該團隊的方法在模擬中找到可行的咬合轉移軌跡。考慮到食物的幾何形狀和叉子上的姿勢，我們至少抽取N個目標食物姿勢，使用學習到的約束模型檢查這些姿勢與口腔幾何形狀的碰撞情況。接下來，我們對目標姿勢進行分組，并使用啟發式指導的BiRRT來達到具有舒適性（藍色）和咬合量效率（橙色）啟發式的分組中心。資料來源：Belkhale等人。

機器人可以成為老年人和身體殘疾者的寶貴盟友，因為它們可以協助他們的日常生活，減少他們對人類照顧者的依賴。一種可能特別有幫助的機器人系統是輔助喂食或咬合轉移機器人，它們被設計用來從盤子里拿起食物，給無法移動手臂或協調動作的人喂食。

雖然世界各地的許多研究團隊都試圖開發機器人輔助喂食系統，但大多數現有的解決方案并沒有考慮用戶在從機器人那里接受一口食物時的舒適感。換句話說，這些系統可以有效地抓取和傳送不同形狀和大小的食物，但它們沒有考慮用戶將如何接受這一口，例如，機器人在傳送這一口時是否會用叉子倒戳用戶的臉或嘴。

斯坦福大學、華盛頓大學和康奈爾大學的研究人員最近開發了一個新的框架，試圖在機器人輔助喂食系統的效率和舒適度之間實現最佳平衡。他們的方法，在一篇預先發表在arXiv上的論文中介紹，是基于一種被稱為 "啟發式指導的雙向快速探索隨機樹（h-BiRRT）"的計算方法。

進行這項研究的研究人員之一Ethan K. Gordon告訴TechXplore："我們以前在這個領域的很多工作都集中在只是從盤子里拿起食物的問題上，基本上，機器人會把食物送到嘴邊，然后就可以了。然而，在正式和非正式的演示中，新用戶幾乎總是會對這種方法表示不舒服。這是一把叉子，一個鋒利的器具，所以這種不適是可以理解的。”

空間舒適度成本（紅色高，綠色低）。向上的成本梯度比向下的陡峭，確保靠近臉部的軌跡具有較高的 "舒適 "成本。資料來源：Belkhale等人。

在以前的研究基礎上，戈登和他的同事們開始探索是否能改善機器人喂食系統的舒適度。他們最近論文的總體目標是更好地理解用戶在做試驗時報告的不適感，并找到一種方法來減輕這種不適感。

他們的方法是通過在模擬中識別有希望的咬合轉移軌跡來發揮作用。同時，它還考慮了食物的幾何形狀和叉子的姿勢，以確保最大限度地減少與用戶口腔的碰撞。

戈登解釋說:"我們的方法直接考慮舒適度，將其與'效率'（即用戶理論上能夠從叉子上取下多少食物）相平衡，我們將其作為一個明確的成本啟發式方法添加到我們的運動計劃器中。"

該團隊在一系列現實世界的評估中，使用Franka Emika Panda機器人手臂評估了他們新的機器人輔助咬合轉移框架。這個系統由一個叉子組成，通過3D打印的支架連接到ATI Mini45 6軸F/T傳感器。該機器人還集成了一個外部英特爾Realsense RGB-D相機。

戈登說:"值得注意的是，我們發現用戶明顯喜歡我們的方法所產生的轉移，而不是基線方法所產生的轉移，我們的研究結果意味著，一個精心設計的啟發式方法可以在很大程度上使HRI系統對人類合作者更加舒適，而機器人方面的額外復雜性相對較少。"

在未來，這種新方法可以提高自動喂食系統的舒適度，促進其在醫療機構和其他現實世界環境中的部署。同時，戈登和他的同事們計劃進一步發展他們的框架，例如通過使機器人在咬合轉移過程中對用戶的動作有更多的反應。

例如，我們計劃關注這樣的問題：如果用戶俯身抓取食物，機器人應該如何調整軌跡？另外，我們最近的工作主要集中在胡蘿卜和其他類似的、硬的、圓柱形的食物。我們肯定需要設計一個能夠處理所有不同形狀和粘彈性的食物的系統。