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中國學(xué)者開發(fā)看護(hù)機(jī)器人仿真環(huán)境,還做了真人實(shí)驗(yàn),獲IROS 2022最佳論文之一

人工智能 新聞
喂食、穿衣、擦拭身體…… 機(jī)器人掌握了人類看護(hù)技能!

10 月 23 日 - 27 日,機(jī)器人頂會(huì) IROS 2022 在日本京都舉行。大會(huì)共收到了來自全球 57 個(gè)國家和地區(qū)的 3579 篇論文投稿,最終接收了 1716 篇,接收率達(dá)到了 47.9%。

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其中,來自上海交通大學(xué)的盧策吾團(tuán)隊(duì)與康奈爾大學(xué)、哥倫比亞大學(xué)的研究者聯(lián)合推出了看護(hù)機(jī)器人仿真環(huán)境 RCareWorld。這項(xiàng)工作獲得 IROS 2022 會(huì)議六個(gè)最佳論文獎(jiǎng)項(xiàng)之一的最佳 RoboCup 論文。

兩篇 Best RoboCup 論文。圖源:Twitter@ctwy

  • 論文地址:https://arxiv.org/pdf/2210.10821.pdf
  • Github 地址:https://github.com/empriselab/RCareWorld
  • 論文主頁:https://emprise.cs.cornell.edu/rcareworld/

據(jù) WHO 數(shù)據(jù)顯示,世界上有 1.9 億人具有不同程度的行動(dòng)限制,且需要看護(hù)人員的幫助才能獲得較高的生活質(zhì)量。目前,世界主要國家逐漸進(jìn)入不同程度的老齡化社會(huì),對護(hù)理人員的需求急劇上升,而相關(guān)人才的培養(yǎng)需要長期的投入,因此,設(shè)計(jì)看護(hù)機(jī)器人是可能的解決方案。

但是,看護(hù)機(jī)器人領(lǐng)域的發(fā)展面臨著重重困難,比如:

1. 前沿研究者缺少被看護(hù)者和看護(hù)人員的第一人稱真實(shí)需求的研究積累(任務(wù)、算法、數(shù)據(jù))。

2. 真實(shí)機(jī)器人本體的開發(fā)、部署、運(yùn)行和維護(hù)所需要的開銷也十分高昂。

3. 該領(lǐng)域研究的實(shí)驗(yàn)需要在理解被看護(hù)者日常活動(dòng)需求后,有針對性地進(jìn)行改造,大大增加研究成本。

因此,一個(gè)能高度擬真看護(hù)場景的仿真平臺(tái),能大大降低進(jìn)入該研究領(lǐng)域的門檻,使得該領(lǐng)域的研究更容易展開和學(xué)術(shù)同行間比較。?

和以往用于通用機(jī)器人的仿真環(huán)境不同,RCareWorld 團(tuán)隊(duì)同時(shí)吸取了來自看護(hù)場景相關(guān)人員,和機(jī)器人研究學(xué)者的建議,對機(jī)器人所需學(xué)習(xí)的技能、虛擬人建模、活動(dòng)場景設(shè)計(jì)、功能性接口等提供了充分的支持。

機(jī)器人看護(hù)技能

作者在仿真環(huán)境中對常見的看護(hù)任務(wù)進(jìn)行了基準(zhǔn)測試:喂食、穿衣、擦拭身體、四肢重?cái)[、幫助移動(dòng)、幫助上衛(wèi)生間等。

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此外,作者進(jìn)行了兩個(gè)真實(shí)世界實(shí)驗(yàn):

1. 將擦拭身體這個(gè)任務(wù)中學(xué)到的策略直接遷移到真機(jī)實(shí)驗(yàn)中。

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2. 真實(shí)世界中的社交看護(hù)任務(wù):作者用行為樹編程的 NAO 機(jī)器人作為教練,通過 VR 界面來指導(dǎo)被看護(hù)人員的肢體復(fù)健。

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完整虛擬人建模:肌肉骨骼、軟組織、關(guān)節(jié)活動(dòng)范圍 

肌肉骨骼系統(tǒng)

人體的肌肉骨骼系統(tǒng),會(huì)接收來自神經(jīng)系統(tǒng)的激活信號(hào),以此決定對肌肉的收縮或舒張,從而帶動(dòng)骨頭關(guān)節(jié)的運(yùn)動(dòng)。該過程,作者使用 Hill-type 肌肉模型建模,參考來自 OpenSim 數(shù)據(jù)庫的相關(guān)數(shù)據(jù),完成肌肉在人體模型的設(shè)置。

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軟組織

另一方面,當(dāng)人體關(guān)節(jié)運(yùn)動(dòng)時(shí),會(huì)造成表面軟組織形變,作者用基于 XPBD 的仿真技術(shù)對這一部分進(jìn)行了建模。這些軟組織,不僅存在于表面,還存在于口腔。在口腔中,作者對舌頭也進(jìn)行了建模。如圖,當(dāng)草莓放到人的口腔中,他的舌頭隨之形變。

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關(guān)節(jié)活動(dòng)范圍

當(dāng)人受到一些損傷,如脊椎損傷(C1-C3, C4-C5, C6-C7)、腦癱、半身麻痹、腦中風(fēng)等,身體關(guān)節(jié)的活動(dòng)性會(huì)受到極大的影響,運(yùn)動(dòng)模式也會(huì)發(fā)生變化。作者根據(jù)來自臨床的數(shù)據(jù),建模了人體受到此類損傷后對應(yīng)的關(guān)節(jié)活動(dòng)。

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活動(dòng)場景:無障礙性的三個(gè)層次

根據(jù)活動(dòng)場景的無障礙性,給場景分出三個(gè)等級:

  • 常規(guī)(L1):此時(shí)不需要進(jìn)行改造。
  • 部分無障礙(L2):此時(shí)部分物體需被移除,使用不便的工具或部件需被替換,如旋轉(zhuǎn)式的門把手需被替換成按壓式,或門整個(gè)替換成滑動(dòng)門。
  • 完全無障礙(L3):此時(shí)所有活動(dòng)區(qū)域都應(yīng)是可通過和可到達(dá)的,可能要涉及樓梯、過道加寬,上懸櫥柜下拉,臺(tái)面下方掏空等改造。

全面的修改方案參考自《通用設(shè)計(jì)指南》(Universal Design Manual)。根據(jù)《通用設(shè)計(jì)指南》的指導(dǎo),作者修改了 16 套房子。房子模型選自 Matterport3D 數(shù)據(jù)集,總共包括 17 個(gè)廚房、17 個(gè)客廳、59 間臥室、16 個(gè)餐廳、70 間浴室、18 個(gè)休息室和 41 個(gè)其它房間。在房子中合適的區(qū)域,都配有病床、病人吊索、輪椅等醫(yī)療輔助設(shè)備。

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功能性接口:模型、傳感、交互接口

根據(jù)機(jī)器人研究學(xué)者的建議,仿真環(huán)境應(yīng)該:

1. 支持控制常見的看護(hù)機(jī)器人模型:包括 HSR、Stretch、Nao、Fetch、Kinova、Franka、UR 等。

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2. 提供多模態(tài)傳感:RGB,深度、LiDAR、關(guān)節(jié)和末端力傳感、全臂觸覺感知。

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3. 具有多種交互控制界面和接口,支持規(guī)劃、控制和學(xué)習(xí)算法,便于開發(fā)者使用:Python、ROS、VR。

上海交大推出具身智能平臺(tái)RobotFlow/RFUniverse

RCareWorld 項(xiàng)目基于 RFUniverse 仿真平臺(tái)開發(fā)。RFUniverse 是由上海交通大學(xué)盧策吾教授團(tuán)隊(duì)發(fā)起推出的具身智能平臺(tái) RobotFlow 旗下的多物理機(jī)器人仿真平臺(tái)。該仿真平臺(tái)支持包括食物切割、衣服折疊等任務(wù)在內(nèi)的高級機(jī)器人操作任務(wù)。對剛體、關(guān)節(jié)體、柔性體、流體等物體類型提供支持。上海交通大學(xué)MVIG盧策吾團(tuán)隊(duì),長期研究具身智能,計(jì)算機(jī)視覺,團(tuán)隊(duì)在《自然》,《自然. 機(jī)器智能》,TPAMI,ICRA,IROS上發(fā)表論文一百多篇,形成GraspNet(Anygrasp),Aphapose,HAKE等知名機(jī)器人學(xué)習(xí),計(jì)算機(jī)視覺系統(tǒng)。

現(xiàn)已開源:https://github.com/mvig-robotflow/pyrfuniverse

RCareWorld 論文共同第一作者徐文強(qiáng)博士是該系統(tǒng)核心人員。

共同第一作者介紹

葉若琳,上海交通大學(xué)電子系本科,康奈爾大學(xué)計(jì)算機(jī)系一年級在讀博士生,師從 Tapomayukh Bhattacharjee 教授。研究方向?yàn)槿伺c機(jī)器人交互。RCareWorld 的主要工作完成于她在上海交通大學(xué) MVIG 實(shí)驗(yàn)室(導(dǎo)師盧策吾)實(shí)習(xí)期間。

徐文強(qiáng),上海交通大學(xué) MVIG 實(shí)驗(yàn)室四年級在讀博士生,師從盧策吾教授。研究方向?yàn)榫呱碇悄堋T趯?shí)驗(yàn)室內(nèi)領(lǐng)導(dǎo) RobotFlow 項(xiàng)目,其中包括多物理機(jī)器人仿真平臺(tái) RFUniverse,該項(xiàng)目是 RCareWorld 的基礎(chǔ)。

  • RobotFlow 項(xiàng)目:https://robotflow.ai
  • RFUniverse 平臺(tái):https://sites.google.com/view/rfuniverse
責(zé)任編輯:張燕妮 來源: 機(jī)器之心
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