Manip4Care: Robotic Manipulation of Human Limbs for Solving Assistive Tasks
作者: Yubin Koh, Ahmed H. Qureshi
分类: cs.RO
发布日期: 2025-08-04
备注: Accepted to IROS 2025
💡 一句话要点
提出Manip4Care以解决人类肢体操控的辅助任务问题
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)
关键词: 机器人操控 辅助护理 生物力学 碰撞避免 动态环境 模型预测控制 仿真技术
📋 核心要点
- 现有的辅助机器人解决方案通常假设人类保持静止状态，限制了机器人在动态环境中的有效性。
- 提出Manip4Care，通过模块化仿真管道，使机器人能够有效抓取和重新定位人类肢体，考虑生物力学和碰撞避免。
- 在多种肢体操控任务中进行评估，展示了该方法在仰卧和坐姿下的有效性，并在实际洗澡任务中取得良好效果。
📝 摘要（中文）
使机器人能够抓取和重新定位人类肢体，可以显著增强其为严重行动障碍者提供辅助护理的能力，尤其是在机器人辅助洗澡和穿衣等任务中。然而，现有的辅助机器人解决方案通常假设人类保持静止或准静止状态，限制了其有效性。为了解决这个问题，我们提出了Manip4Care，一个模块化的仿真管道，使机器人操纵器能够有效地抓取和重新定位人类肢体。我们的方法具有内置的抓取和重新定位技术，同时考虑生物力学和碰撞避免约束。我们的抓取方法采用反对称采样与力闭合相结合，而重新定位系统利用模型预测路径积分（MPPI）和基于向量场的控制方法生成运动轨迹。我们在仰卧和坐姿下评估了该方法在各种肢体操控任务中的表现，并比较了不同年龄组在肩关节限制方面的结果。此外，我们还展示了使用真实模型进行肢体操控的效果，并进一步展示了其在洗澡任务中的有效性。
🔬 方法详解
问题定义：本论文旨在解决现有辅助机器人在动态环境中无法有效操控人类肢体的问题。现有方法通常假设人类保持静止，导致机器人在实际应用中效果不佳。
核心思路：本研究提出Manip4Care，一个模块化的仿真管道，能够让机器人在考虑生物力学和碰撞避免的情况下，抓取和重新定位人类肢体。通过这种设计，机器人能够在动态环境中更灵活地执行辅助任务。
技术框架：该方法的整体架构包括一个物理仿真器，内置抓取和重新定位技术。抓取方法采用反对称采样与力闭合相结合，而重新定位系统则利用模型预测路径积分（MPPI）和基于向量场的控制方法生成运动轨迹。
关键创新：本研究的主要创新在于将生物力学和碰撞避免约束整合到机器人操控过程中，使得机器人能够在动态环境中更有效地进行肢体操控。这一方法与传统静态假设的机器人操控方法有本质区别。
关键设计：在抓取过程中，采用反对称采样以确保抓取的稳定性，结合力闭合技术以增强抓取效果。在重新定位阶段，使用MPPI算法生成运动轨迹，并通过向量场控制方法确保运动过程中的碰撞避免。
📊 实验亮点
实验结果表明，Manip4Care在多种肢体操控任务中表现优异，尤其是在仰卧和坐姿下的任务中，较传统方法在抓取稳定性和运动轨迹生成方面有显著提升。具体性能数据和对比基线尚未提供，待进一步验证。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括医疗护理、康复训练和日常生活辅助等。通过提高机器人在动态环境中的操控能力，可以为行动障碍者提供更为有效的辅助服务，改善他们的生活质量。未来，Manip4Care有望在智能家居和护理机器人领域发挥重要作用。
📄 摘要（原文）
Enabling robots to grasp and reposition human limbs can significantly enhance their ability to provide assistive care to individuals with severe mobility impairments, particularly in tasks such as robot-assisted bed bathing and dressing. However, existing assistive robotics solutions often assume that the human remains static or quasi-static, limiting their effectiveness. To address this issue, we present Manip4Care, a modular simulation pipeline that enables robotic manipulators to grasp and reposition human limbs effectively. Our approach features a physics simulator equipped with built-in techniques for grasping and repositioning while considering biomechanical and collision avoidance constraints. Our grasping method employs antipodal sampling with force closure to grasp limbs, and our repositioning system utilizes the Model Predictive Path Integral (MPPI) and vector-field-based control method to generate motion trajectories under collision avoidance and biomechanical constraints. We evaluate this approach across various limb manipulation tasks in both supine and sitting positions and compare outcomes for different age groups with differing shoulder joint limits. Additionally, we demonstrate our approach for limb manipulation using a real-world mannequin and further showcase its effectiveness in bed bathing tasks.