Du 23 au 27 octobre, la conférence sur les meilleurs robots IROS 2022 s'est tenue à Kyoto, au Japon. La conférence a reçu un total de 3 579 soumissions d'articles en provenance de 57 pays et régions du monde et a finalement accepté 1 716 articles, avec un taux d'acceptation de 47,9 %.
Parmi eux, l'équipe de Lu Cewu de l'Université Jiao Tong de Shanghai et des chercheurs de l'Université Cornell et de l'Université Columbia ont lancé conjointement l'environnement de simulation de robots infirmiers RCareWorld. Ce travail a reçu l’un des six prix du meilleur article lors de la conférence IROS 2022 pour le meilleur article RoboCup.
Deux meilleurs papiers RoboCup. Source de l'image : Twitter@ctwy
Selon les données de l'OMS, 190 millions de personnes dans le monde ont divers degrés de restrictions de mobilité et ont besoin de l'aide de soignants pour obtenir une qualité supérieure. de la vie. À l'heure actuelle, les principaux pays du monde entrent progressivement dans des sociétés vieillissantes à des degrés divers, et la demande de personnel infirmier augmente fortement, et la formation des talents concernés nécessite un investissement à long terme. Par conséquent, la conception de robots infirmiers est une solution possible.
Cependant, le développement du domaine des robots de soins se heurte à de nombreuses difficultés, telles que :
1. Les chercheurs de pointe ne disposent pas de l'accumulation de recherche (tâches, algorithmes, données) des besoins réels à la première personne. les bénéficiaires de soins et les soignants.
2. Le développement, le déploiement, l'exploitation et la maintenance de vrais robots coûtent également très cher.
3. Les expériences dans ce domaine doivent être modifiées de manière ciblée après avoir compris les besoins d'activité quotidiens des bénéficiaires de soins, ce qui augmente considérablement les coûts de recherche.
Par conséquent, une plate-forme de simulation capable de simuler hautement des scénarios infirmiers peut abaisser considérablement le seuil d'entrée dans ce domaine de recherche, facilitant ainsi la conduite de recherches dans ce domaine et sa comparaison avec des pairs universitaires.
Différent des environnements de simulation précédents utilisés pour les robots à usage général, l'équipe RCareWorld a également absorbé les suggestions de personnes liées aux scénarios de soins et de chercheurs en robotique pour développer les compétences, la modélisation humaine virtuelle et les activités que les robots doivent apprendre. . La conception de scènes, les interfaces fonctionnelles, etc. fournissent un support suffisant.
L'auteur a mené des tests de référence sur des tâches courantes de soins dans un environnement de simulation : nourrir, s'habiller, essuyer le corps, repositionner les membres, aider à bouger, aider à aller aux toilettes, etc.
De plus, l'auteur a mené deux expériences dans le monde réel :
1. Transférez directement les stratégies apprises lors de la tâche d'essuyage du corps à l'expérience réelle de la machine.
2. Tâches de soins sociaux dans le monde réel : L'auteur utilise le robot NAO programmé avec des arbres de comportement comme coach pour guider la rééducation physique du bénéficiaire de soins via l'interface VR.
Le système musculo-squelettique humain recevra des signaux d'activation du système nerveux pour déterminer la contraction ou la relaxation des muscles, entraînant ainsi le mouvement des os et des articulations. . Dans ce processus, l'auteur utilise la modélisation d'un modèle musculaire de type Hill et se réfère aux données pertinentes de la base de données OpenSim pour compléter le paramétrage des muscles dans le modèle du corps humain.
D'autre part, lorsque les articulations du corps humain bougent, cela provoque une déformation des tissus mous en surface. cette partie. Ces tissus mous existent non seulement en surface, mais aussi dans la cavité buccale. Dans la cavité buccale, les auteurs ont également modélisé la langue. Comme le montre l'image, lorsqu'une fraise est placée dans la bouche d'une personne, sa langue se déforme.
Lorsqu'une personne subit des blessures, telles qu'une blessure à la colonne vertébrale (C1-C3, C4-C5, C6-C7), une paralysie cérébrale, une hémiplégie, un accident vasculaire cérébral, etc., la mobilité des articulations du corps diminuera. Étant fortement affectés, les schémas de mouvement changeront également. Sur la base de données cliniques, les auteurs ont modélisé les activités articulaires correspondantes du corps humain après de telles blessures.
Selon l'accessibilité de la scène d'activité, la scène est divisée en trois niveaux :
Le plan de modification complet est référencé dans le "Manuel de conception universelle". Suivant les conseils des directives de conception universelle, les auteurs ont modifié 16 maisons. Le modèle de maison a été sélectionné à partir de l'ensemble de données Matterport3D et comprend un total de 17 cuisines, 17 salons, 59 chambres, 16 salles à manger, 70 salles de bains, 18 salons et 41 autres pièces. Les zones appropriées de la maison sont équipées de lits d'hôpitaux, de harnais pour patients, de fauteuils roulants et d'autres équipements d'assistance médicale.
Selon les suggestions des chercheurs en robotique, l'environnement de simulation devrait :
1. Étirer, Nao, Récupérer, Kinova, Franka, UR, etc.
2. Fournit une détection multimodale : RVB, profondeur, LiDAR, détection de force articulaire et d'extrémité, détection tactile sur tout le bras.
3. Il dispose d'une variété d'interfaces et d'interfaces de contrôle interactives, prend en charge les algorithmes de planification, de contrôle et d'apprentissage, ce qui facilite l'utilisation par les développeurs : Python, ROS, VR.
Le projet RCareWorld est développé sur la base de la plateforme de simulation RFUniverse. RFUniverse est une plateforme de simulation de robots multi-physiques sous la plateforme d'intelligence incarnée RobotFlow initiée par l'équipe du professeur Lu Cewu de l'Université Jiao Tong de Shanghai. La plate-forme de simulation prend en charge des tâches avancées d'exploitation de robot, notamment la découpe d'aliments, le pliage de vêtements et d'autres tâches. Fournit un support pour les corps rigides, les corps articulaires, les corps flexibles, les fluides et autres types d'objets. L'équipe MVIG Lu Cewu de l'Université Jiao Tong de Shanghai mène des recherches à long terme sur l'intelligence incarnée et la vision par ordinateur. L'équipe a publié plus de 100 articles dans "Nature", "Nature. Machine Intelligence", TPAMI, ICRA, IROS, formant GraspNet. (Anygrasp), Aphapose, systèmes d'apprentissage robotique et de vision par ordinateur bien connus tels que HAKE.
Maintenant open source : https://github.com/mvig-robotflow/pyrfuniverse
RCareWorld Le co-premier auteur de l'article, le Dr Xu Wenqiang, est le personnel de base du système.
Ye Ruolin, étudiant en licence au département d'électronique de l'université Jiao Tong de Shanghai et doctorant en première année au département d'informatique de l'université Cornell, sous la direction supervision du professeur Tapomayukh Bhattacharjee. L'orientation de la recherche est l'interaction homme-robot. Le travail principal de RCareWorld a été réalisé lors de son stage au laboratoire MVIG de l'Université Jiao Tong de Shanghai (mentor Lu Cewu).
Xu Wenqiang est un doctorant de quatrième année au laboratoire MVIG de l'université Jiao Tong de Shanghai, sous la direction du professeur Lu Cewu. L'orientation de la recherche est l'intelligence incarnée. Diriger le projet RobotFlow au sein du laboratoire, qui comprend la plateforme de simulation de robots multi-physiques RFUniverse, qui constitue le fondement de RCareWorld.
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