从"任务执行"到"生态协同"：Stretch3机器人如何重塑智慧养老？
在全球老龄化加剧与护理人力短缺的双重压力下，智能机器人正从实验室走向真实照护场景。然而，短期交互研究难以支撑长期可持续应用。一篇来自Laura Margaret Stegner的博士论文《Toward Integrating Care Robots into Senior Living Facilities》揭示了机器人融入养老生态的关键路径------而Hello Robot Stretch 3，正为这一探索提供了坚实的技术平台。
真实场景驱动：养老机器人需要"工作流融合"
传统机器人研究多聚焦单一任务，如递送物品或语音交互。但真实养老环境复杂多变，护理人员工作高度碎片化。研究发现，辅助生活（AL）护理人员平均每90秒就被打断一次，而独立生活（IL）人员则更依赖计划性任务。
在此背景下，Stretch3移动操作机器人 展现出独特优势：
其强大的移动操作能力 、高负载机械臂 与全向底盘 ，使其不仅能完成递送、取物等物理任务，更能通过视觉伺服 技术适应非结构化环境。更重要的是，它被设计为护理人员的"协作同事"，而非替代者。
嵌入护理逻辑：CareAssist系统的规则化调度
研究团队开发的CareAssist调度系统，支持护理人员通过Web界面为机器人分配任务。系统允许设置个性化规则。
例如：
- 为糖尿病患者锁定餐后30--90分钟内的送药窗口，避免低血糖风险；
- 为吞咽困难者配置饮食提醒类型；
- 对重复用药高风险人群启用"双人确认"模式。
这些规则的引入，使Hello Robot机器人 能够在预设条件下自动响应，减少人为干预频率。该机制覆盖了23类常见护理场景 的时间逻辑，显著提升了系统的临床适配性。
多机器人协同：物理任务与情感陪伴的双线程运作
研究还探索了多机器人协作模式。Stretch3开源操作机器人 负责执行递送、取物等实体操作，而社交机器人 （如Temi）承担提醒、陪伴等互动职能。两者通过统一平台协调任务，形成"动手+动口"的互补结构。
例如：护理人员可通过系统指派Stretch3前往房间取回衣物，同时触发Temi前往另一房间进行用药提醒。这种协同不仅提升效率 ，也减轻 了护理人员的认知负担。
终端用户开发：让护理者参与机器人"塑造"
该研究提出"终端用户开发（EUD）"理念------即允许非技术人员通过图形界面配置机器人行为。例如，护理人员可为某位老人设置"上午10点提醒喝水，下午3点送水果"的自动化流程。
这种低门槛 的设计，提升了系统的适应性 与可用性。
后续实地评估显示：
- 在为期6周的部署中，共记录127次任务，任务完成率达89.7%；
- 实验室非结构化场景下的抓取成功率为92.3%；
- 87%的老年人表示愿意继续使用机器人协助照护，主要理由包括减轻重复劳动与增强安全感。
科研启示：从"技术导向"走向"生态设计"
这项研究为科研者提供了重要方向：
- 机器人设计需考虑工作流整合，而非孤立任务；
- 终端用户开发 （ EUD ****）****是提升可用性的关键，应支持非技术用户进行个性化配置；
- 多利益相关者 （护理者、居民、管理者 ）的反馈应当纳入设计闭环；
- 视觉伺服 与自适应抓取能力，是应对非结构化环境的核心技术；
- 安全交互 需具备动态力控能力 ，Stretch3支持0.5--3.2N接触力调节，确保在近人操作中具备柔顺性 与安全性。
Hello Robot 具身智能 平台 的开放性 与模块化设计 ，使其成为开展此类研究的优质选择。其ROS2支持、丰富API与真实场景验证能力，正吸引全球科研团队将其应用于智慧养老 、家庭服务等领域。
从工具到 伙伴 ：让机器人" 融入 " 养老生活
Hello Robot Stretch 3 不仅是一台移动操作机器人，更是一个可被护理者塑造、适应真实需求的智能伙伴。
它提醒我们：技术的价值，不在于多先进，而在于能否真正"融入生活"。
对于致力于具身智能、服务机器人、智慧养老的研究者而言，这项研究提供了一个从技术可用性走向场景适应性的系统范例，为未来的长期人机协同设计提供了重要参考。
【版权声明】
本文部分技术内容及数据援引自 Laura Margaret Stegner 的博士论文《Toward Integrating Care Robots into Senior Living Facilities》。
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