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老年护理机器人可以帮助人们坐下来站立,并在他们跌倒时抓住它们

宇宙知识 2025-09-11 8581

摘要:工程师建造了电子棒,这是一种手机机器人,旨在在物理上支撑老年人,并防止他们在房屋周围移动时掉落。电子棒充当一组机器人车把,从后面跟随一个人,使他们独立行走或靠在机器人的手臂上以获得支撑。...

美国人口比以往任何时候都要老。如今,该国的中位年龄为38.9岁,比1980年大了十年。预计到2050年,65岁以上的成年人数量将从5800万到8200万。照顾老年人的挑战,在护理人员短缺的情况下,医疗保健费用增加了,这是一个越来越紧迫的社会结构。

老年护理机器人可以帮助人们坐下来站立,并在他们跌倒时抓住它们

为了帮助应对老年护理挑战赛,一支麻省理工学院工程师团队正在寻求机器人技术。他们已经建造并测试了老年人的身体援助机器人或E-BAR,这是一种手机机器人,旨在在物理上支撑老年人,并防止他们在房屋周围移动时掉落。

E型杆充当一组机器人车把,从后面跟随一个人。用户可以独立行走或靠在机器人的手臂上以进行支撑。机器人可以支持该人的全部体重,从坐着到站立,反之亦然。机器人的臂可以通过迅速膨胀的安全气囊开始掉落,可以通过它们的臂。

研究人员希望通过他们的设计来预防跌倒,这是65岁及65岁及65岁成年人受伤的主要原因。

麻省理工学院工程工程学教授哈里·阿萨达(Harry Asada)说:“许多老年人低估了跌倒的风险,拒绝使用繁琐的身体辅助工具,而其他人则高估了风险,可能不会行使行动,导致流动性下降。” “我们的设计概念是为老年人提供与机器人车把保持平衡障碍的老年人,以稳定身体。车把去任何地方,随时随地提供支持。”

在当前版本中,机器人是通过遥控器操作的。在将来的迭代中,团队计划自动化机器人的大部分功能,使其能够自主遵循并在物理上为用户提供帮助。研究人员还在努力简化设备,以使其在小空间中更苗条,并且更具操纵性。

麻省理工学院机械工程系的研究生E-BAR设计师Roberto Bolli说:“我认为老年护理是下一个巨大的挑战。” “所有人口趋势都表明,护理人员的短缺,老年人的盈余以及对老年人对适当的老年人的强烈渴望。我们认为这是美国未开发的边界,但对机器人技术来说也是一个固有的有趣的挑战。”

Bolli和Asada将在本月晚些时候的IEEE机器人和自动化会议(ICRA)上发表一篇论文,详细介绍E-BAR的设计。

家庭支持

MIT的Asada小组开发了各种技术和机器人助手来协助老年人。近年来,其他人开发了秋季预测算法,设计的机器人和自动化设备,包括机器人步行器,可穿戴,自动充气安全气囊和机器人框架,这些机器人框架确保了一个带有线束并在行走时与他们一起移动的人。

在设计电子棒时,ASADA和BOLLI的目的是实现三个任务的机器人:提供身体支撑,防止跌倒,安全,毫不客气地与一个人一起移动。更重要的是,他们希望消除任何安全带,使用户更具独立性和移动性。

博利说:“老年人压倒性地不喜欢穿安全带或辅助设备。” “ E型杆结构背后的想法是,它提供体重支持,步态积极帮助以及跌倒捕捉,同时也完全没有在前面进行。您可以随时随地出去。”

该团队希望设计一个专门用于在家中衰老或在护理机构帮助的机器人。根据他们对老年人及其护理人员的采访,他们提出了一些设计要求,包括机器人必须适合您的家门,让用户全力以赴,并支持他们的全部体重,以帮助平衡,姿势和从坐着到站立的过渡。

机器人由一个重220磅的底座组成,其尺寸和结构被优化,以支持普通人的重量而无需倾倒或滑动。底座下方是一组全向轮,可让机器人在任何方向上移动而无需(如果需要)。 (想象一下汽车的车轮转移,滑入另外两辆汽车之间的空间,而无需平行停车。)

从机器人底座延伸的是一个由18个相互联系的杆或连杆制成的铰接式主体,可以像可折叠起重机一样重新配置,以将人从坐姿到站立位置提升,反之亦然。两个带有车把的手臂从机器人的U形中伸出,如果需要额外的支撑,一个人可以站在介于并倾斜的情况下。最后,机器人的每个手臂都嵌入了由柔软但可握住的材料制成的安全气囊,该安全气囊在掉落时会立即膨胀以捕获,而不会引起撞击。研究人员认为,电子棒是第一个能够在没有可穿戴设备或使用线束的情况下捕获跌落人的机器人。

他们与一名老年人一起在实验室中测试了机器人,他们自愿在各种家庭场景中使用机器人。团队发现,电子棒可以积极支持该人,因为他们弯下腰从地面捡起东西并伸展到架子上的物体 - 在保持平衡时可能具有挑战性的任务。机器人还能够将人抬起并越过浴缸的嘴唇,模拟了离开浴缸的任务。

Bolli设想像电子棒这样的设计非常适合在家庭中使用,他们仍然具有适度的肌肉力量,但需要辅助设备进行日常生活。

Bolli说:“看到现实生活中使用的技术确实令人兴奋。”

在目前的论文中,研究人员没有在电子棒安全气囊系统中纳入任何秋季预测功能。但是,由研究生Emily Kamienski领导的Asada实验室的另一个项目致力于开发机器学习算法,以控制新的机器人,以响应用户的实时秋季风险水平。

除了E型 - 巴尔(E-Bar),Asada在其实验室中看到不同的技术在生活或流动性的某些阶段为人们提供不同水平的帮助。

“老年护理状况可能每隔几周或几个月改变一次,”阿萨达说。 “随着人的残疾或流动性随着年龄的增长而变化,我们希望提供持续无缝的支持。”

这项工作得到了国家机器人倡议和国家科学基金会的部分支持。

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