中国の学者が介護ロボットのシミュレーション環境を開発し、実際の人間の実験を実施し、IROS 2022で最優秀論文の1つを受賞

10月23日から27日まで、トップロボットカンファレンスIROS 2022が京都で開催されました。同会議には世界57の国と地域から合計3,579件の論文の投稿があり、最終的に1,716件の論文が採択され、採択率は47.9％となった。

## その中で、上海交通大学のLu Cewu氏のチームとコーネル大学とコロンビア大学の研究者が共同で介護ロボットシミュレーションを立ち上げました。環境 RCareWorld。この作品は、IROS 2022 カンファレンスで最優秀ロボカップ論文賞の 6 つのうちの 1 つを受賞しました。

ロボカップのベスト論文 2 つ。画像ソース: Twitter@ctwy

# 論文アドレス: https://arxiv.org/pdf/2210.10821.pdf
Github アドレス: https://github.com/empriselab/RCareWorld
Paper ホームページ: https://emprise.cs.cornell.edu/rcareworld/

WHO のデータによると、世界にはさまざまな程度の移動制限を受けている 1 億 9,000 万人がおり、より高い生活の質を達成するために介護者の助けを必要としています。現在、世界の主要国は程度の差こそあれ高齢化社会に突入しており、介護人材の需要が急増しており、その育成には長期的な投資が必要となるため、介護ロボットの設計がその解決策の一つと考えられます。

しかし、介護ロボット分野の開発は、次のような多くの困難に直面しています。介護者 一人称の本当のニーズ (タスク、アルゴリズム、データ) の研究蓄積。

2. 実際のロボットの開発、展開、運用、保守にも非常に費用がかかります。

3. この分野の実験は、要介護者の日常活動のニーズを理解した後、的を絞った方法で修正する必要があり、研究コストが大幅に増加します。

したがって、看護シナリオを高度にシミュレーションできるシミュレーション プラットフォームがあれば、この研究分野に参入する敷居が大幅に下がり、この分野での研究の実施や他の学術分野との比較が容易になります。

#汎用ロボットに使用されていた以前のシミュレーション環境とは異なり、RCareWorld チームは介護シナリオに携わる人々やロボット研究者からの提案も吸収して、ロボットへのより包括的なアプローチ. 必要な学習スキル、仮想ヒューマンモデリング、活動シーンの設計、機能インターフェイスなどを完全にサポートします。 ロボット介護スキル

著者は、シミュレーション環境で一般的な介護タスクのベンチマークを行いました。食事、着替え、体を拭く、手足の位置を変える、移動の補助、移動の補助などです。お風呂場などに。

さらに、著者らは 2 つの実際の実験を実施しました:

1。体拭き課題で学んだ戦略をそのまま実機実験に落とし込みました。

2. 現実世界での社会的介護タスク: 著者はビヘイビア ツリー プログラミングを使用しましたNAO ロボットはコーチとして機能し、VR インターフェースを通じて介護を受ける人の身体的リハビリテーションを指導します。

完全な仮想人体モデリング: 筋骨格、軟組織、関節可動域

筋骨格系

人体の筋骨格系は、神経系から活性化信号を受け取ります。これにより筋肉の収縮または弛緩が決まり、それによって骨や関節の動きが駆動されます。このプロセスでは、ヒル型筋肉モデル モデリングを使用し、OpenSim データベースの関連データを参照して、人体モデルの筋肉の設定を完了します。

#軟組織

一方、人体の関節が動くと表面の軟組織の変形が生じますが、この部分をXPBDベースのシミュレーション技術を用いてモデル化しました。これらの軟組織は表面だけでなく口腔内にも存在します。口腔内では、著者らは舌もモデル化しました。写真のように、イチゴを口の中に入れると舌が変形します。

関節の可動範囲

脊髄損傷などの損傷を負った場合 (C1-C3、C4-C5) 、C6-C7）、脳性麻痺、片麻痺、脳卒中などでは、体の関節の可動性が大きく影響を受け、動作パターンも変化します。著者らは、臨床データに基づいて、そのような損傷後の人体の対応する関節活動をモデル化しました。

#アクティビティ シーン: 3 つのレベルのアクセシビリティ

アクティビティ シーンのアクセシビリティに応じて、シーンは 3 つのレベルに分かれていますレベル:

Normal (L1): 現時点では変更の必要はありません。
部分的なアクセシビリティ (L2): 現時点では、いくつかのオブジェクトを削除する必要があり、使用に不便なツールや部品は交換する必要があります。たとえば、回転ドア ハンドルには、プッシュ式に交換したり、ドア全体を引き戸に交換したりすることも可能です。
完全なバリアフリー (L3): 現時点では、すべての活動エリアが通行可能でアクセス可能である必要があります。これには、階段、通路、プルダウン式の吊り戸棚などの拡張が含まれる場合があります。カウンタートップの下のくり抜きやその他の改修。

総合改修計画は「ユニバーサルデザインマニュアル」を参考にしています。ユニバーサル デザイン ガイドラインのガイダンスに従って、著者らは 16 の家を修正しました。住宅モデルは Matterport3D データセットから選択され、合計 17 のキッチン、17 のリビング ルーム、59 の寝室、16 のダイニング ルーム、70 のバスルーム、18 のラウンジ、その他 41 の部屋が含まれています。家の適切なエリアには、病院用ベッド、患者用スリング、車椅子、その他の医療補助機器が備えられています。

#機能インターフェイス: モデル、センシング、インタラクティブ インターフェイス

ロボット研究者の提案によると、シミュレーション環境は次のとおりである必要があります:

1. HSR、Stretch、Nao、Fetch、Kinova、Franka、UR などの一般的な介護ロボット モデルの制御をサポートします。

2. マルチモーダル センシングを提供します: RGB、深度、LiDAR、関節および端の力のセンシング、アーム全体の触覚感知。

3. さまざまなインタラクティブな制御インターフェイスとインターフェイスがあり、計画、制御、学習アルゴリズムをサポートし、簡単に実行できます。開発者が使用できるもの: Python、ROS、VR。

上海交通大学が身体化インテリジェンス プラットフォーム RobotFlow/RFUniverse を開始

RCareWorld プロジェクトは、RFUniverse シミュレーション プラットフォームに基づいて開発されています。 RFUniverse は、上海交通大学の Lu Cewu 教授のチームによって開始された身体化インテリジェンス プラットフォームである RobotFlow に基づくマルチフィジックス ロボット シミュレーション プラットフォームです。シミュレーション プラットフォームは、食品の切断、衣類の折りたたみなどの高度なロボット操作タスクをサポートします。リジッド ボディ、ジョイント ボディ、フレキシブル ボディ、流体、その他のオブジェクト タイプのサポートを提供します。上海交通大学の MVIG Lu Cewu チームは、身体化知能とコンピューター ビジョンに関する長期研究を行っており、「Nature」、「Nature. Machine Intelligence」、TPAMI、ICRA、IROS に 100 以上の論文を発表し、GraspNet を形成しています。 (Anygrasp)、Aphapose、HAKE などのよく知られたロボット学習およびコンピューター ビジョン システム。

現在オープンソース: https://github.com/mvig-robotflow/pyrfuniverse

RCareWorld Paper Common筆頭著者の Xu Wenqiang 博士は、このシステムの中核スタッフです。

共同筆頭著者の紹介

Ye Ruolin は、上海交通大学電子工学科の学士課程学生であり、上海交通大学の 1 年生博士候補者です。コーネル大学コンピュータサイエンス学部、タポマユク・バタチャジー教授の監督下。研究の方向性は人間とロボットのインタラクションです。 RCareWorld の主な仕事は、上海交通大学の MVIG 研究室 (指導者 Lu Cewu) でのインターンシップ中に完了しました。

Xu Wenqiang は、上海交通大学 MVIG 研究室の博士課程 4 年生で、Lu Cewu 教授の下で勉強しています。研究の方向性は身体化された知性です。 RCareWorld の基盤であるマルチフィジックス ロボット シミュレーション プラットフォーム RFUniverse を含む、ラボ内の RobotFlow プロジェクトを主導します。

• RobotFlow プロジェクト: https://robotflow.ai
• RFUniverse プラットフォーム: https://robotflow.ai ://sites.google.com/view/rfuniverse

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