Close-Fitting Dressing Assistance Based on State Estimation of Feet and Garments with Semantic-based Visual Attention

📄 arXiv: 2505.03400v1 📥 PDF

作者: Takuma Tsukakoshi, Tamon Miyake, Tetsuya Ogata, Yushi Wang, Takumi Akaishi, Shigeki Sugano

分类: cs.RO

发布日期: 2025-05-06

💡 一句话要点

提出基于状态估计的紧身衣物穿戴辅助方法以解决老龄化护理短缺问题

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱七：动作重定向 (Motion Retargeting)

关键词: 穿戴辅助 多模态信息 状态估计 语义信息 机器人技术 老龄化护理 深度学习

📋 核心要点

  1. 现有的穿戴辅助方法在处理紧身衣物时面临摩擦和衣物形状定位的挑战，难以适应个体差异。
  2. 本研究提出了一种结合多模态信息和语义信息的方法，能够实现对袜子和脚的状态估计，提供精确的穿戴辅助。
  3. 实验结果显示，该方法在10名参与者中成功穿戴袜子的成功率高于现有的Action Chunking with Transformer和Diffusion Policy方法。

📝 摘要（中文）

随着人口老龄化加剧，未来护理人员短缺问题日益严重，穿戴辅助尤其重要。穿戴紧身衣物（如袜子）面临着需要精细力调整以应对摩擦和衣物形状定位的挑战。本研究提出了一种方法，利用多模态信息，包括机器人摄像头图像、关节角度、关节扭矩和触觉力，以适应个体差异。此外，通过引入基于对象概念的语义信息，方法能够推广到未见过的脚和背景。结合深度数据，有助于推断袜子与脚之间的相对空间关系。实验表明，该机器人成功适应了未见过的人脚，并为10名参与者穿上袜子，成功率高于现有方法。

🔬 方法详解

问题定义：本论文旨在解决老龄化社会中护理人员短缺导致的穿戴辅助问题，尤其是紧身衣物的穿戴困难。现有方法往往无法有效应对个体差异和摩擦问题。

核心思路：论文提出了一种结合多模态信息（如视觉、触觉等）和语义信息的方法，旨在通过状态估计实现对袜子和脚的精确适配。这样的设计使得系统能够适应不同的人脚形状和背景。

技术框架：整体架构包括数据采集模块（摄像头、传感器）、状态估计模块（结合视觉和触觉信息）、决策模块（基于语义信息进行推理）和执行模块（控制机器人进行穿戴）。

关键创新：最重要的创新点在于引入了语义信息和深度数据，使得系统能够在未见过的脚和背景下进行有效的穿戴操作，这在现有方法中是未曾实现的。

关键设计：在参数设置上，采用了多模态融合的策略，损失函数设计考虑了穿戴成功率和安全性，网络结构则结合了卷积神经网络和递归神经网络，以处理时序数据和空间特征。

📊 实验亮点

实验结果显示，机器人在10名参与者中成功穿戴袜子的成功率超过了现有的Action Chunking with Transformer和Diffusion Policy方法，展示了该方法在处理未见过的人脚时的优越性，成功率显著提升。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括老年人护理、残障人士辅助和智能家居系统等。通过提供精确的穿戴辅助，能够显著提升老年人和残障人士的生活质量，促进他们的社会参与。未来，该技术有望在机器人辅助生活领域发挥更大作用。

📄 摘要（原文）

As the population continues to age, a shortage of caregivers is expected in the future. Dressing assistance, in particular, is crucial for opportunities for social participation. Especially dressing close-fitting garments, such as socks, remains challenging due to the need for fine force adjustments to handle the friction or snagging against the skin, while considering the shape and position of the garment. This study introduces a method uses multi-modal information including not only robot's camera images, joint angles, joint torques, but also tactile forces for proper force interaction that can adapt to individual differences in humans. Furthermore, by introducing semantic information based on object concepts, rather than relying solely on RGB data, it can be generalized to unseen feet and background. In addition, incorporating depth data helps infer relative spatial relationship between the sock and the foot. To validate its capability for semantic object conceptualization and to ensure safety, training data were collected using a mannequin, and subsequent experiments were conducted with human subjects. In experiments, the robot successfully adapted to previously unseen human feet and was able to put socks on 10 participants, achieving a higher success rate than Action Chunking with Transformer and Diffusion Policy. These results demonstrate that the proposed model can estimate the state of both the garment and the foot, enabling precise dressing assistance for close-fitting garments.