辅助喂养机器人如何从拿起水果沙拉到吃全餐

根据2010年的数据，约有180万人无法独立进食。然而，训练机器人给人类喂食给研究人员带来了一系列挑战。食物的形状和状态几乎无穷无尽(液体、固体、凝胶状)，每个人都有独特的需求和偏好。

由华盛顿大学研究人员领导的一个团队创建了一组由 11 个动作组成的机械臂，可以用来拿起几乎所有用叉子能拿到的食物。在这组动作的测试中，机器人拾取食物的成功率超过 80%，这是用户指定的家庭使用基准。这一小组动作可以让系统学会在一顿饭中挑选新食物。

该团队于 11 月 7 日在亚特兰大举行的 2023 年机器人学习会议上公布了其研究结果。

华盛顿大学新闻与共同主要作者伊森·K·戈登(Ethan K. Gordon)和阿迈勒·纳纳瓦蒂( Amal Nanavati)(保罗·G·艾伦计算机科学与工程学院的华盛顿大学博士生)以及共同作者泰勒·凯斯勒·福克纳( Taylor Kessler Faulkner)进行了交谈，泰勒·凯斯勒·福克纳是华盛顿大学艾伦学院的博士后学者，关于机器人辅助喂养的成功和挑战。

个人机器人实验室多年来一直致力于机器人辅助喂养。这篇论文的进展如何?

Ethan K. Gordon：我于 2018 年底加入个人机器人实验室，当时艾伦学院教授、我们新研究的资深作者Siddhartha Srinivasa和他的团队创建了用于辅助应用的机器人系统的第一个迭代。该系统安装在轮椅上，可以拾取盘子里的各种水果和蔬菜。它的目的是识别一个人如何坐着并将食物直接送到嘴里。从那时起，已经进行了相当多的迭代，主要涉及识别盘子上的各种食物。现在，用户使用辅助设备可以单击应用程序中的图像(例如葡萄)，系统可以识别并拾取该图像。

Taylor Kessler Faulkner：此外，我们还扩展了界面。人们使用任何辅助系统与手机交互(主要是语音或口控导航)，他们都可以用来控制应用程序。

心电图：在我们刚刚提出的这篇论文中，我们已经达到了几乎可以拾取叉子可以处理的所有东西的程度。例如，我们不能喝汤。但机器人可以处理一切，从土豆泥或面条到水果沙拉到真正的蔬菜沙拉，以及预切披萨或三明治或肉块。

在之前的水果沙拉研究中，我们研究了如果给定食物图像，机器人应该采取哪个轨迹，但我们给它的轨迹集非常有限。我们只是改变前叉的螺距。例如，如果你想拿起葡萄，叉子的尖齿需要笔直向下，但对于香蕉来说，它们需要呈一定角度，否则叉子就会滑落。然后我们研究了需要多大的力量来施加不同的食物。

在这篇新论文中，我们研究了人们如何拾取食物，并使用该数据生成一组轨迹。我们发现了人们实际用来吃饭的少量动作，并确定了 11 条轨迹。因此，它不仅仅是简单的上下或以一定角度进入，而是使用舀起动作，或者在食物内部摆动以增加接触的强度。这一小部分人仍然有能力购买更多种类的食物。

我们认为该系统现在可以部署用于对研究组之外的人员进行测试。我们可以邀请用户到华盛顿大学，并将机器人放在轮椅上(如果他们准备好了安装设备)，或者将三脚架放在轮椅旁边，然后运行整个餐点。

对于作为研究人员的您来说，要让这种东西成为人们每天在家中使用的东西，未来面临的重大挑战是什么?

EKG：到目前为止我们一直在讨论取食物的问题，这里还有更多可以改进的地方。然后还有另一个问题，即如何将食物送到人的嘴里，以及人如何与机器人交互，以及人对这个至少部分自主的系统有多少控制权。

TKF：在接下来的几年里，我们希望为不同的人提供个性化的机器人。每个人吃的东西都有点不同。阿迈勒在社交餐饮方面做了一些非常酷的工作，强调了人们的偏好是如何基于许多因素的，例如他们的社交和身体状况。所以我们要问：我们如何才能从正在吃饭的人那里获得意见?机器人如何利用这些输入来更好地适应每个人想要的饮食方式?

Amal Nanavati：我们可能想要个性化几个不同的维度。一是用户的需求：用户脖子可以移动多远会影响叉子与他们的距离。有些人嘴的不​​同一侧的力量不同，因此机器人可能需要从嘴的特定一侧喂食。还有物理环境的一个方面。用户已经拥有了一系列辅助技术，如果面部是他们身体移动的主要部分，这些技术通常安装在他们的脸上。这些技术可用于控制他们的轮椅、与手机互动等。当然，我们不希望机器人在接近他们的嘴时干扰任何这些辅助技术。

还有社会考虑。例如，如果我正在与某人交谈或在家看电视，我不希望机器人手臂正好出现在我的面前。最后，还有个人喜好。例如，在可以稍微转动头部的用户中，有些人更喜欢让机器人从前面来，这样他们就可以在机器人进入时留意它。其他人则觉得这很可怕或分散注意力，更喜欢让机器人从前面过来。从侧面咬住它们。

一个关键的研究方向是了解我们如何为用户创建直观且透明的方式来根据自己的需求定制机器人。我们正在考虑在用户进行定制的定制方法与更多以机器人为中心的形式之间进行权衡，例如，机器人尝试一些东西并说：“你喜欢它吗?是还是不是。” 目标是了解用户对这些不同的定制方法的感受，以及哪些方法会产生更多定制的轨迹。

公众应该对机器人辅助喂养有什么了解，无论是一般性的还是具体的您实验室正在做的工作?

心电图：重要的是不仅要关注技术挑战，还要关注问题的情感层面。需要帮助吃饭的人不在少数。有各种各样的数字，但在有超过一百万人每天都在吃饭。每次需要别人做那种亲密且非常必要的行为时，都会让人觉得自己是一种负担或不自在。因此，整个社区致力于辅助设备的开发，实际上是在努力帮助那些身体活动受限的人培养独立感。

AN：即使是这些七位数的数字也不能涵盖所有人。有永久性残疾，例如脊髓损伤，但也有暂时性残疾，例如手臂骨折。随着年龄的增长，我们所有人都可能在某个时候面临残疾，我们希望确保我们拥有必要的工具，以确保我们都能过上有尊严的生活和独立的生活。此外，不幸的是，尽管这样的技术极大地提高了人们的生活质量，但让他们获得保险公司的承保却非常困难。我认为更多的人了解潜在的生活质量改善将有望开辟更多的机会。

该论文的其他合著者包括Ramya Challa(他在艾伦学院本科生时完成了这项研究，现在就职于俄勒冈州立大学)和Bernie Zhu(艾伦学院的华盛顿大学博士生)。这项研究由国家科学基金会、海军研究办公室和亚马逊提供部分资助。