基于语义视觉注意的足部与衣物状态估计的贴身衣物辅助穿戴
机器人学
2026-01-27 v2
摘要
随着人口持续老龄化，预计未来将出现护理人员短缺。辅助穿戴，特别是对于社会参与机会至关重要。尤其是穿戴袜子等紧身衣物仍然具有挑战性，因为这需要精细的力调节来处理与皮肤的摩擦或钩挂，同时还要考虑衣物的形状和位置。本研究引入了一种方法，该方法使用多模态信息，不仅包括机器人的相机图像、关节角度、关节力矩，还包括触觉力，以实现能够适应人类个体差异的适当力交互。此外，通过引入基于物体概念的语义信息，而非仅依赖RGB数据，该方法可以泛化到未见过的脚部和背景。此外，结合深度数据有助于推断袜子与脚之间的相对空间关系。为了验证其语义物体概念化的能力并确保安全，使用人体模型收集了训练数据，随后在人类受试者上进行了实验。在实验中，机器人成功适应了先前未见的人类脚部，并能够为10名参与者穿上袜子，成功率高于Action Chunking with Transformer和扩散策略。这些结果表明，所提出的模型可以估计衣物和脚的状态，从而实现对紧身衣物的精确辅助穿戴。
引用
@article{arxiv.2505.03400,
title = {Close-Fitting Dressing Assistance Based on State Estimation of Feet and Garments with Semantic-based Visual Attention},
author = {Takuma Tsukakoshi and Tamon Miyake and Tetsuya Ogata and Yushi Wang and Takumi Akaishi and Shigeki Sugano},
journal= {arXiv preprint arXiv:2505.03400},
year = {2026}
}
备注
Accepted at RA-L, 2026