30/08/2023
Door Ad Spijkers
Een door een robot ondersteund aankleedsysteem is geschikt voor verschillende houdingen en lichaamstypes.
De meeste mensen vinden aankleden vanzelfsprekend. Maar uit gegevens van het Amerikaanse National Center for Health Statistics blijkt dat 92% van de bewoners van verpleeghuizen en thuiszorgpatiënten hulp nodig heeft bij het aankleden. Onderzoekers van het Robotics Institute van Carnegie Mellon University in Pittsburgh zien een toekomst waarin robots kunnen helpen bij deze behoefte en werken eraan om dit mogelijk te maken.
Reinforcement learning
Bestaande inspanningen op het gebied van door robots ondersteunde aankleding zijn voornamelijk uitgegaan van het aankleden met een beperkt aantal armhoudingen en met een enkel vast kledingstuk, zoals een ziekenhuisjas. Het ontwikkelen van een algemeen systeem dat tegemoetkomt aan de diverse dagelijkse kledingsoorten en de verschillende motorische functies is het overkoepelende doel van de onderzoekers. Ze willen het systeem ook uitbreiden naar personen met verschillende niveaus van beperkte armbewegingen.
Het door een robot ondersteunde aankleedsysteem maakt gebruik van de mogelijkheden van kunstmatige intelligentie om verschillende menselijke lichaamsvormen, armhoudingen en kledingkeuzes mogelijk te maken. Bij het onderzoek gebruik gemaakt van reinforcement learning (beloningen voor het volbrengen van bepaalde taken) om hun algemene aankleedsysteem te realiseren. De onderzoekers gaven de robot een 'beloning elke keer dat hij een kledingstuk op de juiste manier verder langs de arm van een persoon plaatste. Door voortdurende versterking verhoogden ze het slagingspercentage van de aangeleerde strategie van het systeem.
Simulatie
De onderzoekers gebruikten een simulatie om de robot te leren kleding te manipuleren en mensen aan te kleden. Ze moesten zorgvuldig omgaan met de eigenschappen van het kledingmateriaal bij het overbrengen van de in de simulatie geleerde strategie naar de echte wereld.
In de simulatiefase gebruikten ze opzettelijk willekeurig diverse kledingeigenschappen om de aangeleerde kledingstrategie van de robot te begeleiden, zodat deze een breed spectrum aan materiaaleigenschappen omvat. De onderzoekers hopen dat de willekeurig gevarieerde kledingeigenschappen in simulaties de eigenschappen van de kledingstukken in de echte wereld bevatten. Hierdoor kan de kledingstrategie die in simulatieomgevingen wordt geleerd naadloos worden overgedragen naar de echte wereld.
Praktijktesten
Het team evalueerde het aankleedsysteem met de robot in een onderzoek bij mensen met 510 aankleedproeven onder zeventien deelnemers met verschillende lichaamsvormen, armhoudingen en vijf kledingstukken. Bij de meeste deelnemers kon het systeem de mouw van elk kledingstuk volledig op de arm trekken. Gemiddeld over alle testgevallen besloeg het systeem 86% van de lengte van de armen van de deelnemers.
De onderzoekers moesten bij het ontwerpen van hun systeem rekening houden met verschillende uitdagingen. Om te beginnen is kleding vervormbaar van aard, waardoor het voor de robot moeilijk wordt om het volledige kledingstuk waar te nemen en te voorspellen waar en hoe het zal bewegen. Kleding verschilt van starre objecten die toestandsschatting mogelijk maken, dus we moeten een hoogdimensionale representatie gebruiken voor vervormbare objecten zodat de robot de staat van de kleding kan waarnemen en hoe deze interageert met de arm van de mens. De weergave die de onderzoekers gebruiken is een gesegmenteerde puntenwolk. Deze vertegenwoordigt de zichtbare delen van de kleding als een reeks punten.
Ook een veilige mens-robot-interactie was cruciaal. Het was belangrijk dat de robot zowel het uitoefenen van buitensporige kracht op de menselijke arm zou vermijden. Hetzelfde gold voor andere handelingen die ongemak zouden kunnen veroorzaken of de veiligheid van het individu in gevaar zouden kunnen brengen. Om deze risico's te beperken, beloonde het team de robot voor zachtaardig gedrag.
Vervolg
Toekomstig onderzoek zou verschillende kanten op kunnen gaan. Het team wil bijvoorbeeld de mogelijkheden van het huidige systeem uitbreiden door het mogelijk te maken een jas op beide armen van een persoon te plaatsen of een T-shirt over zijn hoofd te trekken. Beide taken vereisen een complexer ontwerp en uitvoering. Het team hoopt ook dat de robot zich aanpast aan de armbewegingen van de mens tijdens het aankleedproces. Ook willen ze meer geavanceerde robotmanipulatievaardigheden onderzoeken, zoals het dichtknopen of ritsen.
Naarmate het werk vordert, willen de onderzoekers observationeel onderzoek uitvoeren binnen verpleeginstellingen. Ze willen inzicht krijgen in de uiteenlopende behoeften van individuen en in verbeteringen die moeten worden aangebracht aan hun huidige ondersteunende aankleedsysteem.
Meer informatie met enkele video's vindt u hier.
Foto: Carnegie Mellon University