WAFFLE：用于机器人辅助喂食中咬咬时机估计的可穿戴方法
机器人学
2025-10-07 v1
摘要
全球数以百万计的人需要帮助进食。机器人喂食系统可提升此类需求者的自主性和生活质量，同时减轻照护者的负担。然而，由于估计咬咬时机（机器人将食物转送到用户口中的最佳时机）等技术挑战，其广泛应用仍受限。本文介绍WAFFLE：可穿戴式咬咬时机估计系统，通过利用可穿戴传感器数据准确预测咬咬时机，能够对自然用户线索（如头部运动、咀嚼和说话）做出高度响应。我们在14名受试者的咬咬时机数据上训练监督回归模型，并纳入可调的自信阈值，将预测结果转换为继续或停止命令。在针对15名无运动障碍的受试者的研究中，使用Obi喂食机器人测试WAFFLE，其在控制感、机器人理解度和工作负荷等指标上与基线方法相当或更好，并以多数受试者的偏好在个人和社交用餐场景中获益。我们进一步在使用Kinova 7自由度机器人的2名具备运动障碍的受试者的家庭环境中验证了WAFFLE的通用性。我们的发现表明，WAFFLE能够在不同用户、机器人硬件、机器人定位、喂食轨迹、食物类型以及个人和社交用餐情境中实现自然、响应式的咬咬时机估计。
引用
@article{arxiv.2510.03910,
title = {WAFFLE: A Wearable Approach to Bite Timing Estimation in Robot-Assisted Feeding},
author = {Akhil Padmanabha and Jessie Yuan and Tanisha Mehta and Rajat Kumar Jenamani and Eric Hu and Victoria de León and Anthony Wertz and Janavi Gupta and Ben Dodson and Yunting Yan and Carmel Majidi and Tapomayukh Bhattacharjee and Zackory Erickson},
journal= {arXiv preprint arXiv:2510.03910},
year = {2025}
}