[论文解读] Co-Robots as Care Robots

Oliver Bendel|arXiv (Cornell University)|Jan 1, 2020

Social Robot Interaction and HRI参考文献 21被引用 2

一句话总结

本文评估了Lio协作机器人在长期护理和康复环境中的应用，该机器人具备移动性、双臂操作及人机交互（HRI）能力。基于对护理院和养老院的定性研究，结果表明，Lio等协作机器人通过自主导航、物体操作和自然语言交互提升了护理支持水平，但隐私、伦理和设计方面的挑战依然存在。

ABSTRACT

Cooperation and collaboration robots, co-robots or cobots for short, are an integral part of factories. For example, they work closely with the fitters in the automotive sector, and everyone does what they do best. However, the novel robots are not only relevant in production and logistics, but also in the service sector, especially where proximity between them and the users is desired or unavoidable. For decades, individual solutions of a very different kind have been developed in care. Now experts are increasingly relying on co-robots and teaching them the special tasks that are involved in care or therapy. This article presents the advantages, but also the disadvantages of co-robots in care and support, and provides in-formation with regard to human-robot interaction and communication. The article is based on a model that has already been tested in various nursing and retirement homes, namely Lio from F&P Robotics, and uses results from accompanying studies. The authors can show that co-robots are ideal for care and support in many ways. Of course, it is also important to consider a few points in order to guarantee functionality and acceptance.

研究动机与目标

• 评估Lio等协作机器人在长期护理和康复环境中的实际整合情况。
• 识别协作机器人在护理场景中人机交互与沟通方面的优势与局限。
• 探讨在私人护理环境中，通过摄像头和传感器收集数据所引发的隐私与伦理问题。
• 评估协作机器人在支持物理护理任务（如喂食、移动辅助和卫生护理）中的作用。
• 基于实证研究，为护理场景中的协作机器人提供设计与实施指南。

提出的方法

• 本研究采用Lio，一种基于轮式平台、具备六自由度的移动协作机器人，配备摄像头、麦克风、激光和超声波传感器，用于SLAM与障碍物规避。
• Lio利用面部识别、语音识别、手势识别和自然语言处理技术实现人机交互。
• 机器人配备模块化末端执行器系统，可连接夹爪、真空工具或按摩头。
• 开展了两项定性研究：2017年巴塞尔大学的硕士论文研究，以及2019年在护理与康复机构进行的可用性研究。
• 数据通过在真实护理环境中对患者、护士和照护人员的观察、访谈和用户反馈收集。
• 通过患者知情同意、数据保护协议，以及提出患者指令以限制机器人使用，应对伦理问题。

实验结果

研究问题

• RQ1 在涉及不同护理需求患者的现实护理环境中，Lio等协作机器人表现如何？
• RQ2 在护理环境中，人机交互的关键挑战是什么，特别是沟通、信任与接受度方面？
• RQ3 当协作机器人在半私密护理环境中使用摄像头和麦克风时，隐私与数据保护问题如何体现？
• RQ4 协作机器人在多大程度上能够协助完成复杂护理任务，如喂食、移动支持和个人卫生护理？
• RQ5 为确保协作机器人在医疗领域的负责任部署，需要哪些设计与伦理考量？

主要发现

• Lio在真实护理环境中成功实现了自主导航、物体运输以及问候、物体识别和语音控制等交互任务。
• 患者和照护人员对Lio评价积极，尤其赞赏其友好的外观及其在协助日常任务方面的能力。
• 机器人的摄像头和麦克风系统引发了隐私担忧，特别是关于持续数据收集和潜在滥用的问题。
• 面部与语音识别技术实现了个性化交互，但需谨慎的数据治理和知情同意机制。
• 如原型P-Care所示，双臂协作机器人在执行复杂任务（如喂食或协助个人卫生）方面具有潜力，但尚未在欧洲开展P-Care相关研究。
• 识别出与信息自主权和数据保护相关的伦理与法律挑战，需通过患者层面的同意机制（如患者指令）加以应对。