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  • Il robot assistivo impara a nutrirsi

    ADA presenta la fragola a un volontario. L'inserto mostra il sistema di riconoscimento facciale che il robot utilizza per consegnare con precisione la fragola alla bocca del volontario. Credito:Eric Johnson/Università di Washington

    Circa un milione di americani con lesioni o disabilità legate all'età hanno bisogno di qualcuno che li aiuti a mangiare. Ora gli ingegneri finanziati dal NIBIB hanno insegnato a un robot le strategie necessarie per raccogliere il cibo con una forchetta e consegnarlo con cautela alla bocca di una persona.

    Siddhartha Srinivasa, dottorato di ricerca, il Boeing Endowed Professor presso la School of Computer Science and Engineering dell'Università di Washington, è conosciuto come un appassionato roboticista che costruisce sistemi robotici completi che integrano la percezione, pianificazione, e controllo per eseguire funzioni pratiche nel mondo reale. Attualmente, Srinivasa e il suo team si sono rivolti ad aiutare il milione circa di persone solo negli Stati Uniti che hanno bisogno di qualcuno che li aiuti a mangiare.

    Il loro sviluppo di un robot chiamato ADA, che si riferisce al suo braccio destro assistivo, è riportato nel numero di aprile di Lettere IEEE sulla robotica e l'automazione .

    Dice Grace Peng, dottorato di ricerca, direttore del programma NIBIB in Mathematical Modeling, Simulazione, e Analisi, "Abbiamo supportato l'eccezionale lavoro di questo gruppo sviluppando sistemi per il controllo della sedia a rotelle basati sulla comprensione dell'intento dell'utente. Questo documento attuale dipinge un quadro eccellente dei parametri che devono essere considerati da un punto di vista ingegneristico per sviluppare un robot di alimentazione".

    All'inizio della progettazione di ADA, gli ingegneri si sono resi conto che dovevano iniziare da zero. In questo caso il punto zero era infilzare pezzi di cibo su una forchetta. Hanno cominciato guardando, misurazione, e catalogare come le persone lo fanno. Non del tutto sorprendente per ingegneri addestrati, sono state impiegate diverse strategie di infilzamento in base alle dimensioni, forma, rigidità, flessibilità, e altre proprietà fisiche degli alimenti che includevano fragole, pezzi di banana, cubetti di melone, strisce di sedano, e carotine.

    Il team ha utilizzato i dati raccolti sulle strategie che le persone usano per mangiare cibi diversi per programmare l'ADA per identificare con precisione ogni elemento su un piatto, e quindi eseguire i movimenti ottimali che portano a infilzare con successo ogni oggetto e consegnarlo alla bocca del destinatario. Per esempio, a differenza di una fragola, che è più robusto, la morbidezza di un pezzo di banana richiedeva di essere infilzato in un angolo per evitare che il pezzo semplicemente scivolasse via dalla forchetta.

    Le strisce di sedano richiedevano un approccio specifico sia per infilzare che per portare il cibo in bocca correttamente. Al robot è stato insegnato ad infilare la forchetta in un'estremità della striscia, e poi sollevare e girare il pezzo in modo che l'estremità opposta del sedano, libera dai denti affilati della forcella, è stato presentato in modo pulito al destinatario.

    Il lavoro del gruppo è volto ad aiutare le persone che non sono in grado di svolgere compiti essenziali a vivere in modo più indipendente. Dice Srinivasa, "Pensiamo che le nostre tecnologie possano aiutare le persone che dipendono da un caregiver a dar loro da mangiare ogni giorno per riconquistare un po' di indipendenza e controllo sulle loro vite".

    Oltre a questo importante traguardo, Srinivasa sottolinea che l'ADA può anche essere un aiuto per i caregiver spesso sovraccaricati, chi, in questo caso potrebbe allestire il cibo e il robot e poi occuparsi di altri compiti o concentrarsi sulla socializzazione con i clienti. "In questo modo vediamo l'ADA come una soluzione vincente per i caregiver e i loro clienti che alla fine miglioreranno l'esperienza per tutti i soggetti coinvolti, specialmente con l'invecchiamento della popolazione del paese e l'aumento della necessità di ottimizzare le strategie per la loro assistenza".

    Prima della pubblicazione dei risultati del gruppo di ricerca in aprile, lo sviluppo di ADA ha vinto il Best Demo Award al meeting Neural Information Processing Systems nel dicembre 2018, e il Best Tech Paper Award alla conferenza internazionale dell'Associazione per i macchinari informatici / Istituto di ingegneri elettrici ed elettronici sull'interazione uomo-robot nel marzo 2019.


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