Robot-assisterad dressing erbjuder en möjlighet att gynna livet för många människor med funktionshinder, såsom några äldre vuxna. Robotar saknar emellertid för närvarande sunt förnuft när det gäller de fysiska konsekvenserna av sina handlingar för människor. De fysiska implikationerna av dressing kompliceras av icke-rigida plagg, vilket kan resultera i att en robot indirekt applicerar höga krafter på en persons kropp. Vi presenterar en djup återkommande modell som, när den ges en föreslagen åtgärd av roboten, förutsäger de krafter ett plagg kommer att gälla för en persons kropp. Vi visar också att en robot kan ge bättre klädassistans genom att använda denna modell med modellprediktiv styrning. De förutsägelser som gjorts av vår modell använder bara haptiska och kinematiska observationer från robotens sluteffektor, som är lätt att uppnå. Att samla in träningsdata från verklig fysisk människa-robot interaktion kan vara tidskrävande, kostsamt, och sätta människor i riskzonen. Istället tränar vi vår prediktiva modell med data som samlats in på ett helt självövervakat sätt från en fysikbaserad simulering. Vi utvärderade vår strategi med en PR2-robot som försökte dra en sjukhusklänning på armarna på 10 mänskliga deltagare. Med en 0,2:s förutsägelsehorisont lyckades vår controller med höga hastigheter och sänkte påförd kraft samtidigt som den navigerade plagget runt en person knytnäve och armbåge utan att åka fast. Kortare förutsägelsehorisonter resulterade i betydligt lägre prestanda med ärmfångsten på deltagarnas knytnävar och armbågar, vilket visar värdet av vår modells förutsägelser. Dessa beteenden av förmildrande fångster framträdde från vår djupa prediktiva modell och den controller objektiva funktionen, som främst straffar höga krafter.
De validerade detta tillvägagångssätt med en sjukhusklänning omklädning uppgift på 10 deltagare REF.
Deep Haptic Model Predictive Control for Robot-Assisted Dressing
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics', 'Engineering']}