Learning Multimodal AI Algorithms for Amplifying Limited User Input into High-dimensional Control Space

📄 arXiv: 2505.11366v1 📥 PDF

作者: Ali Rabiee, Sima Ghafoori, MH Farhadi, Robert Beyer, Xiangyu Bai, David J Lin, Sarah Ostadabbas, Reza Abiri

分类: cs.RO, cs.HC, cs.LG, eess.SY

发布日期: 2025-05-16

💡 一句话要点

提出多模态AI算法以解决严重瘫痪患者的控制信号问题

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 多模态AI 深度强化学习 共享自主 运动控制 康复机器人 用户输入增强 灵巧操作

📋 核心要点

  1. 现有的侵入性辅助技术面临公众接受度低和商业化障碍等重大挑战。
  2. 本研究提出了一种多模态共享自主框架，结合深度强化学习算法，增强用户的低维输入以控制高维设备。
  3. ARAS在23名受试者中的实验结果显示，任务成功率达到92.88%，并且完成时间与现有技术相当。

📝 摘要（中文）

当前的侵入性辅助技术旨在从严重瘫痪患者中推断高维运动控制信号，但面临公众接受度低、使用寿命有限和商业化障碍等挑战。非侵入性替代方案通常依赖于易受干扰的信号，需要较长的用户训练，并且在复杂的灵巧任务中难以提供稳健的高维控制。为了解决这些问题，本研究提出了一种新的人本多模态AI方法，作为丧失运动功能的智能补偿机制，使严重瘫痪患者能够使用有限的非侵入性输入控制高维辅助设备，如灵巧的机器人手臂。与现有的非侵入性方法相比，我们的上下文感知多模态共享自主框架集成了深度强化学习算法，将有限的低维用户输入与实时环境感知相结合，能够自适应、动态且智能地解释人类意图，完成复杂的灵巧操作任务。实验结果表明，该方法在23名受试者中实现了高达92.88%的任务成功率。

🔬 方法详解

问题定义：本研究旨在解决严重瘫痪患者在控制高维辅助设备时面临的信号推断问题。现有方法存在公众接受度低、训练时间长和控制稳定性差等痛点。

核心思路：论文提出了一种人本多模态AI方法，通过结合有限的低维用户输入和实时环境感知，利用深度强化学习算法实现对人类意图的智能解读，从而增强运动控制能力。

技术框架：整体架构包括数据采集模块、用户输入处理模块、环境感知模块和控制输出模块。通过深度强化学习算法，系统能够实时调整控制策略，以适应用户的动态需求。

关键创新：最重要的创新在于提出了一种上下文感知的多模态共享自主框架，能够有效融合用户输入和环境信息，显著提升了控制的灵活性和准确性。

关键设计：在设计中，采用了特定的损失函数以优化用户输入与环境反馈的结合，同时网络结构经过精心调整，以确保在复杂任务中的稳定性和响应速度。

📊 实验亮点

ARAS在50,000个计算机模拟回合中训练后，成功实现了闭环的人机交互模式。在23名受试者的测试中，任务成功率达到92.88%，显示出比现有共享自主算法更高的准确性和稳定性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括医疗辅助设备、康复机器人和智能家居系统等。通过提升严重瘫痪患者的控制能力，能够显著改善他们的生活质量，并为未来的智能辅助技术发展奠定基础。

📄 摘要（原文）

Current invasive assistive technologies are designed to infer high-dimensional motor control signals from severely paralyzed patients. However, they face significant challenges, including public acceptance, limited longevity, and barriers to commercialization. Meanwhile, noninvasive alternatives often rely on artifact-prone signals, require lengthy user training, and struggle to deliver robust high-dimensional control for dexterous tasks. To address these issues, this study introduces a novel human-centered multimodal AI approach as intelligent compensatory mechanisms for lost motor functions that could potentially enable patients with severe paralysis to control high-dimensional assistive devices, such as dexterous robotic arms, using limited and noninvasive inputs. In contrast to the current state-of-the-art (SoTA) noninvasive approaches, our context-aware, multimodal shared-autonomy framework integrates deep reinforcement learning algorithms to blend limited low-dimensional user input with real-time environmental perception, enabling adaptive, dynamic, and intelligent interpretation of human intent for complex dexterous manipulation tasks, such as pick-and-place. The results from our ARAS (Adaptive Reinforcement learning for Amplification of limited inputs in Shared autonomy) trained with synthetic users over 50,000 computer simulation episodes demonstrated the first successful implementation of the proposed closed-loop human-in-the-loop paradigm, outperforming the SoTA shared autonomy algorithms. Following a zero-shot sim-to-real transfer, ARAS was evaluated on 23 human subjects, demonstrating high accuracy in dynamic intent detection and smooth, stable 3D trajectory control for dexterous pick-and-place tasks. ARAS user study achieved a high task success rate of 92.88%, with short completion times comparable to those of SoTA invasive assistive technologies.