Dual-arm Motion Generation for Repositioning Care based on Deep Predictive Learning with Somatosensory Attention Mechanism

要約

現在、ディープニューラルネットワーク（DNN）をベースとした家庭環境で動作する多用途ロボットが注目を集めている。
家庭用ロボットに期待される役割の一つに人間の介護がある。
特に、体位変換は移動が制限されている人の健康と生活の質をサポートする上で基本的な役割を果たすため、私たちは体位変換ケアに重点を置いています。
しかし、対象外の部位に力を加えることを避け、対象部位に適切な力を加えて、体位変換ケアの動作を生成することは依然として課題です。
この研究では、視覚および体性感覚の注意メカニズムを使用して、相互作用力の異なる連続ポリシーを含む双腕の位置変更動作を生成できる DNN ベースのアーキテクチャを提案しました。
非接触リーチおよび接触ベースの補助動作。
関節インピーダンスを動的に調整する機能を備えた人型ロボットDry-AIRECを使用した。
実験では、Dry-AIRECによる仰臥位から​​座位への体位変換支援を実施した。
提案されたアーキテクチャを利用した訓練済みモデルは、マネキンに過剰な接触力を与えることなくロボットの手をマネキンの背面にうまく誘導し、適切なサポートと姿勢調整のための適切な接触を提供しました。

要約(オリジナル)

A versatile robot working in a domestic environment based on a deep neural network (DNN) is currently attracting attention. One of the roles expected for domestic robots is caregiving for a human. In particular, we focus on repositioning care because repositioning plays a fundamental role in supporting the health and quality of life of individuals with limited mobility. However, generating motions of the repositioning care, avoiding applying force to non-target parts and applying appropriate force to target parts, remains challenging. In this study, we proposed a DNN-based architecture using visual and somatosensory attention mechanisms that can generate dual-arm repositioning motions which involve different sequential policies of interaction force; contact-less reaching and contact-based assisting motions. We used the humanoid robot Dry-AIREC, which features the capability to adjust joint impedance dynamically. In the experiment, the repositioning assistance from the supine position to the sitting position was conducted by Dry-AIREC. The trained model, utilizing the proposed architecture, successfully guided the robot’s hand to the back of the mannequin without excessive contact force on the mannequin and provided adequate support and appropriate contact for postural adjustment.

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