Robotické rameno vybavené kartáčem na vlasy pomáhá s čištěním vlasů a mohlo by být přínosem v prostředí asistenční péče.
Nastavení robotického ramene je vybaveno senzorickým měkkým kartáčem a pomocí kamery studuje složitou povahu manipulace a kartáčování vlasových vláken. Kredit: Foto s laskavým svolením MIT CSAIL
S rychle rostoucími požadavky na systémy zdravotní péče sestry obvykle tráví 18 až 40 procent svého času výkonem přímé úkoly péče o pacienty, často pro mnoho pacientů a s malou časovou rezervou. Roboti pro osobní péči, kteří kartáčují vlasy, by mohli poskytnout významnou pomoc a úlevu.
Může se to zdát jako skutečně radikální forma „péče o sebe“, ale vychytralí roboti pro věci jako holení, mytí vlasů a líčení nejsou novinkou. V roce 2011 vyvinul technologický gigant Panasonic robota, který uměl mýt, masírovat a dokonce i fénovat vlasy, výslovně navržený tak, aby pomáhal podporovat „bezpečné a pohodlné bydlení seniorů a lidí s omezenou pohyblivostí a zároveň snižovat zátěž pečovatelů“.
Boti na česání vlasů se však ukázali jako méně prozkoumaní, přední vědci z MIT's Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory (CSAIL) a Soft Math Lab na Harvardské univerzitě, aby vyvinuli nastavení robotické paže se senzorizovaným měkkým kartáčkem. Robot je vybaven kamerou, která mu pomáhá „vidět“ a vyhodnocovat kudrnatost, takže může naplánovat jemné a časově efektivní vyčesání.
Strategie kontroly týmu se přizpůsobuje stupni zacuchání svazku vláken a „RoboWig“ otestovali kartáčováním paruk od rovných až po velmi kudrnaté vlasy.
Zatímco hardwarové nastavení RoboWig vypadá futuristicky a leskle, základní model vlasových vláken je to, co je dělá. Postdoktorka CSAIL Josie Hughes a její tým se rozhodli znázornit zapletené vlasy jako sady propletených dvojitých šroubovic – myslete klasicky DNA prameny. Tato úroveň granularity poskytla klíčové poznatky o matematických modelech a řídicích systémech pro manipulaci se svazky měkkých vláken s širokou škálou aplikací v textilním průmyslu, péči o zvířata a dalších vláknitých systémech.
„Tím, že jsme vyvinuli model zamotaných vláken, rozumíme z pohledu modelu, jak se musí vlasy zapletat: začínáme odspodu a pomalu postupujeme nahoru, abychom zabránili „zasekávání“ vláken,“ říká Hughes, hlavní autor článek o RoboWigovi. "To je něco, co se každý, kdo si česal vlasy, naučil ze zkušeností, ale nyní je to něco, co můžeme předvést prostřednictvím modelu a použít k informování robota."
Tento úkol je zamotaný. Každá hlava vlasů je jiná a složitá souhra mezi vlasy při česání může snadno vést k uzlům. A co víc, pokud použijete nesprávnou strategii kartáčování, proces může být velmi bolestivý a může vlasy poškodit.
Předchozí výzkum v oblasti kartáčování se většinou zabýval mechanickými, dynamickými a vizuálními vlastnostmi vlasů, na rozdíl od rafinovaného zaměření RoboWig na chování zacuchávání a česání.
Pro kartáčování a manipulaci s vlasy přidali vědci do ramene robota senzorizovaný kartáč s měkkými štětinami, aby bylo možné měřit síly během kartáčování. Toto nastavení zkombinovali s něčím, co se nazývá „systém řízení s uzavřenou smyčkou“, který přijímá zpětnou vazbu z výstupu a automaticky provádí akci bez lidského zásahu. Tím se vytvořila „silová zpětná vazba“ ze štětce – metoda ovládání, která uživateli umožňuje cítit, co zařízení dělá – takže délka tahu mohla být optimalizována tak, aby zohledňovala jak potenciální „bolestivost“, tak dobu potřebnou k čištění.
Počáteční testy zachovaly lidskou hlavu – prozatím – a místo toho byly provedeny na řadě paruk různých účesů a typů. Model poskytl vhled do chování česání související s počtem zapletení a jak je lze účinně a efektivně vyčesat výběrem vhodných délek kartáčování. Například u kudrnatějších vlasů by dominovala cena za bolest, takže kratší délky kartáčů byly optimální.
Tým chce nakonec provést realističtější experimenty na lidech, aby lépe porozuměl výkonu robota s ohledem na jeho zkušenost s bolestí – což je metrika, která je zjevně vysoce subjektivní, protože „dvě“ jedné osoby může být „osmička“ jiné.
„Abychom robotům umožnili rozšířit své schopnosti řešit úkoly na složitější úkoly, jako je kartáčování vlasů, potřebujeme nejen nový bezpečný hardware, ale také pochopení složitého chování měkkých vlasů a zamotaných vláken,“ říká Hughes. "Kromě kartáčování vlasů lze poznatky, které poskytuje náš přístup, aplikovat na kartáčování vláken pro textilie nebo živočišných vláken."
Hughes napsal článek po boku doktorandů Harvardské univerzity, doktorandů Thomase Boltona Plumb-Reyese a Nicholase Charlese; profesor L. Mahadevan z Harvard's School of Engineering and Applied Sciences, Department of Physics, and Organism and Evolutionary Biology; a profesorka MIT a ředitelka CSAIL Daniela Rus. Tento dokument představili virtuálně na konferenci IEEE Conference on Soft Robotics (RoboSoft) začátkem tohoto měsíce.
Projekt byl částečně podpořen programem Národní vědecké nadace Emerging Frontiers in Research and Innovation mezi MIT CSAIL a Soft Math Lab na Harvardu.
