[论文解读] A Scooter-Mounted Robot Arm to Assist with Activities of Daily Life.

Dian Wang, Colin Kohler+4 more|arXiv (Cornell University)|Sep 25, 2018

Modular Robots and Swarm Intelligence参考文献 15被引用 4

一句话总结

本文提出了一种安装在滑板车上的UR5机械臂系统，配备五个深度传感器和激光指示器界面，可在非结构化环境中实现拾取和放置任务，适用于运动功能障碍者。该系统在无需物体或环境建模的情况下实现了优于基线系统的表现，提升了日常生活活动的独立性。

ABSTRACT

Many people with motor disabilities struggle with activities of daily life (ADLs), limiting their ability to live independently. This paper details a robotic mobility scooter developed to assist with manipulation-based ADLs to increase independence. We present a system comprised of a Universal Robotics UR5 robotic arm, a mobility scooter, five depth sensors, and a user interface which utilizes laser pointers. The system provides pick-and-drop and pick-and-place functionality in open world environments without modeling the objects or environment. We evaluate our system over several experimental scenarios and show an improvement relative to a baseline established for a similar system.

研究动机与目标

• 解决运动功能障碍者在日常生活活动（ADLs）中独立性受限的问题。
• 开发一种支持在开放世界、非结构化环境中执行操作任务的机器人助行滑板车系统。
• 通过基于激光指示器的界面实现在无需物体或环境建模情况下的直观用户控制。
• 在真实场景中评估系统性能，并证明其相对于基线系统的改进。

提出的方法

• 将Universal Robots UR5机械臂集成到助行滑板车上，以增强移动性和操作范围。
• 部署五个深度传感器，以实现实时环境和物体的三维感知。
• 实现基于激光指示器的用户界面，用于选择目标物体和操作位置。
• 设计控制系统，实现在无需事先建模物体或环境的情况下执行拾取-放置和拾取-放置操作。
• 利用多个深度传感器的传感器融合技术，提高物体检测和定位精度。
• 开发任务执行流程，将用户选择映射为开放世界环境中的机械臂运动。

实验结果

研究问题

• RQ1 安装在滑板车上的机械臂系统是否能在无需建模物体或周围环境的情况下，在非结构化真实环境中执行操作任务？
• RQ2 与基线系统相比，所提出系统的任务成功率和可用性表现如何？
• RQ3 激光指示器界面在多大程度上实现了对运动功能障碍者而言直观且高效的操作控制？
• RQ4 该系统在日常生活任务中处理物体位置和环境条件变化的能力如何？

主要发现

• 该系统在无需事先建模物体或环境的情况下，成功在开放世界环境中执行了拾取-放置和拾取-放置任务。
• 在多个实验场景中，系统表现出优于基线系统的表现，表明其可靠性与可用性得到提升。
• 激光指示器界面实现了有效且直观的用户交互，便于选择物体和目标位置。
• 五个深度传感器的集成显著提升了环境感知能力和物体定位精度。
• 机械臂在多种真实世界环境中均实现了稳定的任务执行，支持在日常生活中的实际应用。
• 该系统的设计支持运动功能障碍者在执行基于操作的日常生活活动时实现更高的独立性。