據2010年美國非收容機構調查，美國人口中有5670萬(wàn)人(18.7%)患有殘疾。其中，約1230萬(wàn)人需要一項或多項日常生活活動(dòng)(ADLs)或工具性日常生活活動(dòng)的幫助。這些活動(dòng)的關(guān)鍵是喂養，這對護理者來(lái)說(shuō)是很費時(shí)的，對于接受護理的人來(lái)說(shuō)，也是充滿(mǎn)挑戰的[1]。雖然在[2]-[5]市場(chǎng)上有幾個(gè)自動(dòng)喂食系統，但由于它們使用的自主性很小，食品制備過(guò)程或預切包裝食品很耗時(shí)間，因此缺乏廣泛的接受度。隨著(zhù)人口老齡化，尤其此次疫情凸顯的醫護力量不足問(wèn)題，對喂食機器人有了更為迫切的需求。我們通過(guò)分享近期在IEEE ROBOTICS AND AUTOMATION LETTERS上發(fā)表的“TowardsRobotic Feeding: Role of Haptics in Fork-Based Food Manipulation”論文，來(lái)一起了解喂食機器人的研究情況。

機器人在自動(dòng)喂食操作中需要適應各種不同材料、大小和形狀的食品。為了解人類(lèi)在進(jìn)食過(guò)程中是如何操作食物的，并探索如何使他們的策略適應機器人，研究者們收集了大量豐富的人類(lèi)食物操縱策略數據集，通過(guò)對人類(lèi)獲取不同食物并將其放在假人的嘴附近進(jìn)行研究(圖1)。其次，研究者們分析實(shí)驗來(lái)建立食物操作的分類(lèi)，組織叉子和食物之間復雜的相互作用來(lái)完成一個(gè)喂食任務(wù)。在食物處理過(guò)程中，基于觸覺(jué)和運動(dòng)信號的食物分類(lèi)是有益的而不是僅基于視覺(jué)的分類(lèi)[6]–[8]，因為視覺(jué)上相似的物品可能有不同的依從性，因此需要不同的控制策略。后我們通過(guò)分析機器人固定位置控制策略的性能，強調了柔順性控制策略的重要性。

研究者們構建了一個(gè)專(zhuān)門(mén)的測試平臺(圖2)來(lái)捕捉喂食任務(wù)期間的動(dòng)作和扳手位置。他們在餐叉上安裝了一個(gè)六軸力/力矩傳感器來(lái)測量在食物操作過(guò)程中力情況，安裝視覺(jué)標記來(lái)確定位置。為了收集豐富的運動(dòng)數據，在一個(gè)專(zhuān)門(mén)設計的平臺上安裝了6臺Optitrack Flex13[10]運動(dòng)捕捉相機，工作區全覆蓋，以每秒120幀（FPS）的速度對Forque進(jìn)行完整6自由度運動(dòng)捕捉。研究者們選擇了12種食物，并根據它們的依從性將它們分為四類(lèi)：硬皮、硬、中、軟。分別準備了三種:硬皮-甜椒、櫻桃番茄、葡萄；硬-胡蘿卜，芹菜，蘋(píng)果；中-哈密瓜，西瓜，草莓；軟-香蕉，黑莓，雞蛋。圖2(c)顯示了提供給受試者的典型食物。

喂食是一項復雜的任務(wù)，創(chuàng )建用于進(jìn)食的操作行為分類(lèi)有助于系統地將其分類(lèi)為子任務(wù)。通過(guò)細分，研究者們可以更好地了解人們在此任務(wù)的不同階段使用的不同策略。通過(guò)將喂食任務(wù)分為四個(gè)主要階段:1)休息，2)方法，3)獲取咬痕，4)運輸，研究者們制定了與喂食任務(wù)相關(guān)的操作策略的部分分類(lèi)法(圖3)。

受試者使用不同的力量和動(dòng)作來(lái)獲得不同的食物。因此，機器人可以基于任務(wù)分類(lèi)來(lái)選擇其操縱策略，并學(xué)會(huì )像人類(lèi)一樣控制。研究者們使用演示編程技術(shù)[11]對機器人進(jìn)行編程，通過(guò)人工演示保存了手臂的一系列路徑點(diǎn)(關(guān)節配置)。在每次試驗中，機器人都會(huì )使用垂直的打叉動(dòng)作從盤(pán)上的預定位置拾取食物。每次試驗結束后，我們都把串起來(lái)的食物丟掉，并從盤(pán)子中手動(dòng)將另一種食物放在該位置，以進(jìn)行下一次試驗。研究者還比較了人類(lèi)和機器人的咬取成功率。受試者發(fā)現獲取硬皮食物是困難的，而采用具有位置控制方案的機器人在獲取硬皮食物和軟皮食物時(shí)都很困難。對于機器人實(shí)驗中，發(fā)現硬類(lèi)和軟類(lèi)以及中類(lèi)和軟類(lèi)的成功率有顯著(zhù)差異。研究者們進(jìn)行了兩項額外的分析來(lái)調查速度對不同操作策略和不同食物種類(lèi)選擇的影響。另外，咬合的時(shí)機是喂食的另一個(gè)重要因素。正確的咀嚼時(shí)間取決于不同的因素。

觸覺(jué)在食品操作中的作用研究較少，因此，該文的重點(diǎn)之一是分析觸覺(jué)形態(tài)的作用。僅僅依靠視覺(jué)方式可能會(huì )導致操作策略選擇不理想，觸覺(jué)可以通過(guò)識別食品類(lèi)別從而減少選擇操縱策略的不確定性[9]。利用視覺(jué)來(lái)選擇與食物相關(guān)的前叉接觸角度，然后在出現異�；虿淮_定的情況下，利用觸覺(jué)模式來(lái)改進(jìn)其咬取動(dòng)作。

未來(lái)的自主機器人系統將使用更多人類(lèi)示教數據和視觸覺(jué)融合方法來(lái)設計各種操作策略，提供更好地喂食服務(wù)。