要約
私たちは、運動障害を持つ人々が自分で食事をできるようにするロボット支援給餌システムをデモンストレーションします。
当社のシステム設計は、安全性、携帯性、およびユーザー制御を体現しており、包括的なフルスタックの安全性チェック、あらゆる電動車椅子に取り付けて動力を供給できる機能、および介護を受ける人が自分の補助装置を活用できるカスタム Web アプリを備えています。
ロボット制御。
噛みつきの獲得については、マルチモーダルなオンライン学習を活用して、目に見えない食べ物の種類にうまく適応します。
咬合伝達には、リアルタイムの口の知覚とインタラクションを意識した制御を活用します。
コミュニティの研究者と共同設計された当社のシステムは、複数のエンドユーザー調査を通じて検証されています。
要約(オリジナル)
We demonstrate a robot-assisted feeding system that enables people with mobility impairments to feed themselves. Our system design embodies Safety, Portability, and User Control, with comprehensive full-stack safety checks, the ability to be mounted on and powered by any powered wheelchair, and a custom web-app allowing care-recipients to leverage their own assistive devices for robot control. For bite acquisition, we leverage multi-modal online learning to tractably adapt to unseen food types. For bite transfer, we leverage real-time mouth perception and interaction-aware control. Co-designed with community researchers, our system has been validated through multiple end-user studies.
arxiv情報
| 著者 | Ethan Kroll Gordon,Rajat Kumar Jenamani,Amal Nanavati,Ziang Liu,Haya Bolotski,Raida Karim,Daniel Stabile,Atharva Kashyap,Bernie Hao Zhu,Xilai Dai,Tyler Schrenk,Jonathan Ko,Taylor Kessler Faulkner,Tapomayukh Bhattacharjee,Siddhartha Srinivasa |
| 発行日 | 2024-03-07 01:26:43+00:00 |
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