중국 학자들이 간호로봇 시뮬레이션 환경을 개발하고 실제 실험을 진행해 IROS 2022에서 최우수 논문을 수상했다.

10월 23일부터 27일까지 일본 교토에서 최고의 로봇 컨퍼런스 IROS 2022가 열렸습니다. 이번 학회에는 전 세계 57개 국가 및 지역에서 총 3,579편의 논문이 접수됐고 최종적으로 1,716편의 논문이 접수됐으며 합격률은 47.9%였다.

그 중 Shanghai Jiao Tong University의 Lu Cewu 팀과 Cornell University 및 Columbia University의 연구원들이 공동으로 간호 로봇 시뮬레이션 환경 RCareWorld를 출시했습니다. 이 작품은 IROS 2022 컨퍼런스에서 최우수 RoboCup 논문 부문 6개 최우수 논문상 중 하나를 수상했습니다.

로보컵 최우수 논문 2개. 이미지 출처: Twitter@ctwy

• 문서 주소: https://arxiv.org/pdf/2210.10821.pdf
• Github 주소: https://github.com/empriselab/RCareWorld
• 논문 홈페이지: https://emprise.cs.cornell.edu/rcareworld/

WHO 데이터에 따르면 전 세계 1억 9천만 명의 사람들이 다양한 수준의 이동 제한을 받고 있으며 더 높은 품질의 의료 서비스를 받기 위해 간병인의 도움이 필요합니다. 삶. 현재 세계 주요 국가들은 다양한 수준의 고령화 사회에 진입하고 있으며 간호 인력에 대한 수요가 급격히 증가하고 있으며 관련 인재 양성에는 장기적인 투자가 필요하므로 간호 로봇을 설계하는 것이 가능한 솔루션입니다.

그러나 케어 로봇 분야의 개발은 다음과 같은 많은 어려움에 직면해 있습니다.

1. 최첨단 연구자들은 1인칭 실제 요구에 맞는 연구 축적(과제, 알고리즘, 데이터)이 부족합니다. 간병 대상자와 간병인.

2. 실제 로봇의 개발, 배포, 운영 및 유지 관리 비용도 매우 비쌉니다.

3. 이 분야의 실험은 간병 대상자의 일상 활동 요구 사항을 이해한 후 목표 방식으로 수정해야 하며, 이로 인해 연구 비용이 크게 증가합니다.

따라서 간호 시나리오를 고도로 시뮬레이션할 수 있는 시뮬레이션 플랫폼은 이 연구 분야에 진입하는 문턱을 크게 낮춰 이 분야의 연구를 더 쉽게 수행하고 학계 동료들과 비교할 수 있습니다. ​

RCareWorld 팀은 기존 범용 로봇에 사용된 시뮬레이션 환경과 달리 간병 시나리오 관련자들과 로봇공학 연구자들의 제안도 흡수하여 로봇이 배워야 할 기술, 가상 인간 모델링, 활동을 개발했습니다. . 장면 디자인, 기능적 인터페이스 등이 충분한 지원을 제공합니다.

로봇 간병 기술

저자는 시뮬레이션 환경에서 먹이 주기, 옷 입기, 몸 닦기, 팔다리 위치 조정, 이동 돕기, 화장실 사용 돕기 등 일반적인 간병 작업에 대한 벤치마크 테스트를 수행했습니다.

또한 저자는 두 가지 실제 실험을 수행했습니다.

1 몸을 닦는 작업에서 배운 전략을 실제 기계 실험에 직접 적용합니다.

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2. 현실 세계의 사회적 돌봄 작업: 저자는 행동 트리로 프로그래밍된 NAO 로봇을 코치로 사용하여 VR 인터페이스를 통해 돌봄 대상자의 신체 재활을 안내합니다.

완전한 가상 인간 모델링: 근골격계, 연조직, 관절 가동 범위

근골격계

인간 근골격계는 신경계로부터 활성화 신호를 받아 근육의 수축 또는 이완을 결정하여 뼈와 관절의 움직임을 구동합니다. . 이 과정에서 저자는 Hill-type 근육 모델 모델링을 사용하고 OpenSim 데이터베이스의 관련 데이터를 참조하여 인체 모델의 근육 설정을 완성합니다.

연조직

반면, 인간의 관절이 움직이면 표면의 연조직 변형이 발생하게 됩니다. 저자는 이 부분을 XPBD 기반 시뮬레이션 기술을 사용하여 모델링했습니다. 이러한 연조직은 표면뿐만 아니라 구강 내에도 존재합니다. 구강에서 저자는 혀도 모델링했습니다. 그림에서 볼 수 있듯이 딸기를 사람의 입에 넣으면 혀가 변형됩니다.

관절 운동 범위

척추 손상(C1-C3, C4-C5, C6-C7), 뇌성마비, 편마비, 뇌졸중 등 일부 부상을 입은 경우 이동성 장애 신체 관절의 감소로 인해 큰 영향을 받으며 움직임 패턴도 변화하게 됩니다. 임상 데이터를 기반으로 저자는 그러한 부상 후 인체의 해당 관절 활동을 모델링했습니다.

활동 장면: 3단계 접근성

활동 장면의 접근성에 따라 장면은 3가지 수준으로 구분됩니다.

• 일반(L1): 지금은 진행할 필요가 없습니다. 변환.
• 부분접근성(L2): 이때 일부 물건은 제거해야 하고, 사용하기 불편한 도구나 부품은 교체해야 합니다. 예를 들어 회전하는 문 손잡이는 푸쉬식으로 교체해야 합니다. 문 손잡이가 있는 경우, 문 전체를 미닫이 문으로 교체해야 합니다.
• 완전 무장애(L3): 현재 모든 활동 공간은 계단과 통로 확장, 접이식 상단 걸이 캐비닛, 조리대 아래 비우기 등을 포함하여 통행 가능하고 접근 가능해야 합니다.

전체 개조 계획은 "유니버설 디자인 매뉴얼"을 참조했습니다. 유니버설 디자인 지침의 지침에 따라 저자는 16채의 주택을 수정했습니다. 집 모델은 Matterport3D 데이터 세트에서 선택되었으며 총 17개의 주방, 17개의 거실, 59개의 침실, 16개의 식당, 70개의 욕실, 18개의 라운지 및 41개의 기타 방을 포함합니다. 집의 적절한 구역에는 병원용 침대, 환자용 슬링, 휠체어 및 기타 의료 보조 장비가 갖추어져 있습니다.

기능적 인터페이스: 모델, 감지, 대화형 인터페이스

로봇 연구자의 제안에 따르면 시뮬레이션 환경은 다음과 같아야 합니다. Stretch, Nao, Fetch, Kinova, Franka, UR 등

2. RGB, 깊이, LiDAR, 관절 및 끝 힘 감지, 전체 팔 촉각 감지 등 다중 모드 감지 기능을 제공합니다.

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3. 다양한 대화형 제어 인터페이스와 인터페이스를 갖추고 있으며 계획, 제어 및 학습 알고리즘을 지원하여 개발자가 Python, ROS, VR을 쉽게 사용할 수 있습니다.

Shanghai Jiao Tong University는 구현 지능 플랫폼 RobotFlow/RFUniverse를 출시합니다.

RCareWorld 프로젝트는 RFUniverse 시뮬레이션 플랫폼을 기반으로 개발되었습니다. RFUniverse는 Shanghai Jiao Tong University의 Lu Cewu 교수팀이 시작한 구현 지능 플랫폼 RobotFlow에 속하는 다중 물리학 로봇 시뮬레이션 플랫폼입니다. 시뮬레이션 플랫폼은 음식 자르기, 옷 접기 및 기타 작업을 포함한 고급 로봇 작업 작업을 지원합니다. 강체, 관절체, 유연체, 유체 및 기타 객체 유형에 대한 지원을 제공합니다. Shanghai Jiao Tong University의 MVIG Lu Cewu 팀은 구현된 지능과 컴퓨터 비전에 대한 장기간 연구를 진행해 왔으며, GraspNet을 구성하는 "Nature", "Nature. Machine Intelligence", TPAMI, ICRA, IROS에 100개 이상의 논문을 발표했습니다. (Anygrasp), Aphapose, HAKE 및 기타 잘 알려진 로봇 학습 및 컴퓨터 비전 시스템입니다.

현재 오픈 소스: https://github.com/mvig-robotflow/pyrfuniverse

RCareWorld 논문의 공동 제1저자 Xu Wenqiang 박사는 시스템의 핵심 직원입니다.

공동 제1저자 소개

Shanghai Jiao Tong University 전자공학과 학사과정 학생이자 Cornell University 컴퓨터공학과 1년차 박사과정생인 Ye Ruolin입니다. Tapomayukh Bhattacharjee 교수의 지도. 연구방향은 인간-로봇 상호작용이다. RCareWorld의 주요 작업은 Shanghai Jiao Tong University의 MVIG 연구소에서 인턴십을 하는 동안 완료되었습니다(멘토 Lu Cewu).

Xu Wenqiang은 Shanghai Jiao Tong University MVIG 연구소의 4년차 박사 과정 학생으로 Lu Cewu 교수 밑에서 공부하고 있습니다. 연구 방향은 구체화된 지능이다. RCareWorld의 기반이 되는 다중 물리 로봇 시뮬레이션 플랫폼 RFUniverse가 포함된 연구실 내 RobotFlow 프로젝트를 주도하세요.

• RobotFlow 프로젝트: https://robotflow.ai
• RFUniverse 플랫폼: https://sites.google.com/view/rfuniverse

위 내용은 중국 학자들이 간호로봇 시뮬레이션 환경을 개발하고 실제 실험을 진행해 IROS 2022에서 최우수 논문을 수상했다.의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!