「針腳」帶來細緻觸覺反饋，VR還原擼貓的感覺

▼「針腳」帶來細緻觸覺反饋，VR還原擼貓的感覺

▼Oculus自我學習手部追蹤技術，識別率近百分百

▼MIT開發Maplite：讓自動駕駛技術安全駛入鄉村道路

▼大眾新型熱成像技術 讓車主看透黑暗

▼谷歌利用AI技術打造趣味emoji「尋寶」遊戲

「針腳」帶來細緻觸覺反饋，VR還原擼貓的感覺

今天的VR頭顯利用你的眼睛和耳朵來令模擬體驗看起來更真實，但你的其他感官呢？斯坦福大學的研究人員提出了一種特別的解決方案：通過一個獨特的機器人來讓雙手和手指感受虛擬對象。

ShapeShift看起來就像是一個小型的桌面PC。設備上面包含一系列的矩形「針腳」網格。當它在像桌子一樣的平坦表面上移動時，追蹤標記會將ShapeShift的位置同步到用戶手部在VR世界中的位置。當用戶的虛擬手部觸及一個虛擬對象時，ShapeShift的針腳將進行相應的伸縮，從而形成匹配的的形狀粗糙感。

一堆上下移動的長方形金屬棒無法完整還原在VR世界中撫摸毛茸茸小貓咪的感覺，未來的迭代將增加金屬棒的密度，從而支持渲染更為細節和更為逼真的形狀。我們可以想像，如果未來整個房間，包括牆壁之間都搭載了這種金屬棒，我們或許能夠營造出各種各樣的地形地貌，讓人們爬過山丘，翻越峻岭，在大草原中自由自在地奔跑。

Oculus自我學習手部追蹤技術，識別率近百分百

Oculus最近拿出了先進的手部動作追蹤技術，使用到熱門的機器學習、神經網路技術，識別成功率相當高。

該技術使用擁有自我優化能力的機械學習演演算法，讓追蹤效果實現遠遠超過目前任何技術的追蹤精度，而且不僅僅是單手、雙手，還有和物體接觸的行動追蹤都可以模擬到很精確的地步，而且從現場演示視頻來看，這套系統還能對手部發出的聲音作出顯示，Maria在演示時雙手打響指，而在屏幕畫面當中可以看到類似於水波紋的效果。

發布現場演示的文檔顯示這套手指追蹤效果非常有技術含量，比如卷積神經網路、雙向匹配、逆向運動學等等。數據上來說更厲害了，現場由Oculus公布的追蹤成功率圖表當中，Oculus這套系統相比競爭對手領先很多，單手追蹤Oculus的成功率是百分百，而對手是90.49%，雙手追蹤Oculus是99.29%，競爭對手是29.62%，而手部和物體交互方面，Oculus自家成功率是98.26%，競爭對手則是52.21%，反正都是遙遙領先。

MIT開發Maplite：讓自動駕駛技術安全駛入鄉村道路

據外媒報道，由於現在自動駕駛技術還處在起步階段，所以還有許多待解決的問題，比如當一輛自動駕駛汽車駛出了城市、駛出了高速公路進入鄉村道路之後它會如何應對呢？

MIT正在想辦法解決這個問題。據了解，他們正在開發一套叫做Maplite的自動駕駛汽車框架，它可以讓汽車在沒有3D地圖的情況下繼續行駛。為了實現這個目標，除了用到谷歌地圖GPS數據，Maplite還採用了LIDAR和IMU感測器，後者可以利用脈衝激光確定距離，這樣能能加大在鄉村道路上的自動駕駛的安全性。

不過Maplite還算不上完美，它還需要面對一系列的挑戰，比如說進入山路時必須要解決好海拔問題。

大眾新型熱成像技術 讓車主看透黑暗

即使你擁有世界上最好的車頭燈，你也無法在黑暗的環境下看清所有的東西。於是，大眾轉向了熱成像技術。該項技術很可能率先應用在2019年款大眾途銳汽車上。搭載該項技術後，駕駛員可以通過系統的警告來「看清」隱藏在黑暗當中的東西，進而避免碰撞。

根據外媒的報道，大眾的這套熱成像系統是將熱感應攝像頭（紅外線攝像頭）集成在汽車的前部，該攝像頭可以檢測人體和其他生物體發出的紅外輻射，遠遠超出了車輛遠光燈的識別範圍，該系統可檢測10至130米範圍內的非隱蔽行人，騎行者和較大的生物，並且可以針對駕駛輔助、自動測試等功能提供二次支持。

此外，除熱成像技術外，2019款途銳或還將配備LED「矩陣」大燈，在車輛時速超過60的情況下，針對被檢測到的位於車頭燈外黑暗區域內的人或物提供警告閃光，從而進一步增加避免碰撞的可能性。

谷歌利用AI技術打造趣味emoji「尋寶」遊戲

Emoji表情現在已然成了許多手機用戶必不可少的一部分，而就在日前，谷歌推出了一個以emoji表情為主題的「尋寶」遊戲--emoji scavenger hunt。通過一種全新的AI實驗，谷歌向用戶展示了公司機器學習工具如何被用來作出有趣的小遊戲。

當打開遊戲之後，界面會跳出一個emoji表情，玩家要做的是在限定時間內在現實生活中找到與之對應的東西，這時候就算闖關成功，然後接著玩下一個emoji尋寶。每成功一次下次的尋寶時間就會增加。

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