AoECR: AI-ization of Elderly Care Robot

📄 arXiv: 2502.19706v1 📥 PDF

作者: Linkun Zhou, Jian Li, Yadong Mo, Xiangyan Zhang, Ying Zhang, Shimin Wei

分类: cs.HC, cs.RO

发布日期: 2025-02-27

备注: 11 pages

💡 一句话要点

AoECR：面向养老护理机器人的通用AI架构，提升自主交互能力

🎯 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: 养老护理机器人 自主交互 大型语言模型 零样本泛化 人机交互

📋 核心要点

  1. 现有养老护理机器人缺乏自主交互能力，通用AI架构的开发面临机器人配置多样性和数据集不足的挑战。
  2. AoECR通过构建养老场景数据集并微调大型语言模型，实现了机器人对患者指令的理解和安全控制指令的执行。
  3. 实验表明，AoECR具备零样本泛化能力，能够提供人性化和个性化的交互响应，为养老护理机器人提供了AI化方案。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种名为AoECR的通用架构，旨在实现养老护理机器人的AI化。针对机器人配置多样性和数据集匮乏的挑战，研究团队基于护理床构建了专门面向养老场景的患者-护士交互数据集，并对大型语言模型进行微调，使其能够执行护理操作。推理过程包含自检链，确保控制指令的安全性。专家优化过程进一步增强了交互响应的人性化和个性化。物理实验表明，AoECR在不同场景下表现出零样本泛化能力，能够理解患者指令，执行安全控制命令，并提供人性化和个性化的交互响应。该研究为养老护理机器人提供了有价值的数据集参考和AI化解决方案。

🔬 方法详解

问题定义：养老护理机器人需要具备自主交互能力，以便更好地服务老年人。然而，由于机器人配置的多样性以及缺乏专门针对养老场景的交互数据集，开发通用的AI架构面临巨大挑战。现有方法难以保证控制指令的安全性，并且缺乏人性化和个性化的交互响应。

核心思路：本文的核心思路是构建一个通用的AI架构AoECR，通过数据集构建、模型微调、安全自检和专家优化等手段，使机器人能够理解患者指令，执行安全控制命令，并提供人性化和个性化的交互响应。这种设计旨在解决现有方法在数据、安全和人机交互方面的不足。

技术框架：AoECR的整体架构包含以下几个主要模块：1) 患者-护士交互数据集构建，用于训练和微调大型语言模型；2) 大型语言模型微调，使其具备执行护理操作的能力；3) 自检链，用于验证控制指令的安全性；4) 专家优化，用于增强交互响应的人性化和个性化。整个流程旨在实现安全、可靠且人性化的机器人交互。

关键创新：该论文的关键创新在于提出了一个通用的AI架构AoECR，该架构能够通过数据集构建和模型微调，使机器人具备零样本泛化能力，从而适应不同的养老场景。此外，自检链的设计保证了控制指令的安全性，专家优化则提升了交互响应的人性化和个性化程度。与现有方法相比，AoECR在数据、安全和人机交互方面都具有显著优势。

关键设计：数据集构建方面，需要设计合理的场景和交互方式，以覆盖常见的养老护理需求。模型微调方面，需要选择合适的大型语言模型，并设计有效的微调策略。自检链的设计需要考虑各种可能的安全风险，并制定相应的验证规则。专家优化则需要结合领域知识和用户反馈，不断改进交互响应的质量。

📊 实验亮点

物理实验表明，AoECR在不同场景下表现出零样本泛化能力，能够理解患者指令，执行安全控制命令，并提供人性化和个性化的交互响应。这些结果验证了AoECR的有效性和通用性，为养老护理机器人的AI化提供了有力的支持。

🎯 应用场景

该研究成果可广泛应用于养老院、社区养老服务中心和家庭养老等场景。通过AoECR，养老护理机器人能够更好地理解老年人的需求，提供个性化的护理服务，减轻护理人员的负担，提高老年人的生活质量。未来，该技术还可以扩展到其他类型的服务机器人，例如医疗机器人、教育机器人等。

📄 摘要（原文）

Autonomous interaction is crucial for the effective use of elderly care robots. However, developing universal AI architectures is extremely challenging due to the diversity in robot configurations and a lack of dataset. We proposed a universal architecture for the AI-ization of elderly care robots, called AoECR. Specifically, based on a nursing bed, we developed a patient-nurse interaction dataset tailored for elderly care scenarios and fine-tuned a large language model to enable it to perform nursing manipulations. Additionally, the inference process included a self-check chain to ensure the security of control commands. An expert optimization process further enhanced the humanization and personalization of the interactive responses. The physical experiment demonstrated that the AoECR exhibited zero-shot generalization capabilities across diverse scenarios, understood patients' instructions, implemented secure control commands, and delivered humanized and personalized interactive responses. In general, our research provides a valuable dataset reference and AI-ization solutions for elderly care robots.