По данным National Center for Health Statistics, 92% пациентов домов престарелых и тем кому нужна помощь на дому нуждаются в помощи при одевании. Исследователи из Carnegie Mellon University (CMU) работают над созданием робота, который сможет это делать.
"Примечательно, что существующие разработки в основном предполагают одевание с ограниченным диапазоном поз рук и с использованием одной фиксированной одежды, например, больничного халата, - говорит аспирант CMU Юфей Ванг, работающий над роботизированной системой одевания. - Разработка общей системы, позволяющей работать с разнообразной повседневной одеждой и различными двигательными функциями, является нашей основной задачей. Мы также хотим распространить эту систему на людей с различными ограничениями движения рук".
Роботизированная система одевания использует возможности ИИ для адаптации к различным формам человеческого тела, положениям рук и выбору одежды. В своей работе группа исследователей использовала метод обучения с подкреплением для создания общей системы одевания. Робот получал положительное вознаграждение каждый раз, когда правильно размещал одежду дальше по руке человека. Благодаря этому методу они увеличили процент успешного выполнения системой выученной стратегии одевания.
Для обучения робота манипуляциям с одеждой и одеванию людей исследователи использовали симуляцию. При переносе стратегии, выработанной в симуляции, в реальный мир команде пришлось тщательно учитывать свойства материала из которого изготовлена одежды.
"На этапе моделирования мы использовали намеренно рандомизированные разнообразные свойства одежды, чтобы направить выработанную роботом стратегию одевания на широкий спектр свойств материала, - говорит Чжаньи Сунь, студент магистратуры CMU, который также работал над проектом. - Мы надеемся, что случайное изменение свойств одежды при моделировании будет отражать свойства одежды в реальном мире, поэтому стратегия одевания, выработанная в условиях моделирования, может быть легко перенесена в реальный мир".
Команда оценила роботизированную систему одевания в исследовании на людях, в котором было проведено 510 одеваний 17 участников с различными формами тела, положением рук и пятью видами одежды. Для большинства участников система смогла полностью натянуть рукав каждого предмета одежды на руку. При усреднении по всем тестовым случаям система была успешна в 86% случаев.
При разработке системы исследователям пришлось учитывать несколько проблем, т.к. одежда деформируема. Это затрудняет ее восприятие роботом и прогнозирование того, куда и как она будет двигаться.
"Одежда отличается от жестких объектов, которые позволяют оценить состояние, поэтому нам приходится использовать высокоразмерное представление для деформируемых объектов, чтобы робот мог воспринимать текущее состояние одежды и то, как она взаимодействует с рукой человека, - сказал Ванг. - Используемое нами представление называется сегментированным облаком точек. Оно представляет видимые части одежды в виде набора точек".
При этом решающее значение имело безопасное взаимодействие человека и робота. Важно, чтобы робот не прилагал чрезмерных усилий к руке человека и не совершал никаких других действий, которые могут вызвать дискомфорт или поставить под угрозу безопасность человека. Чтобы снизить эти риски, команда поощряла робота за аккуратное поведение.
Дальнейшие исследования будут вестись в нескольких направлениях. Например, команда хочет расширить возможности существующей системы, позволив ей надевать куртку на обе руки человека или натягивать футболку через голову. Обе задачи требуют более сложной конструкции и исполнения. Команда также надеется адаптироваться к движениям рук человека в процессе одевания и изучить более сложные навыки манипулирования роботом, такие как застегивание пуговиц или молнии.
Работа "One Policy To Dress Them All: Learning To Dress People With Diverse Poses and Garments" была представлена на конференции Robotics: Science and Systems conference.
Комментарии
(0) Добавить комментарий