華盛頓大學(xué)開(kāi)發(fā)自動(dòng)機(jī)械臂 讓行動(dòng)不便的人更易進(jìn)餐

對(duì)于大多數(shù)人來(lái)說(shuō)，用叉子在他們的盤子上叉起一塊食物是一件非常容易的事情。但是當(dāng)通過(guò)機(jī)器人的眼睛觀察時(shí)，這個(gè)簡(jiǎn)單的動(dòng)作非常復(fù)雜。現(xiàn)在，華盛頓大學(xué)的研究人員開(kāi)發(fā)了一種自動(dòng)機(jī)械臂，可以找出最好的方法來(lái)叉起任何形狀的食物并將其帶到使用者的嘴巴，這應(yīng)該使行動(dòng)不便的人更容易進(jìn)餐。

這種機(jī)器人，被稱為ADA for Assistive Dexterous Arm，設(shè)計(jì)用于連接人的輪椅，并幫助他們按需進(jìn)食。內(nèi)置于機(jī)械臂中的是觸覺(jué)傳感器，可以幫助它感受到它所施加的力量，以及用于識(shí)別盤子上的物體以及將其帶到可以掃描所喂食的人的臉部的攝像頭處。

自動(dòng)機(jī)械臂用攝像頭掃描盤子，找出每塊食物的形狀和大小。然后，它分析如何最好地對(duì)每個(gè)物體進(jìn)行切割，然后將其放在攝像頭可以掃描用餐者臉部的位置，以便在易于咬合的范圍內(nèi)移動(dòng)叉子。

但是團(tuán)隊(duì)開(kāi)發(fā)的基礎(chǔ)算法比你想象的要復(fù)雜得多。第一個(gè)被稱為RetinaNet，它被設(shè)計(jì)用于掃描盤子，識(shí)別食品并在其周圍放置虛擬框架。第二個(gè)算法被稱為SPNet，分析每個(gè)框架中的食物類型，并找出最佳的叉起方式。

“許多工程挑戰(zhàn)對(duì)其解決方案并不挑剔，但這項(xiàng)研究與人們密切相關(guān)，”該研究的通訊作者Siddhartha Srinivasa表示。“如果我們不考慮一個(gè)人咬一口是多么容易，那么人們可能無(wú)法使用我們的系統(tǒng)。那里有各種各樣的食物，所以我們面臨的最大挑戰(zhàn)是制定策略來(lái)解決所有這些問(wèn)題。“

這些算法是通過(guò)首先觀察人類測(cè)試對(duì)象如何處理不同類型的食物而開(kāi)發(fā)的，包括像胡蘿卜這樣的相對(duì)堅(jiān)硬的食物，像香蕉這樣的軟糯食物，以及那些像葡萄一樣果皮中厚、肉軟的食物。

這些測(cè)試記錄了需要對(duì)具有不同濃度的食物施加多大的力，例如胡蘿卜和香蕉。但最重要的是，測(cè)試還揭示了一些我們甚至沒(méi)有意識(shí)到我們正在使用的技巧，但對(duì)于想要學(xué)習(xí)的機(jī)器人來(lái)說(shuō)這是非常寶貴的。例如，測(cè)試對(duì)象傾向于以一定角度對(duì)像香蕉這樣的軟糯食品進(jìn)行處理，因此它們不會(huì)從叉子上滑下來(lái)。對(duì)于像胡蘿卜這樣的較長(zhǎng)食物，它們的目標(biāo)是叉起一端，因此用餐者更容易咬上一口。這些技巧都被整合到ADA的算法中，使其變得更加用戶友好。

“最終我們的目標(biāo)是讓我們的機(jī)器人幫助人們自己享用午餐或晚餐，”Srinivasa表示。“但問(wèn)題不在于取代護(hù)理人員：我們希望賦予他們權(quán)力。通過(guò)機(jī)器人幫助，護(hù)理人員可以設(shè)置盤子，然后在人們吃東西時(shí)做點(diǎn)別的事情。”

該研究發(fā)表在《IEEE Robotics and Automation Letters》上。