Según los datos del censo de 2010, aproximadamente 1 millón de adultos en los Estados Unidos necesitan a alguien que los ayude a comer.
Es una tarea que lleva mucho tiempo y que a menudo es incómoda, en gran medida por necesidad y no por elección.
Los investigadores de la Universidad de Washington están trabajando en un sistema robótico que puede ayudar a que sea más fácil. Después de identificar diferentes alimentos en un plato, el robot puede crear estrategias para usar un tenedor para recoger y entregar la mordida deseada a la boca de una persona.
El equipo publicó sus resultados en una serie de documentos: uno fue publicado recientemente en IEEE Robotics and Automation Letters mientras que el otro se presentará el 13 de marzo en la Conferencia Internacional ACM / IEEE sobre Interacción Humano-Robot en Corea del Sur.
"Ser dependiente de un cuidador para alimentar cada bocado todos los días le quita el sentido de independencia a una persona", dijo el autor correspondiente Siddhartha Srinivasa, el profesor dotado de Boeing en la Escuela de Ciencias de la Computación e Ingeniería Paul G. Allen de la UW ". Nuestro objetivocon este proyecto es dar a las personas un poco más de control sobre sus vidas "
La idea era desarrollar un sistema de alimentación autónomo que se uniera a las sillas de ruedas de las personas y alimentara a las personas lo que quisieran comer.
"Cuando comenzamos el proyecto nos dimos cuenta: hay muchas maneras en que las personas pueden comer un pedazo de comida dependiendo de su tamaño, forma o consistencia. ¿Cómo comenzamos?", Dijo el coautor Tapomayukh Bhattacharjee, un investigador asociado postdoctoralen la Escuela Allen. "Así que organizamos un experimento para ver cómo los humanos comen alimentos comunes como las uvas y las zanahorias".
Los investigadores organizaron platos con alrededor de una docena de diferentes tipos de alimentos, que van desde zanahorias duras hasta plátanos blandos. Los platos también incluían alimentos como tomates y uvas, que tienen una piel dura y un interior blando. Luego, el equipo les dio a los voluntarios untenedor y les pidió que recogieran diferentes piezas de comida y se las dieran a un maniquí. El tenedor contenía un sensor para medir cuánta fuerza usaban las personas cuando recogían comida.
Los voluntarios usaron varias estrategias para recoger alimentos con diferentes consistencias. Por ejemplo, la gente ensartó artículos blandos como plátanos en ángulo para evitar que se resbalaran del tenedor. Para artículos como zanahorias y uvas, los voluntarios solían usar movimientos de meneopara aumentar la fuerza y lanzar cada mordida.
"La gente parecía usar diferentes estrategias no solo en función del tamaño y la forma de los alimentos, sino también de lo duro o blando que es. ¿Pero realmente necesitamos hacerlo?", Dijo Bhattacharjee. "Decidimos hacer un experimento conel robot donde lo teníamos ensartó la comida hasta que el tenedor alcanzó cierta profundidad en su interior, independientemente del tipo de comida ".
El robot utilizó la misma estrategia de fuerza y brochetas para tratar de recoger todos los trozos de comida, independientemente de su consistencia. Fue capaz de recoger alimentos duros, pero luchó con los alimentos blandos y aquellos con pieles duras yinteriores blandos. Por lo tanto, los robots, como los humanos, necesitan ajustar la cantidad de fuerza y ángulo que utilizan para recoger diferentes tipos de alimentos.
El equipo también señaló que los actos de recoger un pedazo de comida y dárselo a alguien no son independientes entre sí. Los voluntarios a menudo orientan específicamente un pedazo de comida en el tenedor para que se pueda comer fácilmente.
"Puede recoger un palito de zanahoria ensartándolo en el centro del palito, pero será difícil para una persona comer", dijo Bhattacharjee. "Por otro lado, si lo recoge en uno de lostermina y luego inclina la zanahoria hacia la boca de alguien, es más fácil morder "
Para diseñar una estrategia de brochetas y alimentación que cambia según el alimento, los investigadores combinaron dos algoritmos diferentes. Primero utilizaron un algoritmo de detección de objetos llamado RetinaNet, que escanea el plato, identifica los tipos de alimentos y coloca unmarco alrededor de cada elemento.
Luego desarrollaron SPNet, un algoritmo que examina el tipo de comida en un marco específico y le dice al robot la mejor manera de recoger la comida. Por ejemplo, SPNet le dice al robot que ensarte una fresa o una rodaja de plátano en elcentro, y lanza zanahorias en uno de los dos extremos.
El equipo hizo que el robot recogiera trozos de comida y los alimentara a los voluntarios usando SPNet o una estrategia más uniforme: un enfoque que ensartó el centro de cada artículo de comida independientemente de lo que fuera. Las diferentes estrategias de SPNet obtuvieron mejores resultados o funcionaron igual queEl enfoque uniforme para toda la comida.
"Muchos desafíos de ingeniería no son exigentes con sus soluciones, pero esta investigación está íntimamente relacionada con las personas", dijo Srinivasa. "Si no tenemos en cuenta lo fácil que es para una persona morder, entonces las personases posible que no pueda usar nuestro sistema. Existe un universo de tipos de alimentos, por lo que nuestro mayor desafío es desarrollar estrategias que puedan hacer frente a todos ellos ".
El equipo está trabajando actualmente con el Centro de Tecnología Accesible de Taskar para obtener comentarios de los cuidadores y los pacientes en centros de vida asistida sobre cómo mejorar el sistema para satisfacer las necesidades de las personas.
"En última instancia, nuestro objetivo es que nuestro robot ayude a las personas a almorzar o cenar por su cuenta", dijo Srinivasa. "Pero el punto no es reemplazar a los cuidadores: queremos empoderarlos. Con un robot para ayudar, el cuidadorpuede configurar el plato y luego hacer otra cosa mientras la persona come "
Fuente de la historia :
Materiales proporcionado por Universidad de Washington . Nota: El contenido puede ser editado por estilo y longitud.
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