中国学者开发护理机器人仿真环境，并进行真人实验，获得IROS2022最佳论文之一会议共收到来自全球57个国家和地区的3,579篇论文投稿，最终录用1,716篇论文,录取率为47.9%。其中，来自上海交通大学的卢策武团队、康奈尔大学和哥伦比亚大学的研究人员共同推出了护理机器人仿真环境RCareWorld。这项工作在IROS2022会议的六项最佳论文奖之一中获得了最佳RoboCup论文。两篇最佳RoboCup论文。来源：Twitter@ctwy论文地址：https://arxiv.org/pdf/2210.10821.pdfGithub地址：https://github.com/empriselab/RCareWorld论文主页：https://emprise.cs.cornell.edu/rcareworld/据世界卫生组织称，全球有1.9亿人有不同程度的行动限制，需要护理人员维持高质量的生活。目前，世界主要国家都不同程度地逐渐进入老龄化社会，对护理人员的需求急剧上升，相关人才的培养需要长期投入。因此，设计护理机器人是一种可能的解决方案。然而，护理机器人领域的发展面临诸多困难，例如：1.前沿研究者缺乏第一人称的护理人员和护理人员真实需求的研究积累（任务、算法、数据）。2.真实机器人本体的开发、部署、运维需要很高的开销。3.该领域的实验需要在了解被照顾者的日常活动需求后有针对性地进行修改，这将大大增加研究成本。因此，一个能够高度模拟护理场景的仿真平台，可以大大降低进入该研究领域的门槛，更容易开展该领域的研究，并与学术同行进行比较。不同于以往通用机器人的仿真环境，RCareWorld团队还吸收了护理场景相关人员和机器人研究学者的建议，对机器人需要学习的技能、虚拟人建模、活动场景设计、功能接口。提供了足够的支持。机器人护理技能作者在模拟环境中对常见的护理任务进行了基准测试：喂食、穿衣、擦拭、重新定位四肢、帮助移动、帮助如厕等等。另外，作者进行了两次真机实验：1.将擦身任务中学习到的策略直接迁移到真机实验中。2.现实世界中的社会照料任务：作者使用行为树编程的NAO机器人作为教练，通过VR界面指导照料者的身体康复。完整的虚拟人体建模：肌肉骨骼、软组织、关节活动范围肌肉骨骼系统人体的肌肉骨骼系统会接收来自神经系统的激活信号，从而决定肌肉的收缩或松弛，从而带动骨骼和关节的运动。在这个过程中，笔者使用Hill-type肌肉模型进行建模，并参考了OpenSim数据库中的相关数据，完成了人体模型中肌肉的设置。SoftTissue另一方面，当人体关节运动时，会引起表面软组织的变形，作者采用基于XPBD的仿真技术对其进行建模。这些软组织不仅存在于表面，也存在于口腔内。在口腔中，作者还模拟了舌头。如图所示，当一个草莓被放入人的嘴里时，他的舌头会随之变形。关节活动范围当人受到一些伤害，如脊柱受伤（C1-C3、C4-C5、C6-C7）、脑瘫、偏瘫、中风等，身体关节的活动度会受到很大影响，并且运动模式也会受到影响。会改变。作者根据临床数据，对人体在此类损伤后相应的关节活动进行了建模。活动场景：三级可访问性根据活动场景的可访问性，将场景分为三级：通用（L1）：此时无需修改。部分可及性（L2）：此时需要拆除一些物件，更换不方便的工具或零件，如旋转门把手需要更换为推入式，或者整扇门更换为推入式滑行门。完全无障碍（L3）：此时所有的活动区域都应该是可以通行和进出的，这可能涉及到楼梯和过道的加宽、上吊柜的下拉、台面的镂空等。综合改装方案参考《通用设计指南》（通用设计手册）。根据《通用设计指南》的指导，笔者改造了16栋房子。房屋模型选自Matterport3D数据集，共包括17个厨房、17个客厅、59个卧室、16个餐厅、70个浴室、18个休息室和41个其他房间。在房子的适当区域提供医疗辅助设备，例如医院病床、病人吊带、轮椅。功能接口：模型、感知、交互接口根据机器人学研究人员的建议，仿真环境应：1.支持控制普通护理机器人模型：包括HSR、Stretch、Nao、Fetch、Kinova、Franka、UR等.2.提供多模态感知：RGB、深度、LiDAR、关节和末端力感知、全臂触觉感知。3.具有多种交互控制界面和界面，支持规划、控制和学习算法，方便开发者上手：Python、ROS、VR。上海交通大学启动了基于RFUniverse仿真平台开发的具身智能平台RobotFlow/RFUniverseRCareWorld项目。RFUniverse是由上海交通大学卢策武教授团队发起的具身智能平台RobotFlow下的多物理场机器人仿真平台。仿真平台支持先进的机器人操作任务，包括切食物、叠衣服等任务。提供对刚体、关节体、柔体、流体等对象类型的支持。上海交通大学MVIG卢策武团队长期从事具身智能和计算机视觉的研究。团队在《自然》、《自然. 机器智能》、TPAMI、ICRA、IROS上发表论文100余篇，并组建了GraspNet（Anygrasp）、Aphapose、HAKE等知名机器人学习、计算机视觉系统。现开源：https://github.com/mvig-robotflow/pyrfuniverseRCareWorld论文的共同第一作者徐文强博士是该系统的核心人员。共同第一作者介绍叶若琳，上海交通大学电子系本科生，康奈尔大学计算机系博士一年级，师从TapomayukhBhattacharjee教授。研究方向为人机交互。RCareWorld的主要工作是她在上海交通大学MVIG实验室（导师卢策武）实习期间完成的。上海交通大学MVIG实验室博士四年级博士生徐文强，师从卢策武教授。研究方向为具身智能。领导实验室的RobotFlow项目，包括多物理场机器人仿真平台RFUniverse，它是RCareWorld的基础。RobotFlow项目：https://robotflow.aiRFUniverse平台：https://sites.google.com/view/rfuniverse
