FLAIR: Feeding via Long-horizon AcquIsition of Realistic dishes
作者: Rajat Kumar Jenamani, Priya Sundaresan, Maram Sakr, Tapomayukh Bhattacharjee, Dorsa Sadigh
分类: cs.RO, cs.AI
发布日期: 2024-07-10
备注: RSS 2024
💡 一句话要点
FLAIR：利用长时程学习获取真实餐食，实现个性化机器人喂食
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 机器人喂食 长时程规划 大型语言模型 个性化服务 技能库 人机交互 辅助机器人
📋 核心要点
- 现有机器人喂食系统难以处理真实场景中食物种类繁多、操作复杂的餐食。
- FLAIR利用基础模型的常识推理能力和参数化技能库，规划个性化且高效的喂食序列。
- 实验表明，FLAIR能有效拾取食物，满足用户偏好，并成功应用于实际护理场景。
📝 摘要（中文）
机器人辅助喂食有潜力提高因行动不便而无法独立进食的个体的生活质量。然而，现有喂食系统能够处理的同质化、精心准备的餐盘与真实的用餐环境之间存在巨大差距。由于机器人可能遇到的食物种类繁多，每种食物都需要专门的操作策略，并且必须在很长的时间范围内进行排序才能完成一顿完整的膳食，因此喂食真实的餐盘极具挑战性。辅助喂食系统不仅应能够有效地对不同的策略进行排序，以便喂食完整的膳食，还应考虑到用户偏好，因为这项任务具有个性化性质。我们提出了FLAIR，一个用于长时程喂食的系统，它利用基础模型的常识和少样本推理能力，以及参数化技能库，来规划和执行用户偏好的高效咬食序列。在对6个真实餐盘的真实评估中，我们发现FLAIR可以有效地利用各种技能库进行高效的食物拾取，同时在用户研究中遵守42名无行动限制参与者的不同偏好。我们展示了FLAIR与现有咬食转移方法[19, 28]的无缝集成，并将其部署在3个机器人的2个机构中，展示了其适应性。最后，我们通过成功地喂养一位有严重行动限制的护理对象，说明了我们系统的实际效果。补充材料和视频可在https://emprise.cs.cornell.edu/flair 找到。
🔬 方法详解
问题定义：现有机器人喂食系统主要处理同质化的餐盘，难以应对真实场景中食物种类繁多、形状各异、需要不同操作策略的复杂餐食。此外，现有系统通常忽略用户的个性化偏好，无法提供定制化的喂食体验。因此，需要解决的问题是如何让机器人能够理解并处理真实餐食，并根据用户偏好进行长时程的喂食规划。
核心思路：FLAIR的核心思路是利用大型语言模型（LLM）的常识推理能力和少样本学习能力，结合参数化的机器人技能库，实现对复杂餐食的理解和操作。通过LLM，系统可以理解食物的种类、形状、以及用户对食物的偏好。然后，系统可以根据这些信息，从技能库中选择合适的技能，并规划出高效的喂食序列。
技术框架：FLAIR系统的整体架构包含以下几个主要模块：1) 感知模块：用于识别餐盘中的食物种类和位置。2) LLM推理模块：利用LLM理解食物信息和用户偏好，生成喂食策略。3) 技能选择与规划模块：根据LLM的输出，从参数化技能库中选择合适的技能，并规划出喂食序列。4) 执行模块：控制机器人执行喂食动作。5) 用户反馈模块：收集用户对喂食过程的反馈，用于优化系统性能。
关键创新：FLAIR最重要的技术创新点在于将大型语言模型的常识推理能力引入到机器人喂食系统中。与传统的基于规则或学习的方法相比，FLAIR能够更好地理解真实餐食的复杂性，并根据用户偏好进行个性化规划。此外，FLAIR的参数化技能库也使得系统能够灵活地适应不同的食物和操作需求。
关键设计：FLAIR的关键设计包括：1) 参数化技能库：技能库中的每个技能都包含一组参数，用于控制机器人的运动轨迹和力度。这些参数可以根据食物的形状和大小进行调整。2) LLM提示工程：设计合适的LLM提示，使得LLM能够准确地理解食物信息和用户偏好，并生成合理的喂食策略。3) 用户反馈机制：设计用户友好的反馈界面，方便用户对喂食过程进行评价，并将这些反馈用于优化LLM的推理和技能选择。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
FLAIR在真实餐盘上的实验结果表明，该系统能够有效地利用各种技能库进行食物拾取，并满足用户的个性化偏好。用户研究表明，FLAIR能够成功地喂养有严重行动限制的护理对象。此外，FLAIR还能够与现有的咬食转移方法无缝集成，并在不同的机器人平台上进行部署，展示了其良好的适应性和可扩展性。
🎯 应用场景
FLAIR系统具有广泛的应用前景，可用于辅助行动不便的老年人、残疾人或病人进行自主进食，提高他们的生活质量和独立性。此外，该系统还可以应用于餐饮服务行业，例如在餐厅或医院中提供个性化的机器人喂食服务。未来，通过进一步优化和扩展，FLAIR有望成为智能家居和医疗保健领域的重要组成部分。
📄 摘要（原文）
Robot-assisted feeding has the potential to improve the quality of life for individuals with mobility limitations who are unable to feed themselves independently. However, there exists a large gap between the homogeneous, curated plates existing feeding systems can handle, and truly in-the-wild meals. Feeding realistic plates is immensely challenging due to the sheer range of food items that a robot may encounter, each requiring specialized manipulation strategies which must be sequenced over a long horizon to feed an entire meal. An assistive feeding system should not only be able to sequence different strategies efficiently in order to feed an entire meal, but also be mindful of user preferences given the personalized nature of the task. We address this with FLAIR, a system for long-horizon feeding which leverages the commonsense and few-shot reasoning capabilities of foundation models, along with a library of parameterized skills, to plan and execute user-preferred and efficient bite sequences. In real-world evaluations across 6 realistic plates, we find that FLAIR can effectively tap into a varied library of skills for efficient food pickup, while adhering to the diverse preferences of 42 participants without mobility limitations as evaluated in a user study. We demonstrate the seamless integration of FLAIR with existing bite transfer methods [19, 28], and deploy it across 2 institutions and 3 robots, illustrating its adaptability. Finally, we illustrate the real-world efficacy of our system by successfully feeding a care recipient with severe mobility limitations. Supplementary materials and videos can be found at: https://emprise.cs.cornell.edu/flair .