Роботизированная система одевания позволяет адаптироваться к различным позам, типам телосложения и одежде.

Большинство людей воспринимают одежду как нечто само собой разумеющееся. Но данные Национального центра статистики здравоохранения показывают, что 92% жителей домов престарелых и пациентов, находящихся на дому, нуждаются в помощи с одеванием.

Исследователи из Института робототехники (RI) Университета Карнеги-Меллона видят будущее, в котором роботы могут помочь в удовлетворении этой потребности, и работают над тем, чтобы сделать это возможным.

«Примечательно, что существующие разработки в области одевания с помощью роботов в первую очередь предполагали одевание с ограниченным диапазоном поз рук и с использованием одного фиксированного предмета одежды, например, больничного халата», — сказал Юфэй Ван, доктор философии из RI. Студентка работает над роботизированной системой одевания.

«Разработка общей системы для разнообразия повседневной одежды и различных двигательных функций является нашей главной целью. Мы также хотим распространить систему на людей с разным уровнем ограниченного движения рук».

Роботизированная система одевания использует возможности искусственного интеллекта для адаптации к различным формам человеческого тела, позам рук и выбору одежды. В исследовании команды использовалось обучение с подкреплением — вознаграждение за выполнение определенных задач — для создания общей системы одевания. В частности, исследователи давали роботу положительную награду каждый раз, когда он правильно размещал одежду дальше по руке человека. Благодаря постоянному усилению они повысили уровень успеха стратегии обучения одеванию.

Исследователи использовали симуляцию, чтобы научить робота манипулировать одеждой и одевать людей. Команде пришлось тщательно учитывать свойства материала одежды при переносе стратегии, полученной в симуляции, в реальный мир.

«На этапе моделирования мы используем намеренно рандомизированные разнообразные свойства одежды, чтобы направлять обученную стратегию одевания робота, чтобы охватить широкий спектр атрибутов материала», — сказал Чжани Сунь, студент магистратуры RI, который также работал над проектом. «Мы надеемся, что случайно меняющиеся свойства одежды в симуляции отражают свойства одежды в реальном мире, поэтому стратегия одевания, изученная в симуляционной среде, может быть легко перенесена в реальный мир».

Команда RI оценила роботизированную систему переодевания в ходе исследования на людях, в ходе которого было проведено 510 испытаний переодевания на 17 участниках с разными формами тела, позами рук и пятью предметами одежды. Большинству участников система смогла полностью натянуть рукав каждого предмета одежды на руку. При усреднении по всем тестовым случаям система покрывала 86% длины рук участников.

При разработке своей системы исследователям пришлось учитывать несколько проблем. Во-первых, одежда по своей природе деформируется, поэтому роботу сложно воспринимать одежду целиком и предсказывать, куда и как она будет двигаться.

«Одежда отличается от жестких объектов, которые позволяют оценивать состояние, поэтому нам приходится использовать многомерное представление для деформируемых объектов, чтобы позволить роботу воспринимать текущее состояние одежды и то, как она взаимодействует с рукой человека», — сказал Ван. «Представление, которое мы используем, называется сегментированным облаком точек. Оно представляет видимые части одежды в виде набора точек».

Безопасное взаимодействие человека и робота также имело решающее значение. Было важно, чтобы робот избегал как приложения чрезмерной силы к руке человека, так и любых других действий, которые могли вызвать дискомфорт или поставить под угрозу безопасность человека. Чтобы снизить эти риски, команда наградила робота за бережное поведение.

Будущие исследования могут пойти по нескольким направлениям. Например, команда хочет расширить возможности существующей системы, позволив ей надевать куртку на обе руки человека или натягивать футболку через голову. Обе задачи требуют более сложного проектирования и выполнения. Команда также надеется адаптироваться к движениям рук человека во время процесса одевания и изучить более продвинутые навыки манипулирования роботами, такие как застегивание пуговиц и молний.

По мере продвижения работы исследователи намерены проводить наблюдательные исследования в учреждениях престарелых, чтобы получить представление о разнообразных потребностях людей и улучшениях, которые необходимо внести в их нынешнюю систему вспомогательных перевязочных средств.