Assist-As-Needed: Adaptive Multimodal Robotic Assistance for Medication Management in Dementia Care
作者: Kruthika Gangaraju, Tanmayi Inaparthy, Jiaqi Yang, Yihao Zheng, Fengpei Yuan
分类: cs.RO
发布日期: 2025-10-08
💡 一句话要点
提出Assist-As-Needed自适应多模态机器人辅助系统，用于痴呆症患者的药物管理。
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 人机交互 机器人辅助 痴呆症护理 多模态感知 自适应系统 药物管理 LLM 认知障碍
📋 核心要点
- 现有辅助技术无法根据痴呆症患者不断变化的需求进行调整，导致自主性降低和照护者负担增加。
- 提出Assist-As-Needed框架，利用Pepper机器人，通过LLM和多模态传感，动态调整辅助级别。
- 初步实验评估了系统的可用性、可理解性和自适应反馈机制的适当性，为自适应机器人护理提供了实证见解。
📝 摘要（中文）
痴呆症患者在药物管理方面的能力会逐渐下降，从简单的遗忘到完全的任务崩溃。然而，大多数辅助技术未能适应这些变化的需求。这种一刀切的方法损害了自主性，加速了依赖性，并增加了照护者的负担。职业治疗原则强调将辅助水平与个人能力相匹配：对仅仅是遗忘的人给予最少的提醒，对放错物品的人给予空间指导，对需要逐步指导的人给予全面的多模态支持。现有的机器人系统缺乏这种自适应的、渐进式的响应框架，而这对于维持痴呆症患者的独立性至关重要。我们提出了一个自适应的多模态机器人框架，使用Pepper机器人，该框架基于对用户需求的实时评估来动态调整辅助。我们的系统实现了一个分层干预模型，从（1）简单的口头提醒，到（2）口头+手势提示，到（3）全面的多模态指导，结合了到药物位置的物理导航以及逐步的口头和手势指导。该系统由LLM驱动的交互策略和多模态传感提供支持，持续评估任务状态，以提供恰到好处的辅助，在确保药物依从性的同时，保护自主性。我们在受控实验室环境中对健康成年人和痴呆症护理利益相关者进行了初步研究，评估了系统的可用性、可理解性和自适应反馈机制的适当性。这项工作贡献了：（1）一个理论上扎实的自适应辅助框架，将职业治疗原则转化为人机交互设计，（2）一个通过渐进式支持来维护痴呆症患者尊严的多模态机器人实现，以及（3）对自适应机器人护理的利益相关者认知的实证见解。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决痴呆症患者在药物管理方面遇到的困难，现有辅助技术无法根据患者能力变化提供自适应的帮助，导致患者自主性降低和照护者负担增加。现有方法通常采用一刀切的方式，无法满足患者不同阶段的需求。
核心思路：论文的核心思路是根据患者的实时需求，提供自适应的多模态辅助。系统通过评估患者的任务状态，动态调整辅助级别，从简单的口头提醒到全面的多模态指导，旨在在确保药物依从性的同时，最大限度地保护患者的自主性。
技术框架：系统采用分层干预模型，包含三个主要阶段：（1）口头提醒；（2）口头+手势提示；（3）全面的多模态指导，包括物理导航、口头和手势指导。系统利用Pepper机器人作为硬件平台，结合LLM驱动的交互策略和多模态传感技术，实现对患者任务状态的实时评估和辅助级别的动态调整。
关键创新：该论文的关键创新在于提出了一个理论上扎实的自适应辅助框架，将职业治疗原则转化为人机交互设计。该框架能够根据患者的实时需求，提供渐进式的辅助，从而在确保药物依从性的同时，最大限度地保护患者的自主性。此外，系统还利用LLM驱动的交互策略和多模态传感技术，实现了对患者任务状态的准确评估。
关键设计：系统使用Pepper机器人，并结合了LLM进行对话管理。多模态传感用于感知用户行为和环境信息。自适应策略根据用户表现，动态选择合适的辅助级别。具体参数设置和损失函数等技术细节在论文中未详细描述，属于未知信息。
📊 实验亮点
该研究通过初步实验，评估了系统在健康成年人和痴呆症护理利益相关者中的可用性、可理解性和自适应反馈机制的适当性。实验结果表明，该系统能够有效地提供自适应的辅助，并受到参与者的积极评价。具体的性能数据和提升幅度在摘要中未明确给出，属于未知信息。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于痴呆症患者的居家照护，帮助他们独立完成药物管理等日常任务，延缓认知功能衰退，减轻照护者负担。未来，该技术还可扩展到其他认知障碍患者的辅助照护，例如阿尔茨海默病患者，并应用于康复训练、老年人辅助生活等领域，具有广阔的应用前景。
📄 摘要（原文）
People living with dementia (PLWDs) face progressively declining abilities in medication management-from simple forgetfulness to complete task breakdown-yet most assistive technologies fail to adapt to these changing needs. This one-size-fits-all approach undermines autonomy, accelerates dependence, and increases caregiver burden. Occupational therapy principles emphasize matching assistance levels to individual capabilities: minimal reminders for those who merely forget, spatial guidance for those who misplace items, and comprehensive multimodal support for those requiring step-by-step instruction. However, existing robotic systems lack this adaptive, graduated response framework essential for maintaining PLWD independence. We present an adaptive multimodal robotic framework using the Pepper robot that dynamically adjusts assistance based on real-time assessment of user needs. Our system implements a hierarchical intervention model progressing from (1) simple verbal reminders, to (2) verbal + gestural cues, to (3) full multimodal guidance combining physical navigation to medication locations with step-by-step verbal and gestural instructions. Powered by LLM-driven interaction strategies and multimodal sensing, the system continuously evaluates task states to provide just-enough assistance-preserving autonomy while ensuring medication adherence. We conducted a preliminary study with healthy adults and dementia care stakeholders in a controlled lab setting, evaluating the system's usability, comprehensibility, and appropriateness of adaptive feedback mechanisms. This work contributes: (1) a theoretically grounded adaptive assistance framework translating occupational therapy principles into HRI design, (2) a multimodal robotic implementation that preserves PLWD dignity through graduated support, and (3) empirical insights into stakeholder perceptions of adaptive robotic care.