[論文レビュー] Towards Assistive Feeding with a General-Purpose Mobile Manipulator

Daehyung Park, You Keun Kim+2 more|arXiv (Cornell University)|May 25, 2016

Modular Robots and Swarm Intelligence参考文献 19被引用数 33

ひとこと要約

本論文は、PR2ロボットを用いた自律的補助食事支援のためのウェブベースで汎用性の高いモバイルマニピュレーターシステムを提示する。ステーキングと食事提供の行動を統合し、マルチモーダルな異常検出を実装している。健常参加者および四肢麻痺を有する被験者を対象に評価した結果、スプーンで食材をすくう作業で94.8%、食事提供で98.8%の成功を達成し、ユーザーは使いやすさと安全性を高く評価した。実世界の補助的応用における実現可能性が示された。

ABSTRACT

General-purpose mobile manipulators have the potential to serve as a versatile form of assistive technology. However, their complexity creates challenges, including the risk of being too difficult to use. We present a proof-of-concept robotic system for assistive feeding that consists of a Willow Garage PR2, a high-level web-based interface, and specialized autonomous behaviors for scooping and feeding yogurt. As a step towards use by people with disabilities, we evaluated our system with 5 able-bodied participants. All 5 successfully ate yogurt using the system and reported high rates of success for the system's autonomous behaviors. Also, Henry Evans, a person with severe quadriplegia, operated the system remotely to feed an able-bodied person. In general, people who operated the system reported that it was easy to use, including Henry. The feeding system also incorporates corrective actions designed to be triggered either autonomously or by the user. In an offline evaluation using data collected with the feeding system, a new version of our multimodal anomaly detection system outperformed prior versions.

研究の動機と目的

• 障害者にとって直感的で安全な、汎用性のあるモバイルマニピュレーターシステムを、補助的食事支援のために開発すること。
• 高水準のウェブベースインターフェースを統合することで、複雑なロボットシステムにおける使いやすさの課題を解決すること。
• 四肢麻痺などの重度の運動障害を有する人々によるリモート操作を可能にすること。
• リアルタイムの故障検出を実現するため、HMMとSVMを組み合わせた高度な異常検出により、システムの信頼性を向上させること。

提案手法

• 本システムは、3次元センシングにKinect V2を搭載したPR2ロボットと、利用者の頭部に取り付けられたARTagを用いて口元の位置を推定する。
• 有限状態マシンがすくい上げと食事提供のタスクを調整し、ユーザーのフィードバックと異常検出が状態遷移を引き起こす。
• 相互作用中の安全性を確保するため、低ゲインインピーダンス制御を採用している。
• センサデータからの異常を分類するために、隠れマルコフモデル（HMM）とサポートベクターマシン（SVM）を組み合わせたマルチモーダルな異常検出器を採用している。
• 異常検出に伴い、自律的またはユーザー入力によって是正行動がトリガーされる。
• ウェブベースのGUIにより、ヘッドトラッカーとマウスを用いたリモート操作が可能で、タスクの開始、一時停止、フィードバックが可能である。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 PR2のような汎用的モバイルマニピュレーターが、最小限のユーザー訓練で自律的補助食事支援に効果的に使用可能かどうか。
• RQ2 運動障害を有する人々にとって、従来の制御方法と比較してウェブベースインターフェースは使いやすさに優れているか。
• RQ3 HMMとSVMを組み合わせたマルチモーダルな異常検出システムが、従来のしきい値ベースの手法を上回る性能を示せるか。
• RQ4 重度の四肢麻痺を有する人物が、リモートでロボット食事支援システムを効果的に操作できるか。
• RQ5 実世界の実験において、ユーザーはロボット食事支援システムの安全性、快適性、速度についてどのように評価するか。

主な発見

• 健常参加者の5名全員が食事タスクを完了し、すくい上げで94.8%、食事提供で98.8%の成功率を達成した。
• 参加者からは使いやすさが高く評価され、80%がシステムが使いやすいと強く同意し、80%が操作中に安全だと感じた。
• 四肢麻痺が重度のヘンリー・エヴァンス氏がカリフォルニアからリモートで、健常参加者に食事を提供する操作を成功させた。
• HMM-SVM異常検出手法は、従来のしきい値ベースのアプローチを上回り、すくい上げおよび食事提供タスクの両方で、ROC曲線の性能が優れていた。
• ヘンリー・エヴァンス氏によるリモート操作の有効性が確認され、使いやすさについて肯定的な評価を受け、現地での試験実施に前向きであると表明した。
• 参加者からは、速度と快適性の向上が改善点として指摘され、1回のすくい上げに平均2分程度の所要時間がかかっていた。