Learning Rhythmic Trajectories with Geometric Constraints for Laser-Based Skincare Procedures

要約

ロボットの導入の増加により、広範囲かつ多様な業界にわたって自動化レベルが大幅に向上しました。
この論文では、美容業界におけるレーザーベースの皮膚科処置の自動化の課題を調査します。
この一連の関連操作タスクには、美容レーザーから繰り返しのパターンで皮膚にエネルギーを供給することが含まれます。
この手順を自動化するために、ロボットマニピュレーターを使用し、デモンストレーションから学ぶフレームワークを通じて熟練した皮膚科医の器用さをロボットマニピュレーターに与えることを提案します。
美容レーザーが個人の皮膚表面に適切にエネルギーを供給できるようにするために、幾何学的制約を処理する利点を備えた、新しい構造化された予測ベースの模倣学習アルゴリズムを開発しました。
特に、私たちが提案したアルゴリズムは、多くのレーザーベースの美容タスクの共通の特徴である、準周期的な動きに関連する模倣の課題に効果的に取り組んでいます。
実際に行われた実験は、現実的な皮膚科学的手順を模倣するロボット美容師のパフォーマンスを示しています。
私たちの新しい方法は、提供されたデモンストレーションからリズミカルな動きを再現するだけでなく、獲得したスキルをこれまで見たことのないシナリオや主題に適応させることも示されています。

要約(オリジナル)

The increasing deployment of robots has significantly enhanced the automation levels across a wide and diverse range of industries. This paper investigates the automation challenges of laser-based dermatology procedures in the beauty industry; This group of related manipulation tasks involves delivering energy from a cosmetic laser onto the skin with repetitive patterns. To automate this procedure, we propose to use a robotic manipulator and endow it with the dexterity of a skilled dermatology practitioner through a learning-from-demonstration framework. To ensure that the cosmetic laser can properly deliver the energy onto the skin surface of an individual, we develop a novel structured prediction-based imitation learning algorithm with the merit of handling geometric constraints. Notably, our proposed algorithm effectively tackles the imitation challenges associated with quasi-periodic motions, a common feature of many laser-based cosmetic tasks. The conducted real-world experiments illustrate the performance of our robotic beautician in mimicking realistic dermatological procedures; Our new method is shown to not only replicate the rhythmic movements from the provided demonstrations but also to adapt the acquired skills to previously unseen scenarios and subjects.

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