Soft and Compliant Contact-Rich Hair Manipulation and Care

要約

ヘアケア ロボットは、高齢者介護における労働力不足の解決に役立つと同時に、移動が制限されている人々が髪に関するアイデンティティを維持できるようにします。
頭をなでる、指でとかす、髪をつかむという3つのヘアケアタスクを実行するソフトロボットシステム「MOE-Hair」を紹介します。
このシステムは、手首に取り付けられた RGBD カメラを備えた腱駆動のソフト ロボット エンド エフェクター (MOE) を備えており、安全のための機械的コンプライアンスと変形による視覚的な力感知の両方を活用します。
力センサー付きマネキンヘッドを使用したテストで、MOE は、剛性グリッパーよりも大幅に少ない力で、同等の毛髪掴み効果を達成しました。
当社の新しい力推定方法は、視覚的な変形データとアクチュエータからの腱張力を組み合わせて加えられた力を推定し、アクチュエータの電流負荷のみのベースラインと比較して、検出エラーを最大 20.3% 削減します。
12 人の参加者によるユーザー調査では、快適さ、有効性、適切な力の適用の点で、ベースライン システムよりも MOE-Hair が統計的に有意に好まれることが実証されました。
これらの結果は、接触の多いヘアケア作業におけるソフト ロボットの独自の利点を実証するとともに、システムの固有のコンプライアンスにもかかわらず、正確な力制御の重要性を強調しています。

要約(オリジナル)

Hair care robots can help address labor shortages in elderly care while enabling those with limited mobility to maintain their hair-related identity. We present MOE-Hair, a soft robot system that performs three hair-care tasks: head patting, finger combing, and hair grasping. The system features a tendon-driven soft robot end-effector (MOE) with a wrist-mounted RGBD camera, leveraging both mechanical compliance for safety and visual force sensing through deformation. In testing with a force-sensorized mannequin head, MOE achieved comparable hair-grasping effectiveness while applying significantly less force than rigid grippers. Our novel force estimation method combines visual deformation data and tendon tensions from actuators to infer applied forces, reducing sensing errors by up to 60.1% and 20.3% compared to actuator current load-only and depth image-only baselines, respectively. A user study with 12 participants demonstrated statistically significant preferences for MOE-Hair over a baseline system in terms of comfort, effectiveness, and appropriate force application. These results demonstrate the unique advantages of soft robots in contact-rich hair-care tasks, while highlighting the importance of precise force control despite the inherent compliance of the system.

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