受動的福祉用具を必要な時に必要な場所へ！介護施設で搬送ロボットがもたらす自立支援

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• 批准号: 22KJ0234
• 负责人: DONG ZONGHAO
• 金额: $ 1.09万
• 依托单位: Tohoku University
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for JSPS Fellows
• 财政年份: 2023
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2023-03-08 至 2024-03-31
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-22KJ0234/
• 关键词: 移動ロボット; 自立支援; センサー融合

本研究では，高齢者や障害を持つ人が介護サービスを受ける際に，人を介さず，ロボットを経由し，社会福祉や介護援助用具を必要な時に必要な場所へ届く革新的なロボットシステムを提案する．そのため，介護施設内でよく導入される受動的な搬送対象を着目し，どの様な種類の福祉用具でも一時に「ロボット化する」ことによって，ロボットが人間のように未知な対象物を搬送することができる自律移動搬送用ロボットの開発または制御システムを構築する.前年度は，介護施設向けの自律移動搬送ロボットを試作した．また，深層学習を用いて福祉用具の搬送を実現するための制御手法を提案した．試作したロボットハードウェアは，垂直方向の変形する能力を持ち，なおかつ搬送対象を瞬時にクランプできる把持機構も有した．さらに， RGB-Dカメラ及び３D LiDARで収集した福祉用具の画像及び三次元点群をニューラルネットワークに入力し，福祉用具の種類の認識、理想的な把持位置についてそれぞれの深層学習モデルを作成した．検証実験では，介護施設でよく導入しているホロノミック車輪型福祉用具を対象物にし，搬送実験を行なった．さらに，福祉用具への移乗や福祉用具使用開始時に生じる転倒リスクの低減を着目し，使用者の状態（位置，姿勢，運動などの情報）をRGB-Dカメラで把握できる状態認識システムを開発した．開発した状態認識システムは，使用者が最大6メートルの距離から最小0.5.メートルの距離まで人の状態認識・推定をすることができ，特に人が歩行車などの福祉用具を使う際に行なった立ち上がり動作の状態推定をリアルタイムで実行可能である．そのようなソフトウェアを搬送ロボットに実装することで，使用者がより安全かつ安心して福祉用具を使うことができ，介護士の負担軽減にも繋がる．

This study proposes a new and innovative approach to social well-being and social assistance tools when necessary. In the media facilities, there is no need to introduce the controlled object of transportation, and the welfare equipment of the type of transportation is not suitable for the transportation of unknown objects. In the past year, the media facility has been trying to move towards self-regulation. Deep learning is the most important way to control the transportation of well-being tools. Try to make sure that the vertical direction of the shape of the ability to maintain, transfer the object to an instant, there is a control mechanism. In addition, RGB-D camera and 3D LiDAR can collect pictures of well-being tools and three-dimensional point groups, recognize the types of well-being tools, and create deep learning models for ideal holding positions. In fact, it has been verified that the nursing facilities have been introduced to the target objects, and the transportation is actually carried out. At the beginning of the use of well-being appliances, the user's status (position, posture, movement, information) is displayed. Open status recognition system: user maximum 6 miles distance: minimum 0.5 miles distance: person status recognition: estimation: user walking, well-being equipment: operation status estimation: operation status estimation: operation possibility: user maximum 6 miles distance: minimum 0.5 miles The user is safe, secure and well-being equipment is safe, and the burden on the nurse is reduced.

项目成果

ウォータールー大学ヒューマンセンタードロボティクス研究室(カナダ)

滑铁卢大学人类中心机器人实验室（加拿大）