子里拿起食物的问题上,”进行这项研究的研究人员之一 Ethan K. Gordon 告诉 TechXplore。“基本上,机器人会把食物带到嘴边,就这样结束了。然而,在正式和非正式的演示中,新用户几乎总是会对这种做法表示不满。这是一把叉子,一种锋利的器具,所以这种不适可以理解。”

优化机器人辅助喂食系统效率和舒适度的框架
空间舒适度成本(红色较高,绿色较低)。向上方向比向下方向更陡峭的成本梯度确保靠近面部的轨迹具有较高的“舒适”成本。图片来源:Belkhale 等人。

在他们之前的研究的基础上,戈登和他的同事们开始探索他们是否可以提高机器人喂食系统的舒适度。他们最近的论文的总体目标是更好地了解用户在进行试验时报告的不适感,并找到一种减轻它的方法。

他们的方法通过在模拟中识别有希望的咬转移轨迹来起作用。同时,它还考虑了食物的几何形状和叉子的姿势,以确保最大限度地减少与用户嘴巴的碰撞。

“我们的方法直接考虑舒适度,”戈登解释道。“通过‘效率’(即理论上用户能够从叉子上取下多少食物)来平衡它,我们将其作为明确的成本启发式添加到我们的运动规划器中。”

该团队使用 Franka Emika Panda 机械臂在一系列真实世界的评估中评估了他们新的机器人辅助咬合转移框架。该系统由一个叉子组成,叉子通过 3D 打印支架连接到 ATI Mini45 6 轴 F/T 传感器。该机器人还集成了一个外部英特尔 Realsense RGB-D 摄像头。

“值得注意的是,我们发现用户更喜欢我们的方法产生的转移,而不是基线方法产生的转移,”戈登说。“我们的研究结果表明,精心设计的启发式方法可以大大有助于使 HRI 系统对人类合作者更舒适,而机器人方面的额外复杂性相对较少。”

未来,新方法可以提高自动喂养系统的舒适度,促进其在医疗机构和其他现实世界环境中的部署。与此同时,Gordon 和他的同事们计划进一步开发他们的框架,例如让机器人在咬合转移过程中对用户的动作更加敏感。

“例如,我们计划关注以下问题:如果用户俯身去抓食物,机器人应该如何调整轨迹?” “此外,我们最近的工作主要集中在胡萝卜和其他类似的、坚硬的圆柱形食物上。我们绝对需要设计一个能够处理各种不同形状和粘弹性的食物的系统。”

本文为作者 三石 独立观点,并不代表 我是CIO 立场。

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