超越检测——通过物联网机器人范式编排人机-机器人协作辅助

医院患者跌倒仍然是全球范围内一个关键且代价高昂的挑战。虽然传统的跌倒预防系统通常依赖跌倒后检测或反应性警报，但它们也常常受到高误报率的影响，并且未能解决导致下床尝试的潜在患者需求。本文提出了一种新颖的系统架构，利用机器人事物互联网（IoRT）来编排人机-机器人交互，以实现主动和个性化的患者辅助。该系统集成了一个隐私保护的实时热感知模型，能够预测实时下床行为，以及两个协调的机器人代理，根据预测的意图和患者输入动态响应。这种编排的响应不仅可以降低跌倒风险，还可以在危险情况发生之前满足患者运动的潜在动机，如口渴、不适或需要帮助。我们的贡献有三方面：（1）一个基于IoRT的模块化框架，实现分布式感知、预测和多机器人协调；（2）低分辨率热感知的演示，用于准确、隐私保护的下床检测；以及（3）用户研究和系统误差分析的结果，为医院环境中具有情境感知的多智能体交互设计提供信息。研究结果表明，交互式和连接的机器人系统可以超越被动监控，提供及时、有意义的辅助，赋能更安全、响应更迅速的护理环境。