柔軟でコンプライアントな接触の多いヘアケアマニピュレーション
Soft and Compliant Contact-Rich Hair Manipulation and Care
腱駆動の柔軟ロボットハンドとRGBDカメラを用い、頭を撫でる・指で梳かす・髪を掴むヘアケアタスクを実現し、視覚変形と腱張力から力を推定する手法を提案した。
著者: Uksang Yoo, Nathaniel Dennler, Eliot Xing, Maja Matarić, Stefanos Nikolaidis, Jeffrey Ichnowski, Jean Oh
分類: cs.RO
原文アブストラクト
Hair care robots can help address labor shortages in elderly care while enabling those with limited mobility to maintain their hair-related identity. We present MOE-Hair, a soft robot system that performs three hair-care tasks: head patting, finger combing, and hair grasping. The system features a tendon-driven soft robot end-effector (MOE) with a wrist-mounted RGBD camera, leveraging both mechanical compliance for safety and visual force sensing through deformation. In testing with a force-sensorized mannequin head, MOE achieved comparable hair-grasping effectiveness while applying significantly less force than rigid grippers. Our novel force estimation method combines visual deformation data and tendon tensions from actuators to infer applied forces, reducing sensing errors by up to 60.1% and 20.3% compared to actuator current load-only and depth image-only baselines, respectively. A user study with 12 participants demonstrated statistically significant preferences for MOE-Hair over a baseline system in terms of comfort, effectiveness, and appropriate force application. These results demonstrate the unique advantages of soft robots in contact-rich hair-care tasks, while highlighting the importance of precise force control despite the inherent compliance of the system.
関連論文
- 対数減衰法を用いた空気圧ソフトハンド制御のための新パラメータ推定法:擬似剛体モデリングの適用ソフトロボティクス/マニピュレーション
- MELEGROS:光学センサを内蔵したゾウの鼻に着想を得たモノリシックグリッパソフトロボティクス/マニピュレーション
- センサ空間学習による冗長ソフトマニピュレータのロバスト運動制御ソフトロボティクス/マニピュレーション
- 温度で動作モードを切り替える単一駆動の多モードソフトフィンガーソフトロボティクス/マニピュレーション
- 蠕動搬送のための生体模倣空気圧モジュール式アクチュエータソフトロボティクス/マニピュレーション
- 直接3Dプリント可能な空気圧駆動マルチマテリアルロボットハンドソフトロボティクス/マニピュレーション
