CMU 提出 WAFFLE 算法通过可穿戴传感器预测辅助进食的下一口时机

CMU 与 Cornell 联合团队提出 WAFFLE 算法，通过眼镜、耳塞和喉部麦克风采集运动与振动信号，预测用户何时准备好下一口食物，并与 Kinova 机械臂等喂食机器人集成。在受控和家庭场景中，14 名无障碍参与者与 2 名运动障碍参与者测试后报告工作量降低且保持控制感。该工作获 2026 ACM/IEEE HRI 最佳论文奖。