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喂食機(jī)器人--技術(shù)分享

來源:--      編輯:創(chuàng)澤      時間:2020/4/24      主題:其他   [加盟]

據(jù)2010年美國非收容機(jī)構(gòu)調(diào)查,美國人口中有5670萬人(18.7%)患有殘疾。其中,約1230萬人需要一項或多項日常生活活動(ADLs)或工具性日常生活活動的幫助。這些活動的關(guān)鍵是喂養(yǎng),這對護(hù)理者來說是很費時的,對于接受護(hù)理的人來說,也是充滿挑戰(zhàn)的[1]。雖然在[2]-[5]市場上有幾個自動喂食系統(tǒng),但由于它們使用的自主性很小,食品制備過程或預(yù)切包裝食品很耗時間,因此缺乏廣泛的接受度。隨著人口老齡化,尤其此次疫情凸顯的醫(yī)護(hù)力量不足問題,對喂食機(jī)器人有了更為迫切的需求。我們通過分享近期在IEEE ROBOTICS AND AUTOMATION LETTERS上發(fā)表的“TowardsRobotic Feeding: Role of Haptics in Fork-Based Food Manipulation”論文,來一起了解喂食機(jī)器人的研究情況。

機(jī)器人在自動喂食操作中需要適應(yīng)各種不同材料、大小和形狀的食品。為了解人類在進(jìn)食過程中是如何操作食物的,并探索如何使他們的策略適應(yīng)機(jī)器人,研究者們收集了大量豐富的人類食物操縱策略數(shù)據(jù)集,通過對人類獲取不同食物并將其放在假人的嘴附近進(jìn)行研究(圖1)。其次,研究者們分析實驗來建立食物操作的分類,組織叉子和食物之間復(fù)雜的相互作用來完成一個喂食任務(wù)。在食物處理過程中,基于觸覺和運動信號的食物分類是有益的而不是僅基于視覺的分類[6]–[8],因為視覺上相似的物品可能有不同的依從性,因此需要不同的控制策略。后我們通過分析機(jī)器人固定位置控制策略的性能,強(qiáng)調(diào)了柔順性控制策略的重要性。

研究者們構(gòu)建了一個專門的測試平臺(圖2)來捕捉喂食任務(wù)期間的動作和扳手位置。他們在餐叉上安裝了一個六軸力/力矩傳感器來測量在食物操作過程中力情況,安裝視覺標(biāo)記來確定位置。為了收集豐富的運動數(shù)據(jù),在一個專門設(shè)計的平臺上安裝了6臺Optitrack Flex13[10]運動捕捉相機(jī),工作區(qū)全覆蓋,以每秒120幀(FPS)的速度對Forque進(jìn)行完整6自由度運動捕捉。研究者們選擇了12種食物,并根據(jù)它們的依從性將它們分為四類:硬皮、硬、中、軟。分別準(zhǔn)備了三種:硬皮-甜椒、櫻桃番茄、葡萄;硬-胡蘿卜,芹菜,蘋果;中-哈密瓜,西瓜,草莓;軟-香蕉,黑莓,雞蛋。圖2(c)顯示了提供給受試者的典型食物。

喂食是一項復(fù)雜的任務(wù),創(chuàng)建用于進(jìn)食的操作行為分類有助于系統(tǒng)地將其分類為子任務(wù)。通過細(xì)分,研究者們可以更好地了解人們在此任務(wù)的不同階段使用的不同策略。通過將喂食任務(wù)分為四個主要階段:1)休息,2)方法,3)獲取咬痕,4)運輸,研究者們制定了與喂食任務(wù)相關(guān)的操作策略的部分分類法(圖3)。

受試者使用不同的力量和動作來獲得不同的食物。因此,機(jī)器人可以基于任務(wù)分類來選擇其操縱策略,并學(xué)會像人類一樣控制。研究者們使用演示編程技術(shù)[11]對機(jī)器人進(jìn)行編程,通過人工演示保存了手臂的一系列路徑點(關(guān)節(jié)配置)。在每次試驗中,機(jī)器人都會使用垂直的打叉動作從盤上的預(yù)定位置拾取食物。每次試驗結(jié)束后,我們都把串起來的食物丟掉,并從盤子中手動將另一種食物放在該位置,以進(jìn)行下一次試驗。研究者還比較了人類和機(jī)器人的咬取成功率。受試者發(fā)現(xiàn)獲取硬皮食物是困難的,而采用具有位置控制方案的機(jī)器人在獲取硬皮食物和軟皮食物時都很困難。對于機(jī)器人實驗中,發(fā)現(xiàn)硬類和軟類以及中類和軟類的成功率有顯著差異。研究者們進(jìn)行了兩項額外的分析來調(diào)查速度對不同操作策略和不同食物種類選擇的影響。另外,咬合的時機(jī)是喂食的另一個重要因素。正確的咀嚼時間取決于不同的因素。

觸覺在食品操作中的作用研究較少,因此,該文的重點之一是分析觸覺形態(tài)的作用。僅僅依靠視覺方式可能會導(dǎo)致操作策略選擇不理想,觸覺可以通過識別食品類別從而減少選擇操縱策略的不確定性[9]。利用視覺來選擇與食物相關(guān)的前叉接觸角度,然后在出現(xiàn)異;虿淮_定的情況下,利用觸覺模式來改進(jìn)其咬取動作。

未來的自主機(jī)器人系統(tǒng)將使用更多人類示教數(shù)據(jù)和視觸覺融合方法來設(shè)計各種操作策略,提供更好地喂食服務(wù)。


  



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