論文の概要: A Pivot-Based Kirigami Utensil for Hand-Held and Robot-Assisted Feeding

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.06716v1
• Date: Thu, 05 Mar 2026 22:08:40 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-23 08:17:42.005019
• Title: A Pivot-Based Kirigami Utensil for Hand-Held and Robot-Assisted Feeding
• Title（参考訳）: 手持ち・ロボットによる給餌のためのPivot-based Kirigami ツール
• Authors: Keone Leao, Grace Brotherson, Iain Mischel, Sagar Parekh, Dylan P. Losey,
• Abstract要約: 切りスプーンは、道具の形状を変え、食べ物のモッセルを囲むように一対のプライヤのように振る舞う。 障害のある成人とパーキンソン病の高齢者は、キリスプーンが彼らのニーズを満たしたと報告した。 ハンドヘルドされたバージョンは、わずか4つの3Dプリント部品でできています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.152352919156508
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Eating is a daily challenge for over 60 million adults with essential tremors and other mobility limitations. For these users, traditional utensils like forks or spoons are difficult to manipulate -- resulting in accidental spills and restricting the types of food that can be consumed. Prior work has developed rigid, hand-held utensils that often fail to secure food, as well as soft, shape-changing utensils made strictly for robot-assisted feeding. To assist a broader range of users, we introduce a re-designed kiri-spoon that can be leveraged as either a hand-held utensil or a robot-mounted attachment. Our key idea -- developed in collaboration with stakeholders -- is a pivot-based design. With this design the kiri-spoon behaves like a pair of pliers: users squeeze the handles to change the shape of the utensil and enclose food morsels. In practice, users can apply this kiri-spoon as either a spoon (that scoops food) or as a fork (that pinches food); when the handles are closed, the utensil wraps around the morsel and prevents it from accidentally falling. We characterize the amount of force required to open or close the kiri-spoon, and show how designers can modify this force through kinematic or material changes. A highlight of our design is its accessibility: the hand-held version consists of just four 3D printed parts that snap together. By adding a servo motor, we can extend this same kinematic structure to robot-assisted feeding. Across our user studies, adults with disabilities and elderly adults with Parkinson's reported that the kiri-spoon better met their needs and provided a more effective means of spill prevention than existing alternatives. See a video of our kiri-spoon here: https://youtu.be/FFIomm5RL98
• Abstract（参考訳）: 食事は6000万人以上の成人にとって毎日の課題であり、本質的な震動やその他の移動性に制限がある。 これらのユーザーにとって、フォークやスプーンのような伝統的な道具は操作が難しい。 従来の作業では、しばしば食料の確保に失敗する頑丈で手持ちの道具や、ロボットによる給餌のために厳密に作られた柔らかい形を変える道具が開発されてきた。 より広い範囲のユーザを支援するために,ハンドヘルド器具やロボット搭載アタッチメントとして活用可能な,再設計されたキリスプーンを導入する。 ステークホルダーとのコラボレーションによって開発された私たちのキーとなるアイデアは、ピボットベースの設計です。 このデザインでは、柄を握って道具の形を変え、食材を囲むという一対のプライヤのように振る舞う。 実際には、この切りスプーンをスプーン(食べ物をスクープする)やフォーク(食べ物を挟む)として使用することができ、ハンドルを閉じると、器具が胴体を包み、誤って落下するのを防ぐことができる。 キリスプーンの開閉に必要な力量を特徴付けるとともに, キネマティックや物質的変化によって, 設計者がこの力をいかに修正できるかを示す。 ハンドヘルドされたバージョンは、わずか4つの3Dプリント部品でできています。 サーボモーターを追加することで、ロボットによる給餌に同じ運動構造を拡張できる。 パーキンソン病の成人や障害のある成人では,キリスプーンの需要が満たされ,既存の代替品よりも効果的な流出防止手段が提供された。 キリスプーンの動画はこちら。

関連論文リスト

• HOMIE: Humanoid Loco-Manipulation with Isomorphic Exoskeleton Cockpit [52.12750762494588]
  本稿では,半自律遠隔操作システムHOMIEを紹介する。 ペダルにマッピングされた身体制御のための強化学習ポリシー、腕制御のための異形外骨格アーム、手操作のためのモーションセンシンググローブを組み合わせている。 このシステムは完全なオープンソースであり、デモとコードはhttps://homietele.org/.com/で見ることができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-02-18T16:33:38Z)
• ARChef: An iOS-Based Augmented Reality Cooking Assistant Powered by Multimodal Gemini LLM [0.0]
  本稿では,ARとコンピュータビジョン(CV)を調理プロセスに統合したiOSアプリケーションのプロトタイプを提案する。 われわれはGoogleのジェミニ大言語モデル(LLM)を利用して、カメラの視覚領域の成分を特定し、栄養情報でレシピの選択を生成する。 ユーザーは食事の好みを入力し、各食事の格付けをすることで、食事の提案をパーソナライズすることができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-12-01T00:52:51Z)
• FLAIR: Feeding via Long-horizon AcquIsition of Realistic dishes [23.72810526053693]
  FLAIRは、基礎モデルの常識と少数ショット推論能力を活用する、長期給餌システムである。 現実的な6つのプレートの実際の評価では、FLAIRは効率的な食品のピックアップのために、様々なスキルのライブラリーを効果的に活用できることがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-10T11:38:57Z)
• How Much You Ate? Food Portion Estimation on Spoons [63.611551981684244]
  現在の画像に基づく食品部分推定アルゴリズムは、ユーザが食事の画像を1、2回取ることを前提としている。 本稿では,静止型ユーザ向けカメラを用いて,機器上の食品の追跡を行う革新的なソリューションを提案する。 本システムは,スープやシチューなどの液状固形不均一混合物の栄養含量の推定に信頼性が高い。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-12T00:16:02Z)
• Giving Robots a Hand: Learning Generalizable Manipulation with Eye-in-Hand Human Video Demonstrations [66.47064743686953]
  眼内カメラは、視覚に基づくロボット操作において、より優れたサンプル効率と一般化を可能にすることを約束している。 一方、人間がタスクを行うビデオは、ロボット遠隔操作の専門知識を欠いているため、収集コストがずっと安い。 本研究では,広範にラベルのない人間ビデオによるロボット模倣データセットを拡張し,眼球運動ポリシーの一般化を大幅に促進する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-07-12T07:04:53Z)
• Learning Bimanual Scooping Policies for Food Acquisition [13.053304674473726]
  ロボット給餌システムは、さまざまな食品を入手できなければならない。 前回の噛み取り作業では、シングルアームスプーンスクーピングやフォークスキューワーが検討されている。 本稿では,汎用的な双方向スクーピングプリミティブと適応安定化戦略を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-11-26T20:06:28Z)
• Robots with Different Embodiments Can Express and Influence Carefulness in Object Manipulation [104.5440430194206]
  本研究では,2つのロボットによるコミュニケーション意図による物体操作の知覚について検討する。 ロボットの動きを設計し,物体の搬送時に注意を喚起するか否かを判断した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-08-03T13:26:52Z)
• DexVIP: Learning Dexterous Grasping with Human Hand Pose Priors from Video [86.49357517864937]
  DexVIPは,人間と物体のインタラクションビデオから,器用なロボットの把握を学習する手法である。 我々は、人間とオブジェクトのインタラクションビデオから把握した画像をキュレートし、エージェントの手のポーズに先行する。 DexVIPは、手ポーズの無い既存のアプローチや、特殊な遠隔操作機器に頼っている既存のアプローチと良好に比較できることを実証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-02-01T00:45:57Z)
• Grasping with Chopsticks: Combating Covariate Shift in Model-free Imitation Learning for Fine Manipulation [29.906142521230336]
  本報告では,ロボットマニピュレータの開発について述べる。 微調整のための正確なモデルがないため、モデルなしの模倣学習を探索する。 我々は,有界雑音を付加して合成補正ラベルを生成し,パラメトリック法と非パラメトリック法を組み合わせて誤りの蓄積を防止する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-11-13T01:54:01Z)
• Human Grasp Classification for Reactive Human-to-Robot Handovers [50.91803283297065]
  本稿では,ロボットが人間に遭遇するロボットのハンドオーバに対するアプローチを提案する。 対象物をさまざまな手形やポーズで保持する典型的な方法をカバーする,人間の把握データセットを収集する。 本稿では,検出した把握位置と手の位置に応じて人手から対象物を取り出す計画実行手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-03-12T19:58:03Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。