Vom 23. bis 27. Oktober fand in Kyoto, Japan, die Top-Roboterkonferenz IROS 2022 statt. Die Konferenz erhielt insgesamt 3.579 eingereichte Beiträge aus 57 Ländern und Regionen auf der ganzen Welt und akzeptierte schließlich 1.716 Beiträge mit einer Annahmequote von 47,9 %.
Unter ihnen haben Lu Cewus Team von der Shanghai Jiao Tong University und Forscher der Cornell University und der Columbia University gemeinsam die Pflegeroboter-Simulationsumgebung RCareWorld gestartet. Diese Arbeit erhielt einen der sechs Best Paper Awards auf der IROS 2022-Konferenz für das beste RoboCup Paper.
Zwei beste RoboCup-Papiere. Bildquelle: Twitter@ctwy
Nach Angaben der WHO haben 190 Millionen Menschen auf der Welt unterschiedlich starke Mobilitätseinschränkungen und benötigen die Hilfe von Pflegekräften, um eine bessere Qualität zu erreichen des Lebens. Derzeit treten große Länder der Welt in unterschiedlichem Maße in eine alternde Gesellschaft ein, die Nachfrage nach Pflegepersonal steigt stark an und die Ausbildung entsprechender Talente erfordert langfristige Investitionen. Daher ist die Entwicklung von Pflegerobotern eine mögliche Lösung.
Allerdings steht die Entwicklung des Bereichs der Pflegeroboter vor vielen Schwierigkeiten, wie zum Beispiel:
1 Spitzenforschern fehlt die Forschungsakkumulation (Aufgaben, Algorithmen, Daten), die den tatsächlichen Bedarf der ersten Person decken Pflegebedürftige und Betreuer.
2. Die Entwicklung, der Einsatz, der Betrieb und die Wartung echter Roboter sind ebenfalls sehr teuer.
3. Experimente in diesem Bereich müssen nach dem Verständnis der täglichen Aktivitätsbedürfnisse der Pflegebedürftigen gezielt angepasst werden, was den Forschungsaufwand erheblich erhöht.
Daher kann eine Simulationsplattform, die Pflegeszenarien in hohem Maße simulieren kann, die Schwelle für den Einstieg in dieses Forschungsfeld erheblich senken und es einfacher machen, in diesem Bereich zu forschen und sie mit akademischen Kollegen zu vergleichen.
Anders als frühere Simulationsumgebungen, die für Allzweckroboter verwendet wurden, nahm das RCareWorld-Team auch Vorschläge von Personen im Zusammenhang mit Pflegeszenarien und Robotikforschern auf, um die Fähigkeiten, die virtuelle menschliche Modellierung und Aktivitäten zu entwickeln, die Roboter lernen müssen . Szenengestaltung, funktionale Schnittstellen etc. bieten ausreichend Unterstützung.
Der Autor führte Benchmark-Tests zu gängigen Pflegeaufgaben in einer Simulationsumgebung durch: Füttern, Anziehen, Abwischen des Körpers, Neupositionieren von Gliedmaßen, Hilfe beim Bewegen, Hilfe bei der Benutzung der Toilette usw.
Darüber hinaus führte der Autor zwei reale Experimente durch:
1. Übertragen Sie die bei der Aufgabe des Abwischens des Körpers erlernten Strategien direkt auf das reale Maschinenexperiment.
2. Soziale Pflegeaufgaben in der realen Welt: Der Autor nutzt den mit Verhaltensbäumen programmierten NAO-Roboter als Coach, um die körperliche Rehabilitation des Pflegebedürftigen über die VR-Schnittstelle zu steuern.
Der menschliche Bewegungsapparat erhält Aktivierungssignale vom Nervensystem, um die Kontraktion oder Entspannung von Muskeln zu bestimmen und dadurch die Bewegung von Knochen und Gelenken voranzutreiben . In diesem Prozess verwendet der Autor die Muskelmodellmodellierung vom Hill-Typ und bezieht sich auf relevante Daten aus der OpenSim-Datenbank, um die Einstellung der Muskeln im menschlichen Körpermodell zu vervollständigen.
Andererseits führen menschliche Gelenke zu Verformungen des Oberflächenweichgewebes. Der Autor hat diesen Teil mithilfe der XPBD-basierten Simulationstechnologie modelliert. Diese Weichteile existieren nicht nur an der Oberfläche, sondern auch in der Mundhöhle. In der Mundhöhle modellierten die Autoren auch die Zunge. Wie auf dem Bild zu sehen ist, verformt sich die Zunge, wenn einer Person eine Erdbeere in den Mund gesteckt wird.
Wenn eine Person Verletzungen erleidet, wie z. B. eine Wirbelsäulenverletzung (C1-C3, C4-C5, C6-C7), Zerebralparese, Hemiplegie, Schlaganfall usw., verringert sich die Beweglichkeit Die Gelenke des Körpers nehmen ab. Durch die starke Beeinträchtigung verändern sich auch die Bewegungsmuster. Basierend auf klinischen Daten modellierten die Autoren die entsprechenden Gelenkaktivitäten des menschlichen Körpers nach solchen Verletzungen.
Je nach Zugänglichkeit der Aktivitätsszene ist die Szene in drei Ebenen unterteilt:
Der umfassende Änderungsplan ist dem „Universal Design Manual“ entnommen. Gemäß den Richtlinien der Universal Design Guidelines haben die Autoren 16 Häuser modifiziert. Das Hausmodell wurde aus dem Matterport3D-Datensatz ausgewählt und umfasst insgesamt 17 Küchen, 17 Wohnzimmer, 59 Schlafzimmer, 16 Esszimmer, 70 Badezimmer, 18 Lounges und 41 weitere Räume. Geeignete Bereiche im Haus sind mit Krankenhausbetten, Patientengurten, Rollstühlen und anderen medizinischen Hilfsmitteln ausgestattet.
Nach den Vorschlägen von Roboterforschern sollte die Simulationsumgebung:
1 die Steuerung gängiger Pflegerobotermodelle unterstützen: einschließlich HSR, Stretch, Nao, Fetch, Kinova, Franka, UR usw.
2. Bietet multimodale Erfassung: RGB, Tiefe, LiDAR, Gelenk- und Endkrafterfassung, Ganzarm-Tasterfassung.
3. Es verfügt über eine Vielzahl interaktiver Steuerungsschnittstellen und unterstützt Planungs-, Steuerungs- und Lernalgorithmen, wodurch es für Entwickler einfach zu verwenden ist: Python, ROS, VR.
Das RCareWorld-Projekt wird auf Basis der RFUniverse-Simulationsplattform entwickelt. RFUniverse ist eine multiphysikalische Robotersimulationsplattform unter der verkörperten Intelligenzplattform RobotFlow, die vom Team von Professor Lu Cewu von der Shanghai Jiao Tong University initiiert wurde. Die Simulationsplattform unterstützt fortgeschrittene Roboterbetriebsaufgaben, darunter das Schneiden von Lebensmitteln, das Falten von Kleidung und andere Aufgaben. Bietet Unterstützung für starre Körper, Gelenkkörper, flexible Körper, Flüssigkeiten und andere Objekttypen. Das MVIG Lu Cewu-Team der Shanghai Jiao Tong University betreibt langjährige Forschung zu verkörperter Intelligenz und Computer Vision. Das Team hat mehr als 100 Artikel in „Nature“, „Nature. Machine Intelligence“, TPAMI, ICRA, IROS veröffentlicht und GraspNet gegründet (Anygrasp), Aphapose, bekannte Roboterlern- und Computer-Vision-Systeme wie HAKE.
Jetzt Open Source: https://github.com/mvig-robotflow/pyrfuniverse
RCareWorld Der Co-Erstautor des Artikels Dr. Xu Wenqiang ist das Kernpersonal des Systems.
Ye Ruolin, Bachelor-Student am Fachbereich Elektronik der Shanghai Jiao Tong University und Doktorand im ersten Jahr am Fachbereich Informatik der Cornell University, unter dem Aufsicht von Professor Tapomayukh Bhattacharjee. Die Forschungsrichtung ist die Mensch-Roboter-Interaktion. Die Hauptarbeit von RCareWorld wurde während ihres Praktikums am MVIG Laboratory der Shanghai Jiao Tong University (Mentor Lu Cewu) abgeschlossen.
Xu Wenqiang ist Doktorand im vierten Jahr im MVIG-Labor der Shanghai Jiao Tong University und studiert bei Professor Lu Cewu. Die Forschungsrichtung ist verkörperte Intelligenz. Leiten Sie das RobotFlow-Projekt innerhalb des Labors, zu dem auch die Multiphysik-Robotersimulationsplattform RFUniverse gehört, die die Grundlage von RCareWorld bildet.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonChinesische Wissenschaftler entwickelten eine Simulationsumgebung für Pflegeroboter und führten Experimente an realen Personen durch und gewannen eine der besten Arbeiten bei IROS 2022. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!
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